Técnica Árboles de decisión aplicada al método clínico en el diagnóstico del dengue
Abstract
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 %. 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 % de sensibilidad y 76,6 % 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 % 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 % de sensibilidad y 83,2 % de especificidad.
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