Predicción de la duración de la ventilación mecánica en la falla de respiratotía hipoxémica aguda (PREMIER)

La insuficiencia respiratoria hipoxémica aguda (AHRF) es la causa más común de admisión en unidades de cuidados intensivos (UCI) en todo el mundo. Los investigadores evaluarán el valor de las técnicas de aprendizaje automático (ML) para la predicción de la duración prolongada (> o igual a 7 días) de ventilación mecánica (MV) en 1.241 pacientes inscritos en el estudio de Pandora en España. Pocos estudios han investigado la predicción de MV prolongada en pacientes con AHRF.

Para el entrenamiento y las pruebas de modelos, los investigadores extraerán datos de patadas aleatorias de los primeros 2 días después del diagnóstico de AHRF. Los investigadores tenían una base de datos con 2,000,000 de datos demográficos anonimizados y disociados y datos clínicamente relevantes de 1,241 pacientes con AHRF de 22 hospitales en España. Los investigadores seguirán las pautas del trípode para los modelos de predicción. Los investigadores detectarán variables recopiladas relevantes utilizando una selección de variables de algoritmo genético para lograr la parsimonia. Utilizaremos la validación de CORSS 5 veces en el conjunto de datos de pacientes con datos en T0, T24 y T48. Usaremos el 25% de los pacientes seleccionados al azar para la evaluación del modelo.