Investigación clínico-epidemiológica en pronóstico: desarrollos metodológicos y aplicación clínica
Entity
UAM. Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública y MicrobiologíaDate
2021-07-13Subjects
Ciencia de los ordenadores; Logicales de ordenadores; Técnicas de predicción estadística; MedicinaNote
Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Medicina, Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública y Microbiología. Fecha de Lectura: 13-07-2021Esta tesis tiene embargado el acceso al texto completo hasta el 13-01-2023
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En esta Tesis se presentan dos modelos pronósticos para predecir desenlaces importantes en
dos contextos clínicos distintos. Ambos modelos han sido desarrollados siguiendo alternativas
metodológicas complementarias.
En el primero de ellos, ante la ausencia en la literatura científica de herramientas que
permitieran predecir el riesgo de crisis epilépticas durante el embarazo en mujeres en
tratamiento antiepiléptico, se desarrolló un modelo pronóstico de novo a partir de los datos
primarios recogidos en el estudio EMPiRE.
En el segundo contexto clínico, la situación es distinta y se disponía ya de varios modelos en la
literatura para predecir el riesgo de mortalidad postoperatoria en pacientes con endocarditis
infecciosa. Por ello se optó por hacer una revisión sistemática y meta-análisis para identificar y
evaluar la calidad de los modelos disponibles y, a partir de ellos, crear un modelo único (metamodelo)
que fue optimizado para el registro nacional GAMES de endocarditis infecciosa.
En ambos escenarios clínicos, se ha pretendido adicionalmente promover la utilización de estos
modelos en la práctica clínica. Para este fin se han creado dos calculadoras online de libre acceso
que han sido implementadas en la plataforma web Evidencio (https://www.evidencio.com/).
Esta implementación facilita enormemente la obtención de una predicción personalizada del
riesgo de los desenlaces considerados dadas las características individuales de los pacientes.
A pesar de que los métodos para el desarrollo y validación de los modelos pronóstico han sido
descritos por múltiples autores, estos métodos son en ocasiones complejos para investigadores
con conocimientos limitados de estadística. Por ello, es recomendable que el equipo
investigador de un estudio de desarrollo o validación de un modelo pronóstico cuente entre sus
miembros con algún estadístico o persona con amplio bagaje metodológico. Sin embargo, no
siempre es así, por lo que facilitar a los investigadores herramientas útiles y de manejo sencillo,
como el comando – bsvalidation – para el software Stata que se ha presentado en el tercer
estudio de la tesis, puede ayudar a paliar los efectos de las carencias metodológicas del equipo
investigador.
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Google Scholar:Fernández Félix, Borja Manuel
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