Desarrollo y validación de un modelo de árbol de decisión para la predicción del riesgo de insomnio en pacientes con...

Área de la Ciencia:

• La neurociencia
• Medicina del sueño
• Modelado de predicción clínica

Sus antecedentes:

• El insomnio es una complicación frecuente durante la convalecencia del accidente cerebrovascular isquémico (ISC).
• No existen modelos predictivos para el riesgo de insomnio en pacientes con CSI.
• Comprender los factores clínicos, psicológicos y sociales es crucial para una gestión eficaz.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de árbol de decisión para predecir el riesgo de insomnio en pacientes con CSI.
• Identificar los predictores clave del insomnio en la población de CSI.
• Para mejorar el manejo de los trastornos del sueño posteriores al accidente cerebrovascular.

Principales métodos:

• Un estudio transversal en el que participaron 823 pacientes adultos con CSI en China.
• Utilizó un algoritmo de árbol de clasificación y regresión siguiendo las directrices de TRIPOD+AI.
• Datos recogidos mediante el PSQI, el FSS, el SSRS y otras herramientas; validados con validación cruzada de 10 veces y cohorte externa.

Principales resultados:

• La prevalencia de insomnio fue del 37,72% en pacientes con CSI.
• Se identificaron los principales factores predictivos: ansiedad (SAS), apoyo social (SSRS), fatiga (FSS), depresión (SDS), IMC y gravedad del accidente cerebrovascular (NIHSS).
• El modelo de árbol de decisión logró una alta precisión (90,4% de validación interna, 82% de validación externa) con un AUC de 0,96.

Conclusiones:

• El modelo de árbol de decisión desarrollado muestra una promesa significativa para pronosticar el insomnio en pacientes con CSI.
• La ansiedad y el apoyo social son los factores más influyentes en el insomnio posterior al accidente cerebrovascular.
• El modelo ayuda a desarrollar estrategias específicas para el manejo del insomnio en pacientes con CSI.