Modelos de Predicción Clínica para el Riesgo de Muerte Intra-Hospitalaria en Niños con Malaria Grave Congoleños Utilizando Algoritmos Basados en Aprendizaje Automático

Antecedentes:

La malaria grave se ha asociado con un alto riesgo de mortalidad hospitalaria pediátrica en países con recursos limitados, lo cual sigue siendo lamentable. Los métodos mejorados de estratificación de riesgos pueden ayudar en la toma de decisiones de derivación y en la asignación de recursos. Los investigadores tienen como objetivo i) crear un modelo de predicción para el riesgo de mortalidad intrahospitalaria entre niños que presentan malaria grave y comparar su rendimiento predictivo con los modelos actuales, ii) validar estos últimos, y iii) evaluar los cambios inducidos por el plasmodium en los parámetros clínicos y biológicos.

Métodos:

Este es un estudio retrospectivo de datos recopilados prospectivamente durante un período del 30 de enero de 2017 al 1 de agosto de 2025, de niños con malaria grave, ingresados en la UCI pediátrica del Centro Hospitalario Monkole (MHC) y el Centro Pediátrico Kimbondo (KPC), todos en Kinshasa, R.D. Congo. Se recopilaron variables clínicas y de laboratorio basales en los niños inscritos. El resultado principal es la muerte hasta 1 semana después del ingreso, y el segundo resultado, la duración de la estancia en cuidados intensivos pediátricos tras el ingreso por malaria grave. Se emplearán algoritmos de aprendizaje automático para cumplir los tres objetivos específicos de investigación.

Resultados Esperados:

En línea con los objetivos de investigación, se esperan los siguientes resultados:

1. Se determinará la prevalencia del Síndrome de Disfunción Orgánica Múltiple (MODS) y la acidosis metabólica en niños que presentan malaria grave.

2. Se desarrollará un nuevo modelo para predecir el riesgo de mortalidad asociado a la malaria grave:

   1. Este nuevo modelo se basará en predictores de la gravedad de la enfermedad y medirá:

      • El grado de gravedad del MODS y la acidosis metabólica.
      • La duración de la estancia por malaria grave en la UCI pediátrica
      • El riesgo de muerte tras la hospitalización por malaria grave
      • La influencia de la parasitemia en la gravedad de la enfermedad
   2. Se medirá el rendimiento del nuevo modelo propuesto
   3. Se asociarán el nomograma predictivo y el sistema de puntuación.
3. Los investigadores validarán y compararán el rendimiento de los modelos existentes para predecir la gravedad de la malaria grave frente al nuevo modelo propuesto.

En conjunto, los datos de la investigación proporcionarán una prueba de principio que respalde las intervenciones tempranas y las elecciones de tratamiento en niños que presentan malaria grave.