Un nuevo estudio realizado por académicos de la Universidad de Leicester ha demostrado que los pacientes con traumatismos de menor gravedad podrían ser más propensos a morir después de dos o tres semanas.
Utilizando datos de la base de datos de traumas más grande de Europa, la base de datos de la Red de Auditoría e Investigación del Trauma TARN, el Dr. Evgeny Mirkes, el Profesor Tim Coats, el Profesor Jeremy Levesley y el Profesor Alexander Gorban utilizaron 165.559 casos de traumas para realizar la investigación, entre ellos 19.289casos con resultado desconocido.
El problema de la mortalidad multipeak es bien conocido en el estudio del trauma. Para todo el conjunto de datos TARN, el equipo encontró que el coeficiente de mortalidad disminuye monotónicamente con el tiempo. Sin embargo, para severidades más bajas, el coeficiente de mortalidad es una función no monotónicaque puede tener máximos en la segunda y tercera semana. Esto significa que si bien la probabilidad de morir por todos los casos de trauma disminuye constantemente con el tiempo, hay picos en la probabilidad de muerte para aquellos con trauma menos grave que permanecen en un hospital alrededor de los 14días y 21 días después de la admisión.
En su documento "Manejo de datos faltantes en un gran conjunto de datos de atención médica: un estudio de caso de resultados de trauma desconocidos", publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, también demuestran que los resultados de trauma desconocidos no se pierden "completamente al azar" y muestranque es imposible excluir estos casos del análisis a pesar de la gran cantidad de datos disponibles.
El manejo de datos faltantes es una de las tareas principales en el preprocesamiento de datos, especialmente en grandes conjuntos de datos de servicios públicos. En la atención médica, los problemas con los datos no se deben a su tamaño, sino a su calidad. Como la inspección humana a esta escala esimposible, existe una necesidad desesperada de herramientas inteligentes para el control de precisión y credibilidad.
Una de las razones de la incompletitud de los datos es la fragmentación, que es inevitable debido a la estructura diversa del servicio de salud. Aunque el problema de manejar valores perdidos en grandes conjuntos de datos de atención médica aún no está completamente resuelto, el enfoque desarrollado por el equipo de Leicesterlos académicos se pueden aplicar a varios conjuntos de datos de atención médica que tienen el problema de la pérdida de pacientes, la transferencia entre hospitales y la falta de resultados.
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Materiales proporcionado por Universidad de Leicester . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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