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Ingeniare. Revista chilena de ingeniería
versión On-line ISSN 0718-3305
Ingeniare. Rev. chil. ing. v.14 n.2 Arica ago. 2006
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052006000100009
Ingeniare - Revista Chilena de Ingeniería, vol. 14 No. 2, 2006, pp. 153-158 USO DE CADENAS DE MARKOV PARA LA PREDICCIÓN DE LA DINÁMICA DEL COMPORTAMIENTO DE PACIENTES EN UNA UNIDAD DE CUIDADO INTENSIVO CARDIOLÓGICA USE OF MARKOV CHAINS IN PREDICTION OF THE DYNAMICS OF PATIENT BEHAVIOR IN A CARDIOLOGIC INTENSIVE CARE UNIT Víctor Albornoz1 Mónica Hinrichsen2 Patricia Miranda2 Pedro Peña11 Departamento de Industrias. Universidad Técnica Federico Santa María. Av. Santa María 6400. Santiago. Chile. E-mail: victor.albornoz@usm.cl 2 Hospital Dr. Luis Calvo Mackenna. Servicio de Cardiología. Av. Antonio Varas 360. Santiago. Chile. RESUMEN En este trabajo presentamos un modelo probabilístico que contribuye al estudio de la dinámica en el comportamiento y permanencia de pacientes en una unidad de cuidados intensivos cardiológica. El modelo utilizado corresponde a una Cadena de Markov en tiempo discreto, que mediante la definición de determinados niveles de gravedad de un paciente (estados) y la obtención de las correspondientes probabilidades de transición entre un nivel de gravedad y otro, permite predecir los tiempos de permanencia. Los diferentes estados empleados se basan en la construcción de un nuevo score creado para este propósito. Se muestran los detalles de la metodología adoptada y los principales resultados alcanzados en la aplicación del modelo empleado. In this paper we present a probabilistic model that contributes to the study of dynamics in the behavior and permanence of patients in a cardiovascular intensive care unit. The model corresponds to a discrete Markov Chain, that allows to predict the time that a patient remains in the system through the time, by means of certain severity of illness states and the corresponding transition probabilities between those states. The different states are based on the construction of a new score created for this study. We summarize the details of the adopted methodology and the main results reached in the application of the model. AGRADECIMIENTOS Los autores desean agradecer muy sinceramente al Editor de la revista y a cada uno de los árbitros anónimos que participaron en su revisión, por sus valiosas observaciones y sugerencias que contribuyeron a mejorar la versión inicial de este artículo. Los autores agradecen igualmente el apoyo de la Dirección General de Investigación y Postgrado de la Universidad Técnica Federico Santa María, a través del financiamiento otorgado al Proyecto de Investigación USM 28.04.21.
REFERENCIAS [1] M.W. Carter. C.C. Price. “Operations Research: A practical introduction”. CRC Press. USA. 2001. [10] W.A. Knaus, E.A. Draper, D.P. Wagner, J.E. Zimmerman, M. Bergner, P.G. Bastos, C.A Sirio, D.J. Murphy, T. Lotring, A. Damiano et al. “The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults”. Chest. Vol. 100 ,Nº 6, pp. 1619-1636. 1991. [11] J.R. Le Gall, S. Lameshow, F. Saulnier. “A new Simplified Acute Physiology Score (SAPS II) based on European/North American multicenter study”. The Journal of the American Medical Association. Vol. 270, pp. 2957-2963. 1993. [12] S. Lemeshow, D. Teres, J. Klar, J.S. Avrunin, S.H. Gehlbach, J. Ropoport. “Mortality Probability Models (MPM II) based on an international cohort of intensive care unit patients”. The Journal of the American Medical Association. Vol. 270, pp. 2478-2486. 1993. [13] V. Parsonnet, D. Dean, A.D. Bernstein. “A method of unbiform stratification of risk for evaluating the results of surgery in acquired adult heart disease”. Circulation. Vol. 79. Suppl . I, pp. 3-12. 1989. [14] R.B. Becker, J.E. Zimmermann, W.A. Knaus, D.P. Wagner, M.G. Seneff, E.A. Draper, T.L Higgins, F.G. Estafanous, F.D. Loop. The use of APACHE III to evaluate ICU length of stay, resource use, and mortality after coronary artery bypass surgery. Journal of Cardiovascular Surgery. Vol. 36, pp. 1-11. 1995. [15] D.R. Lawrance, O. Valencia, E.E. J. Smith, A. Murday, T. Treasure. “Parsonnet score is a good predictor of the duration of intensive care unit stay following cardiac surgery”. Heart. Vol. 83, pp 429-432. 2000. [16] D.O. Clark, K. Kroenke, C.M. Callahan, C.J. McDonald. “Validity and Utility of Patient-reported Health Measures on Hospital Admission”. Journal of Clinical Epidemiology. Vol. 52, pp. 65-71. 1999. [17] P.L. Graham, D.A. Cook. “Prediction of Risk of Death Using 30-Day Outcome. A Practical End Point for Quality Auditing in Intensive Care”. Chest. Vol. 125, pp. 1458-1466. 2004. [18] K.H. Lee, G.D. Martich, A.J. Boujoukos, R.J. Keenan, and B.P. Griffith. “Predicting ICU length of stay following single lung transplantation”. Chest. Vol. 110, pp. 1014-1017. 1996. [19] J.V. Tu, S.B. Jaglal, C.D. Naylor. “Multicenter validation of a risk index for mortality, intensive care unit stay and overall hospital length of stay after cardiac surgery”. Circulation. Vol. 91, pp. 677-684. 1995. [20] G. Clermont, D.C. Angus, S.M. DiRusso, M. Griffin, W.T. Linde-Zwirble. “Predicting hospital mortality for patients in the intensive care unit: A comparison of artificial neural networks with logistic regression models”. Critical Care Medicine. Vol. 29, pp. 291-296. 2001. [21] M. Chacón, V. Rocco, E. Morgado, E. Sáez, S. Pliscoff. “Identificación de los determinantes de la estadía en unidades de cuidado intensivo usando redes neuronales artificiales”. Revista Médica de Chile. Vol. 130, pp. 71-78. 2002. [22] R. Scorpio, S. Walczak. “Predicting intensive care unit length of stay based on data upon arrival in the emergency room using a neural network. Critical Care Medicine. Vol. 26, Supplement, pp. 68A. 1998. [23] A.S. Kapadia, S.E. Vineberg, C.D. Rossi. “Predicting course of treatment in a rehabilitation hospital: a markovian model”. Computers & Operations Research, Vol. 12 ,Nº 5, pp. 459-469. 1985. [24] A.S. Kapadia, W. Chan, R. Sachdeva et al. “Predicting duration of stay in a pediatric intensive care unit: a markovian approach”. European Journal of Operational Research Vol. 124, pp.353-359. 2000. [25] D.P. Bertsekas, J.N. Tsitsiklis. “Introduction to Probability”. Athena Scientific. USA. 2002. [26] S. Ross; “Introduction to Probability Models. Academic Press. USA. 2000. Recibido el 29 de junio de 2005, aceptado el 6 de junio de 2006 |