Prediction of sudden cardiac death for chagasic patients / Predição de morte súbita cardíaca em pacientes chagásicos / Predicción de muerte súbita cardíaca en pacientes chagásicos federados

Objective: Identify the risk of patients with Chronic Chagas Cardiomyopathy (CCC) to prevent them from having Sudden Cardiac Death (SCD). Methods: We developed an SCD prediction system using a heterogeneous dataset of chagasic patients evaluated in 9 state-of-the-art machine learning algorithms to select the most critical clinical variables and predict SCD in chagasic patients even when the interval between the most recent exams and the SCD event is months or years. Results: 310 patients were analyzed, being 81 (14,7%) suffering from SCD. In the study, Balanced Random Forest showed the best performance, with AUC:80.03 and F1:75.12. Due to their high weights in the machine learning classifiers, we suggest Holter - Non-Sustained Ventricular Tachycardia, Total Ventricular Extrasystoles, Left Ventricular Systolic Diameter, Syncope, and Left Ventricular Diastolic Diameter as essential features to identify SCD. Conclusion: The high-risk pattern of SCD in patients with CCC can be identified and prevented based on clinical and laboratory variables.

Objetivo: Identificar o risco de pacientes com Cardiomiopatia Chagásica Crônica (CCC) para prevenir a Morte Súbita Cardíaca (MSC). Métodos: Desenvolvemos um sistema de MSC usando um conjunto de dados heterogêneo de pacientes chagásicos avaliados em 9 algoritmos de aprendizado de máquina de última geração para selecionar as variáveis clínicas mais críticas e prever MSC em pacientes chagásicos mesmo quando o intervalo mais recente entre os mais recentes exames e o evento MSC é meses ou anos. Resultados: Foram analisados 310 pacientes, sendo 81 (14,7%) portadores de CCC. No estudo, o algoritmo Balanced Random Forest apresentou o melhor desempenho, com AUC:80,03 e F1:75,12. Devido ao seu alto peso nos classificadores de aprendizado de máquina, sugerimos Holter - Taquicardia Ventricular Não Sustentada, Extrassístoles Ventriculares Totais, Diâmetro Sistólico do Ventrículo Esquerdo, Síncope e Diâmetro Diastólico do Ventrículo Esquerdo como características essenciais para identificar a CCC. Conclusão: O padrão de alto risco de MSC em pacientes com CCC pode ser identificado e prevenido com base em variáveis clínicas e laboratoriais.

Objetivo: Identificar el riesgo de los pacientes con Miocardiopatía Chagásica Crónica (MCC) para evitar que presenten Muerte Cardíaca Súbita (MCS). Métodos: Desarrollamos un sistema MCS utilizando un conjunto de datos heterogéneo de pacientes chagásicos evaluados en 9 algoritmos de aprendizaje automático de última generación para seleccionar las variables clínicas más críticas y predecir MCS en pacientes chagásicos incluso cuando el intervalo más reciente entre los más recientes exámenes y el evento MCS es meses o años. Resultados: Se analizaron 310 pacientes, siendo 81 (14,7%) con MSC. En el estudio, Balanced Random Forest mostró el mejor desempeño, con AUC:80.03 y F1:75.12. Debido a su alto peso en los clasificadores de aprendizaje automático, sugerimos Holter - Taquicardia ventricular no sostenida, Extrasístoles ventriculares totales, Diámetro sistólico del ventrículo izquierdo, Síncope y Diámetro diastólico del ventrículo izquierdo como características esenciales para identificar la MSC. Conclusión: El patrón de alto riesgo de MSC en pacientes con MCC se puede identificar y prevenir con base en variables clínicas y de laboratorio.

The main strategies adopted by the Toronto government in the COVID-19 pandemic: epidemiology / Las principales estrategias adoptadas por el gobierno de Toronto en la pandemia de COVID-19: estudio de epidemiología

ABSTRACT Objetive To analyze the epidemiological data and the main government measures adopted against the COVID-19 pandemic. Methods Epidemiologic study built with data from the integrated Public Health Information System (iPHIS) and the official Government of Canada website in a time frame from January to July 2020. Results Toronto presents the first case of COVID 19 on January 23rd and until July 1st, 2020, it records a number of 14 468 cases, 12.574 recovered cases, 1.100 deaths and 171 institutional outbreaks. About 53,04% of the cases were female, aged 40-59 years (29,81%), followed by 20-39 years (28,37%). Contagion forms were analyzed: 56,40% had close contact with a case, 24,23% in the community, 10,30% in health services, 5,58% while traveling and 3,49% in institutions. Economic and financial actions, travel measures, support for Canadians abroad, public education, research and technology were developed. Conclusion The COVID-19 is a serious threat to public health around the world. Canada has a strong history of pandemic planning and has worked together with public health for its developed actions to become adaptable based on evolution, outbreak containment and prevention of further spread.

RESUMEN Objetivo Analizar los datos epidemiológicos y las principales medidas gubernamentales adoptadas contra la pandemia de COVID-19. Métodos Estudio epidemiológico construido con datos del Sistema de Información de Salud Pública integrado (iPHIS) y el sitio web oficial del Gobierno de Canadá en un período de tiempo de enero a julio de 2020. Resultados Toronto presentó el primer caso de COVID-19 el 23 de enero y hasta el 1 de julio de 2020 registró 14 468 casos; 12 574 casos recuperados, 1 100 muertes y 171 brotes institucionales. Aproximadamente el 53,04% de los casos fueron de mujeres entre los 40 y 59 años (29,81%), seguidas de las de 20 a 39 años (28,37%). Se analizaron formas de contagio: 56,40% tuvo contacto cercano con un caso, 24,23% en la comunidad; 10,30%, en servicios de salud; 5,58%, en viajes, y 3,49% en instituciones. Se desarrollaron acciones económicas y financieras, medidas de viaje, apoyo a los canadienses en el exterior, educación pública, investigación y tecnología. Conclusión El COVID-19 es una grave amenaza para la salud pública en todo el mundo. Canadá tiene una sólida historia de planificación para pandemias y ha trabajado junto con la salud pública para que sus acciones desarrolladas se vuelvan adaptables en función de la evolución, la contención de brotes y la prevención de una mayor propagación.