TY - JOUR T1 - Spanish Influenza Score (SIS): utilidad del Machine Learning en el desarrollo de una escala temprana de predicción de mortalidad en la gripe grave JO - Medicina Intensiva T2 - SN - 02105691 M3 - 10.1016/j.medin.2020.05.017 DO - 10.1016/j.medin.2020.05.017 UR - https://www.medintensiva.org/es-spanish-influenza-score-sis-utilidad-articulo-S0210569120301893 AB - ObjetivoDesarrollar una escala predicitva de mortalidad (SIS) en pacientes con gripe grave considerando las variables de ingreso a UCI y comparar su eficacia respecto de un modelo d Random Forest (RF). DiseñoSub-análisis de base de datos GETGAG/SEMICYUC. ÁmbitoMedicina intensiva. IntervencionesNinguna. PacientesPacientes ingresados en 184 UCI españolas (2009-2018) con infección por gripe.Variables: Demográficas, nivel de gravedad, tiempo síntomas hasta el ingreso al hospital (Gap-H) o desde hospital a UCI (Gap-UCI), o al diagnóstico (Gap-Dg), vacunación, cuadrantes infiltrados, insuficiencia renal, ventilación no-invasiva o invasiva (VM), shock y comorbilidades. Los puntos de corte y la importancia de las variables se obtuvieron de forma automática. Se realizó validación cruzada y regresión logística a partir de la cual se desarrolló la puntuación SIS. Se aplicó la puntuación y se calculó la exactitud y la discriminación (AUC-ROC) para SIS y RF. El análisis se realizó mediante CRAN-R Project. ResultadosSe incluyeron 3.959 pacientes, edad 55 (43-67) años, 60% hombres, APACHE II de 16 (12-21) y SOFA 5 (4-8) puntos y una mortalidad del 21,3%. VM, shock, APACHE II, SOFA, insuficiencia renal aguda y Gap-UCI fueron incluidas en SIS. A partir de los OR se construyó el SIS que demostró una exactitud del 83% y un AUC-ROC del 82% similar al RF (AUC-ROC 82%). ConclusionesLa escala SIS de fácil aplicación, ha demostrado una adecuada capacidad de estratificación del riesgo de mortalidad en la UCI. Sin embargo, estos resultados deberán ser validados prospectivamente. ER -