Uso de datos digitales para predecir CHD

La enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte en los Estados Unidos. Si bien los enfoques de prevención secundaria han mejorado la longevidad de los pacientes, los factores de riesgo y los comportamientos adversos para la salud (p. ej., inactividad física, tabaquismo) son muy frecuentes y, en la mayoría de las series contemporáneas, menos del 1 % de los adultos cumplen todos los factores de salud cardiovascular ideal. La logística y los aspectos prácticos para alcanzar el objetivo de una salud CV ideal no se han dilucidado claramente. Las guías de práctica recomiendan utilizar la puntuación de riesgo de Framingham (FRS) u otras herramientas de predicción de riesgo para clasificar el riesgo de enfermedad cardiovascular de los pacientes. Sin embargo, estos modelos son imprecisos y cada vez se presta más atención a la identificación de marcadores que proporcionen mejores medidas de riesgo. Dado que las plataformas digitales se utilizan cada vez más para documentar el estilo de vida y los comportamientos de salud, los datos de fuentes digitales pueden proporcionar una ventana a las manifestaciones de nuevos factores de riesgo y, potencialmente, una mejor caracterización de los factores de riesgo existentes. Si bien parece un cliché mencionar el profundo impacto de los datos digitales en la vida cotidiana, las oportunidades que brindan estos nuevos medios para comprender los determinantes conductuales, sociales y ambientales de la salud tienen una gran sustancia. Este proyecto busca identificar y caracterizar las características derivadas de los datos digitales (p. redes sociales, búsqueda en línea, medios móviles) que están asociados con la enfermedad cardíaca coronaria (CHD) y factores de riesgo relacionados, y desarrollar modelos que utilizan datos digitales y modelos predictivos convencionales para predecir el riesgo de CHD y la utilización de la atención médica.