Aprendizaje automático interpretable para predecir anomalías de coagulación asociadas a cefoperazona-sulbactam en...

Área de la Ciencia:

• Geriatría
• Farmacología
• Informática Médica

Sus antecedentes:

• La cefoperazona-sulbactam se usa con frecuencia para infecciones graves en adultos mayores.
• Este antibiótico está relacionado con anomalías de la coagulación, especialmente en pacientes desnutridos o con insuficiencia hepática.
• Predecir qué pacientes ancianos corren el riesgo de sufrir estos efectos secundarios es difícil.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo predictivo para problemas de coagulación inducidos por cefoperazona-sulbactam en pacientes ancianos hospitalizados.
• Desarrollar herramientas prácticas para la evaluación del riesgo en el punto de atención.

Principales métodos:

• Un estudio retrospectivo de 485 pacientes ancianos (≥60 años) tratados con cefoperazona-sulbactam durante ≥72 horas.
• Análisis de datos clínicos y demográficos utilizando regresión logística y diez modelos de aprendizaje automático.
• Interpretabilidad del modelo evaluada utilizando explicaciones aditivas de Shapley (SHAP); se desarrollaron un nomograma y una calculadora web.

Principales resultados:

• Predictors independientes identificados: edad ≥75 años, hipoproteinemia, nutrición parenteral total, insomnio y uso reciente de antibióticos orales.
• El modelo de aprendizaje automático LightGBM mostró el mejor rendimiento (AUC, métricas balanceadas).
• El análisis SHAP, el nomograma y la calculadora web facilitan la interpretación clínica y la estimación del riesgo específico del paciente.

Conclusiones:

• Un modelo de aprendizaje automático interpretable, un nomograma y una calculadora web predicen con precisión las anomalías de coagulación relacionadas con cefoperazona-sulbactam en pacientes ancianos.
• Estas herramientas apoyan la evaluación personalizada del riesgo y las intervenciones preventivas oportunas.
• La calculadora web permite una estimación rápida del riesgo en el punto de atención, guiando las estrategias de monitorización y prevención.