Rev. chil. obstet. ginecol. (En línea); 82 (4), 2017
Publication year: 2017
INTRODUCCIÓN:
El diagnóstico precoz de las complicaciones en preeclampsia, constituye uno de los retos principales en obstetricia que suelen determinar la instauración de medidas preventivas y terapéuticas, con el fin de cambiar su historia natural; por tal motivo se construyó una escala de factores de riesgo para predecir sus complicaciones. OBJETIVO:
Determinar la precisión de la escala de factores de riesgo para complicaciones de preeclampsia como instrumento predictivo. MÉTODO:
Se realizó un estudio prospectivo, longitudinal y analítico aplicando la escala en 60 pacientes que ingresaron con diagnóstico de preeclampsia al Hospital de ginecoobstetricia del Instituto Materno Infantil del Estado de México (HGO del IMIEM) utilizando la técnica de minería de datos de tipo supervisado a través de un árbol de decisión, en la que a partir de datos de un grupo de estudio con una escala previamente construida, se evaluó la eficiencia del instrumento mediante entrenamiento y prueba de red neuronal artificial así como determinación del área bajo la curva (ABC) Receiver operating characteristic curve (ROC). RESULTADOS:
Los resultados del árbol de decisiones indican que la escala tiene una precisión del 93.3%, error estimado de 6.7%, con respecto a la evaluación de la red neuronal artificial se encontró que dicho instrumento, tiene una precisión del 100% sin presentar pronósticos in correctos. El cálculo del rendimiento diagnóstico de la escala con Curva ROC, registra que el área bajo la curva (ABC) es de 0.98. CONCLUSIONES:
El uso de la escala de factores de riesgo para complicaciones de preeclampsia, constituye un buen instrumento para la predicción de complicaciones en preeclampsia.
INTRODUCTION:
Early diagnosis of complications in preeclampsia, is one of the main challenges in obstetrics that can determine the establishment of preventive and therapeutic measures, in order to change its natural history, for that reason a scale of risk factors was constructed to predict their complications. OBJECTIVE:
To determine the accuracy of the scale of risk factors for complications of preeclampsia as a predictive tool. METHOD:
A prospective, longitudinal and analytical study using the scale in 60 patients admitted with a diagnosis of preeclampsia to HGO the IMIEM using the technique of data mining type supervised by a decision tree, in which from of scale data of a study group with a previously built instrument scale efficiency it was assessed by testing and training artificial neural network and determining the area under the curve (AUC) Receiver operating characteristic curve (ROC). RESULTS:
The results of the decision tree indicate that the scale has an accuracy of 93.3%, estimated error of 6.7%. The evaluation of the artificial neural network shows that the instrument has an accuracy of 100%, without incorrect predictions. Calculating the diagnostic performance of ROC curve scale, records that the area under the curve (AUC) is 0.98. CONCLUSIONS:
The use of the scale of risk factors for complications of preeclampsia, is an excellent tool for predicting preeclampsia complications.