Hacia un modelo predictivo de carácter preventivo del riesgo de infección por COVID-19 / Towards a predictive model for prevention nature of the risk of COVID-19 infection
Gac. méd. Méx
;
157(3): 240-245, may.-jun. 2021. tab, graf
Article
in Spanish
| LILACS
| ID: biblio-1346102
RESUMEN
Resumen Introducción:
La escasez de aplicaciones centradas en la persona y con vistas al desarrollo de la conciencia del riesgo que representa la pandemia de COVID-19 estimula la exploración y creación de herramientas de carácter preventivo accesibles a la población.Objetivo:
Elaboración de un modelo predictivo que permita evaluar el riesgo de letalidad ante infección por el virus SARS-CoV-2.Métodos:
Exploración de datos públicos de 16 000 pacientes positivos a COVID-19, para generar un modelo discriminante eficiente, valorado con una función score y que se expresa mediante un cuestionario autocalificado de interés preventivo.Resultados:
Se obtuvo una función lineal útil con capacidad discriminante de 0.845; la validación interna con bootstrap y la externa, con 25 % de los pacientes de prueba, mostraron diferencias marginales.Conclusión:
El modelo predictivo, basado en 15 preguntas accesibles puede convertirse en una herramienta de prevención estructurada.ABSTRACT
Abstract Introduction:
The scarcity of person-centered applications aimed at developing awareness on the risk posed by the COVID-19 pandemic, stimulates the exploration and creation of preventive tools that are accessible to the population.Objective:
To develop a predictive model that allows evaluating the risk of mortality in the event of SARS-CoV-2 virus infection.Methods:
Exploration of public data from 16,000 COVID-19-positive patients to generate an efficient discriminant model, evaluated with a score function and expressed by a self-rated preventive interest questionnaire.Results:
A useful linear function was obtained with a discriminant capacity of 0.845; internal validation with bootstrap and external validation, with 25 % of tested patients showing marginal differences.Conclusion:
The predictive model with statistical support, based on 15 accessible questions, can become a structured prevention tool.
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Models, Statistical
/
COVID-19
Type of study:
Etiology study
/
Prognostic study
/
Qualitative research
/
Risk factors
Limits:
Adolescent
/
Adult
/
Aged
/
Child
/
Child, preschool
/
Female
/
Humans
/
Infant
/
Male
Language:
Spanish
Journal:
Gac. méd. Méx
Journal subject:
Medicine
Year:
2021
Type:
Article
Affiliation country:
Mexico
Institution/Affiliation country:
El Colegio de la Frontera Norte/MX
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