Resumo
Objetivos:
treinar um classificador do tipo Random Forest (RF) para estimar o risco de óbito em idosos (com mais de 60 anos) diagnosticados com COVID-19 em Pernambuco. Uma “feature” deste classificador, chamada feature_importance, foi usada para identificar os atributos (principais fatores de risco) relacionados com o desfecho final (cura ou óbito) através do ganho de informação.
Métodos:
dados dos casos confirmados de COVID-19foram obtidos entre os dias 13 de fevereiro e 19 de junho de 2020, em Pernambuco, Brasil. O algoritmo K-fold Cross Validation, com K=10, foi usado para avaliar tanto o desempenho do RF quanto a importância das características clínicas.
Resultados:
o algoritmo RF classificou corretamente 78,33% dos idosos, com AUC de 0,839. A idade avançada é o fator que representa maior risco de evolução para óbito. Além disso, a principal comorbidade e sintoma também identificados, foram, respectivamente, doença cardiovascular e saturação de oxigênio ≤95%.
Conclusão:
este trabalho se dedicou à aplicação do classificador RF para previsão de óbito e identificou as principais características clínicas relacionadas com este desfecho em idosos com COVID-19 no estado de Pernambuco.
Palavras-chave
COVID-19; Fatores de risco; Idosos; Random Forest
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