Minería de datos para evaluar el tratamiento Novasure (DAMIEN)

Estudio de cohorte retrospectivo de un solo centro de diez años en el que:

1. Haga un seguimiento retrospectivo de las pacientes que se sometieron a una ablación endometrial con Novasure entre 2009 y 2019 en el Centro Médico Máxima y observe la incidencia de los resultados y las características.
2. evaluar qué características del paciente y del procedimiento están asociadas con el fracaso del tratamiento con NovaSure, definido como la ocurrencia de cualquier procedimiento invasivo posterior relacionado con AUB dentro de los 3 años, de mujeres que se sometieron a este tratamiento en Maxima MC entre 2008 y 2018.
3. evaluar qué características del paciente y del procedimiento están asociadas con un tratamiento Novasure exitoso, definido como la ausencia de un procedimiento invasivo posterior dentro de los 3 años relacionados con SUA, de mujeres que se sometieron a este tratamiento en Maxima MC entre 2008 y 2018.
4. desarrollar modelos predictivos y pronósticos que evalúen la probabilidad de éxito o fracaso del tratamiento en función de estas variables del paciente y del procedimiento.

Procedimiento

En este estudio observacional, se utilizará un recopilador de datos clínicos para revisar a las mujeres (con datos automáticamente seudonimizados) que se sometieron a una ablación endometrial con Novasure. Se brindará una descripción general de las características del paciente y del procedimiento que pueden haber influido en el fracaso del tratamiento. Para poder investigar esto, se incluye en el estudio a todas las mujeres que se sometieron a la intervención en el Centro Médico Máxima entre 2008-2018. Recibieron la atención habitual y no tuvieron que seguir ningún procedimiento adicional.

Todos los pacientes serán incluidos en el análisis descriptivo. Se proporcionarán todos los análisis descriptivos, incluido el tamaño total de la población y el tiempo de seguimiento. Las variables continuas se presentan como media con desviación estándar o mediana con rango intercuartílico, según la distribución. Las variables categóricas se presentan como número con porcentaje. Los datos binarios se presentan como frecuencia y porcentaje. El tiempo entre Novasure y la reintervención se dará como media (DE) y tiempo hasta el evento (Kaplan-Meier). Además se calcula el riesgo relativo de reintervención. Además de los análisis estadísticos clásicos, se aplican técnicas de minería de datos (regresión lineal) y aprendizaje automático. Los modelos de clasificación supervisada se aprenden a calcular los factores de importancia de las variables independientes con respecto a la variable dependiente.

En esta investigación, solo se lleva a cabo una investigación retrospectiva de archivos sobre datos seudonimizados con medidas de resultado que forman parte del control de calidad estándar. Todos los datos se obtienen del Colector de datos clínicos. El recopilador extrae y seudonimiza los datos del registro electrónico del paciente. Los pacientes no están sujetos a acciones adicionales ni se les impone ninguna regla de conducta para esta investigación. Tampoco se envían cuestionarios a los pacientes que afecten la integridad psicológica o que los sujetos de prueba perciban como estresantes.