Detección temprana de cultivos de orina positivos en pacientes con urolitiasis: un modelo de aprendizaje automático con nomograma dinámico en línea

Área de la Ciencia:

• Urología
• Enfermedades infecciosas
• La informática médica

Sus antecedentes:

• Los cultivos de orina positivos son frecuentes en pacientes con cálculos urinarios.
• Existen herramientas limitadas para la predicción temprana de la infección en esta población.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nomograma en línea dinámico y fácil de usar.
• Para predecir la incidencia de cultivos de orina positivos en pacientes con urolitiasis.

Principales métodos:

• Estudio retrospectivo de 3.641 pacientes con cálculos urinarios.
• Se utilizó la regresión LASSO, el bosque aleatorio y SHAP para la selección e importancia de las variables.
• Desarrolló y validó un nomograma en línea utilizando AUC, curvas de calibración y DCA.

Principales resultados:

• Las bacterias identificadas (BACT), la proteína C reactiva (CRP), el nitrito y la esterasa leucocitaria (LEU) como predictores clave.
• Se han alcanzado altos valores de AUC (90,53% en general, 91,22% de formación, 89,06% de validación).
• Nomogram demostró un rendimiento superior y predicciones precisas.

Conclusiones:

• El nomograma dinámico en línea predice con precisión cultivos de orina positivos en pacientes con urolitiasis.
• Ayuda a los médicos a identificar a las personas de alto riesgo, optimizar el uso de antibióticos y mejorar los resultados.
• Se recomienda una mayor validación para una mayor generalización.