Modelado de Niños de Dosis Cero en Etiopía: Una Perspectiva de Aprendizaje Automático sobre el Rendimiento del Modelo...

Área de la Ciencia:

• Salud Pública
• Aprendizaje Automático
• Epidemiología

Sus antecedentes:

• La vacunación infantil sigue siendo un desafío en los países de ingresos bajos y medianos, con muchos niños no vacunados.
• La Agenda de Inmunización 2030 tiene como objetivo reducir el número de niños no vacunados identificando a las poblaciones en riesgo.
• Las estrategias efectivas para identificar y llegar a los niños no vacunados son limitadas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de aprendizaje automático (ML) para predecir niños de dosis cero (ZD) en Etiopía.
• Identificar los predictores más influyentes asociados con el estado de ZD en niños etíopes.

Principales métodos:

• Se aplicaron algoritmos de ML supervisados a los datos de la Encuesta Nacional de Evaluación de Inmunización de 13 666 niños de 12 a 35 meses.
• Se evaluó el rendimiento del modelo utilizando precisión, AUC, precisión, recuperación y puntuación F1.
• Se utilizó el análisis aditivo de Shapley para determinar la importancia de las variables predictoras.

Principales resultados:

• La máquina de gradiente de aumento de luz (LGBM) demostró un rendimiento superior con un 93% de precisión, 97% de AUC, 94% de precisión y 91% de recuperación.
• Los predictores significativos del estado de ZD incluyeron una percepción deficiente de los beneficios de la vacunación, la falta de atención prenatal y la distancia a los servicios de inmunización.
• Otros predictores clave fueron la ausencia de vacunación contra el tétanos para la madre y el acceso limitado a la atención médica.

Conclusiones:

• Los modelos de ML, en particular LGBM, pueden predecir eficazmente a los niños en riesgo de ser ZD, guiando intervenciones específicas de salud pública.
• Es crucial abordar predictores como el acceso a la inmunización, la utilización de la atención materna y la concienciación sobre los beneficios de la vacunación.
• Las intervenciones centradas en mejorar la atención materna, la educación de los cuidadores y la accesibilidad a la inmunización pueden reducir la prevalencia de ZD y las desigualdades en la vacunación.