El aprendizaje automático y el IMC mejoran el valor pronóstico del índice GAP en pacientes tratados con FPI
Autores: Lacedonia, Donato; De Pace, Cosimo Carlo; Rea, Gaetano; Capitelli, Ludovica; Gallo, Crescenzio; Scioscia, Giulia; Tondo, Pasquale; Bocchino, Marialuisa
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
El aprendizaje automático y el IMC mejoran el valor pronóstico del índice GAP en pacientes tratados con FPI
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Pacientes
Fibrosis pulmonar idiopática
Tasa de mortalidad
índice de Género-Edad-Fisiología
Aprendizaje automático
Indicador pronóstico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Los pacientes afectados por fibrosis pulmonar idiopática (FPI) tienen una alta tasa de mortalidad en los primeros 2-5 años desde el diagnóstico. Por lo tanto, es necesario identificar un indicador pronóstico que pueda guiar el proceso de atención. El índice y sistema de estadificación de Género-Edad-Fisiología (GAP) es una herramienta de predicción fácil de calcular, ampliamente validada y ampliamente utilizada en la práctica clínica para estimar el riesgo de mortalidad de los pacientes con FPI a 1-3 años. En nuestro estudio, analizamos el índice GAP a través del aprendizaje automático para evaluar cualquier mejora en su poder predictivo en una gran cohorte de pacientes con FPI tratados con pirfenidona o nintedanib. Además, evaluamos este evento a través de la integración de parámetros adicionales. Como se informó anteriormente por Y. Suzuki et al., nuestros datos muestran que la inclusión del índice de masa corporal (IMC) es la mejor estrategia para reforzar el rendimiento de GAP en pacientes con FPI bajo tratamiento con medicamentos antifibróticos actualmente disponibles.
Descripción
Los pacientes afectados por fibrosis pulmonar idiopática (FPI) tienen una alta tasa de mortalidad en los primeros 2-5 años desde el diagnóstico. Por lo tanto, es necesario identificar un indicador pronóstico que pueda guiar el proceso de atención. El índice y sistema de estadificación de Género-Edad-Fisiología (GAP) es una herramienta de predicción fácil de calcular, ampliamente validada y ampliamente utilizada en la práctica clínica para estimar el riesgo de mortalidad de los pacientes con FPI a 1-3 años. En nuestro estudio, analizamos el índice GAP a través del aprendizaje automático para evaluar cualquier mejora en su poder predictivo en una gran cohorte de pacientes con FPI tratados con pirfenidona o nintedanib. Además, evaluamos este evento a través de la integración de parámetros adicionales. Como se informó anteriormente por Y. Suzuki et al., nuestros datos muestran que la inclusión del índice de masa corporal (IMC) es la mejor estrategia para reforzar el rendimiento de GAP en pacientes con FPI bajo tratamiento con medicamentos antifibróticos actualmente disponibles.