Armonización de medidas de resultados informadas por el paciente para quejas nasales utilizando métodos tradicionales...

Área de la Ciencia:

• Otorrinolaringología
• Informática Médica
• Psicometría

Sus antecedentes:

• La evaluación de la obstrucción nasal se basa en diversos instrumentos de medición con diferentes escalas.
• La armonización de datos es crucial para comparar puntuaciones entre diferentes instrumentos, pero está infrautilizada.
• La estandarización de los datos de obstrucción nasal mejora la investigación y el análisis clínico.

Objetivo del estudio:

• Identificar el método óptimo para armonizar las puntuaciones de obstrucción nasal de múltiples instrumentos.
• Desarrollar un método de transformación para la equivalencia entre las escalas NOSE, Utrecht-Q y SCHNOS y la escala ENFAS.
• Mejorar la precisión de la predicción de puntuaciones entre diferentes instrumentos de quejas nasales.

Principales métodos:

• Se compararon la igualación lineal, la teoría de respuesta al ítem (IRT) y los métodos de aprendizaje automático (ML).
• Se utilizaron regresión lineal, random forest, máquina de vectores de soporte y redes neuronales para la armonización.
• Se evaluó la calidad de la armonización utilizando el error cuadrático medio (RMSE) en validación cruzada de 5 pliegues con 1324 pacientes.

Principales resultados:

• Los métodos de aprendizaje automático produjeron resultados de armonización superiores con los RMSE más bajos.
• Los enfoques de ML superaron a la IRT, una técnica psicométrica de armonización común.
• Todos los modelos de ML probados demostraron eficacia en la predicción y armonización de puntuaciones.

Conclusiones:

• Los métodos de aprendizaje automático ofrecen una armonización de datos de alta calidad para la evaluación de la obstrucción nasal.
• Los métodos de ML presentan una alternativa potente a la igualación lineal y la IRT para armonizar las puntuaciones de las quejas nasales.
• La implementación de ML puede mejorar significativamente la calidad de la armonización de datos en escenarios específicos de investigación de cirugía nasal.