Las pruebas de laboratorio pueden predecir el uso de alcohol de alto riesgo medido por fosfatidiletanol en personas...

Área de la Ciencia:

• Investigación biomédica
• Ciencia de datos en la atención médica
• Salud pública

Sus antecedentes:

• El consumo de alcohol no saludable es común entre las personas con VIH (PVVIH), lo que conduce a peores resultados de salud.
• El consumo de alcohol autoinformado a menudo se subestima.
• La fosfatidiletanol (PEth) mide directamente el consumo de alcohol, pero es costosa.

Objetivo del estudio:

• Evaluar si el aprendizaje automático puede predecir el uso de alcohol de alto riesgo (medido por PEth) en PVVIH utilizando datos de laboratorio y de salud fácilmente disponibles.
• Identificar marcadores fisiológicos indirectos asociados con el consumo de alcohol de alto riesgo.

Principales métodos:

• Datos iniciales combinados de 988 PVVIH en Uganda.
• Clasificó el uso de alcohol de alto riesgo como PEth ≥200 ng/ml.
• Utilizó regresión logística LASSO, árboles de gradiente potenciado y bosques aleatorios con 29 predictores de laboratorio y de salud.
• Dividió los datos en conjuntos de entrenamiento (n=790) y prueba (n=198).

Principales resultados:

• Un modelo de regresión LASSO con 17 predictores logró el mejor rendimiento.
• El modelo óptimo demostró un AUC (Área bajo la curva) de 0.751 (IC del 95%: 0.718-0.784) validado cruzado en el conjunto de entrenamiento.
• El modelo logró un AUC de 0.795 (IC del 95%: 0.723-0.852) en el conjunto de prueba.

Conclusiones:

• Los datos de laboratorio y de salud pueden identificar eficazmente a las PVVIH con uso de alcohol de alto riesgo.
• Los algoritmos de aprendizaje automático que incorporan marcadores indirectos de alcohol muestran promesa para entornos clínicos y de investigación.
• Este enfoque puede ser particularmente útil donde las pruebas directas de PEth no son factibles.