Estratificación de Riesgos y Predicción de Resultados en Pacientes con Insuficiencia Cardíaca y Dispositivos...

Área de la Ciencia:

• Cardiología; Informática Médica; Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

• La prevalencia de la insuficiencia cardíaca (IC) está aumentando en la población de edad avanzada de Japón.; El uso de cardioversor-desfibrilador implantable y terapia de resincronización cardíaca es menor en Japón en comparación con los países occidentales.; El estudio HINODE recopiló prospectivamente datos sobre pacientes japoneses con dispositivos cardíacos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar modelos de aprendizaje automático (ML) interpretables para mejorar la estratificación de riesgos en pacientes japoneses con insuficiencia cardíaca.; Identificar predictores clave de resultados adversos, incluida la hospitalización por insuficiencia cardíaca y la mortalidad por todas las causas.; Apoyar estrategias de manejo personalizadas para pacientes con insuficiencia cardíaca y dispositivos cardíacos.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos de 332 participantes de HINODE con datos adecuados.; Se desarrollaron modelos predictivos utilizando XGBoost con validación cruzada de 5 pliegues.; Se emplearon explicaciones aditivas de Shapley (SHAP) para la importancia de las características y la agrupación K-means para la estratificación de riesgos.

Principales resultados:

• Los modelos demostraron una fuerte discriminación para eventos de insuficiencia cardíaca (AUC 0.83) y mortalidad (AUC 0.85).; Los predictores clave identificados incluyeron la duración del QRS, el intervalo QT, los volúmenes del ventrículo izquierdo y los medicamentos.; Se identificaron dos clústeres de riesgo distintos: bajo riesgo (n=236) y alto riesgo (n=86), con tasas de eventos significativamente diferentes.

Conclusiones:

• Los modelos de ML interpretables predicen con precisión el riesgo y permiten la estratificación basada en fenotipos en pacientes japoneses con insuficiencia cardíaca.; Los hallazgos respaldan el uso de ML para el manejo personalizado de pacientes con insuficiencia cardíaca y dispositivos cardíacos.; Este enfoque puede ayudar a optimizar las estrategias de tratamiento en esta creciente población de pacientes.