RESUMO
AIM: Hypertension and diabetes mellitus (DM) are major causes of morbidity and mortality, with growing burdens in low-income countries where they are underdiagnosed and undertreated. Advances in machine learning may provide opportunities to enhance diagnostics in settings with limited medical infrastructure. MATERIALS AND METHODS: A non-interventional study was conducted to develop and validate a machine learning algorithm to estimate cardiovascular clinical and laboratory parameters. At two sites in Kenya, digital retinal fundus photographs were collected alongside blood pressure (BP), laboratory measures and medical history. The performance of machine learning models, originally trained using data from the UK Biobank, were evaluated for their ability to estimate BP, glycated haemoglobin, estimated glomerular filtration rate and diagnoses from fundus images. RESULTS: In total, 301 participants were enrolled. Compared with the UK Biobank population used for algorithm development, participants from Kenya were younger and would probably report Black/African ethnicity, with a higher body mass index and prevalence of DM and hypertension. The mean absolute error was comparable or slightly greater for systolic BP, diastolic BP, glycated haemoglobin and estimated glomerular filtration rate. The model trained to identify DM had an area under the receiver operating curve of 0.762 (0.818 in the UK Biobank) and the hypertension model had an area under the receiver operating curve of 0.765 (0.738 in the UK Biobank). CONCLUSIONS: In a Kenyan population, machine learning models estimated cardiovascular parameters with comparable or slightly lower accuracy than in the population where they were trained, suggesting model recalibration may be appropriate. This study represents an incremental step toward leveraging machine learning to make early cardiovascular screening more accessible, particularly in resource-limited settings.
RESUMO
Objetivo : establecer un índice pronóstico de infecciones quirúrgicas abdominales, y factores predisponentes a infección comprobados científicamente. Antecedentes: los pacientes que requieren intervención quirúrgica presentan un riesgo estándar de infección de 1 por ciento, mismo que aumenta con factores como: la edad mayor a 50 años. (4 por ciento), diabetes mellitus (12 por ciento), obesidad (8 por ciento), hospitalización de más de 10 días (4 por ciento), infección en sitio remoto (4 por ciento), desnutrición (2 por ciento), duración de la operación de más de tres horas (6 por ciento), estación de año cálida (verano 4 por ciento), eliminación del pelo más de 6 horas previo a la operación. (4 por ciento), estado de choque (6 por ciento), inmunosupresión (6 por ciento), grado de contaminación quirúrgica (desde 1 por ciento hasta 40 por ciento), cirugía de urgencia (4 por ciento). Método: se realizaron 199 pacientes a quienes se determinó la cuenta total de linfocitos, saturación de oxígeno, albúmina, transferrina, peso, tipo de cirugía de acuerdo a su contaminación, estación del año, duración de la operación, días de hospitalización, horas de tricotomía previas a la cirugía, si el procedimiento fue realizado de urgencia y si existían sitios de infección remotos. Todos estos parámetros se tomaron en cuenta en las 48 horas alrededor de la cirugía y se le dio un valor a cada uno de los factores de riesgo. Se realizó la suma de los valores y se obtuvo un índice al que se llamó Índice Pronóstico de Infecciones Quirúrgicas (IPIQ), y se vigiló a los pacientes en los 10 días posteriores a la cirugía, con el propósito de investigar la presencia de infección. Resultados: ningún paciente que reunió 12 puntos o menos presentó infección abdominal, ni de la herida quirúrgica, entre 13 y 15 puntos (30 por ciento), entre 16 y 18 puntos (70 por ciento), entre 19 y 21 (90 por ciento) y 22 puntos o más (100 por ciento). El análisis multivariado de los factores de riesgo reveló que la conjunción de las variables tomadas, es buen indicador del riesgo de infección quirúrgica. Se encontró sensibilidad de 100 por ciento y especificidad de 75 por ciento. Conclusiones: IPIQ es un fiel indicador de riesgo de infección quirúrgica y sepsis abdominal, porque toma en cuenta todos los factores que influyen en los pacientes, teniendo alta sensibilidad y buena especificidad.
