Técnica Árboles de decisión aplicada al método clínico en el diagnóstico del dengue / Decision tree technique applied to the clinical method in the dengue diagnosis
Rev. cuba. pediatr
; 88(4): 441-453, oct.-dic. 2016. ilus, tab
Article
en Es
| CUMED
| ID: cum-67057
Biblioteca responsable:
CU1.1
RESUMEN
Introducción: el dengue es la arbovirosis más importante en términos de morbilidad, mortalidad y afectación económica, cuyo espectro clínico varía desde enfermos asintomáticos hasta casos febriles graves.Objetivo: identificar síntomas y signos con valor predictivo del dengue en pacientes pediátricos febriles mediante la técnica Árboles de decisión, con el fin de contribuir al aumento de la efectividad clínica en el diagnóstico de esta entidad.Métodos: se estudiaron 830 pacientes ingresados en el Hospital Docente Pediátrico del Cerro por síndrome febril entre enero y marzo de 2014. Para el diagnóstico serológico de caso sospechoso se realizó IgM anti-dengue. La técnica de minería de datos se aplicó a 25 variables numéricas y 21 categóricas Árboles de decisión, ambos con exactitud aproximada al 80 por ciento. El primero relativo a los síntomas y signos, identificó valor predictivo en: rash, artromialgias, leucopenia, prueba de lazo positiva, ausencia de síntomas respiratorios y fiebre con duración £ 3,5 días; este mostró 80,8 por ciento de sensibilidad y 76,6 por ciento de especificidad; el segundo, correspondiente a exámenes de laboratorio, evidenció predicción en cifras inferiores a 6,5 × 109/L de leucocitos y 173,5 células × 10 9/L en el conteo plaquetario, y reportó 77,4 y 86,4 por ciento respectivamente.Conclusiones: se identificaron síntomas, signos y resultados de laboratorio relevantes para el diagnóstico clínico del dengue, a partir de los cuales se propone una escala diagnóstica que facilita el dictamen de nuevos casos con índices de 70,9 por ciento de sensibilidad y 83,2 por ciento de especificidad(AU)
ABSTRACT
Introduction: dengue is the most important arbovirus in terms of morbidity, mortality and economic effects and its clinical spectrum ranges from asymptomatic to severely febrile cases.Objective: to detect symptoms and signs with predictive value for dengue in febrile pediatric patients through the Decision Tree technique in order to increase the clinical effectiveness of the diagnosis of such a disease.Methods: study of 830 patients with febrile syndrome admitted to Centro Habana teaching pediatric hospital from January to March, 2014. For the serological diagnosis of a suspected case, anti-dengue IgM test was performed. Data mining technique was used in 25 numerical and 21 categorical decision-tree variables, having both an approximate accuracy of 80 percent. The first one about symptoms and signs identified some predictive value in rash, arthromyalgia, leukopenia, PRUEBA DE LAZO POSITIVA, no respiratory symptoms, and fever lasting 3.5 days or longer and reached 80.8 percent sensitivity and 76.6 percent specificity and the second one included lab tests and showed predictive values in figures below 6.5 x 109/L leukocytes and 173.5 cells x 109/L in platelet count and reported sensitivity of 77.4 percent and specificity of 86.4 percent, respectively.Conclusions: some symptoms, signs and relevant lab results were identified for the clinical diagnosis of dengue, which serve as basis for the proposal of a diagnostic scale facilitating the diagnosis of new cases with a sensitivity index of 70.9 percent and a specificity index of 83.2 percent(AU)
Palabras clave
Texto completo:
1
Colección:
06-national
/
CU
Base de datos:
CUMED
Asunto principal:
Valor Predictivo de las Pruebas
/
Dengue
Tipo de estudio:
Diagnostic_studies
/
Health_economic_evaluation
/
Prognostic_studies
Límite:
Humans
Idioma:
Es
Revista:
Rev. cuba. pediatr
Año:
2016
Tipo del documento:
Article