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ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.medin.2020.05.017
Disponible online el 12 de Agosto de 2020
Spanish Influenza Score (SIS): utilidad del Machine Learning en el desarrollo de una escala temprana de predicción de mortalidad en la gripe grave
Spanish Influenza Score (SIS): Usefulness of machine learning in the development of an early mortality prediction score in severe influenza
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Grupo de Trabajo Gripe A Grave (GETGAG) de la Sociedad Española de Medicina Intensiva Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC)
Recibido 16 marzo 2020. Aceptado 23 mayo 2020
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Tabla 1. Características generales de los 3.959 pacientes incluidos en el presenta análisis. Las variables son aquellas consideradas al ingreso a UCI hasta las primeras 24 horas de evolución (los resultados están expresado en número de pacientes (n) y porcentaje (%) o mediana y rango intercuartil (RIC) según corresponda. EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; APACHE II: Acute Physiology And Chronic Health Evaluation; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment; Gap hospital: tiempo desde inicio de los síntomas hasta ingreso en el Hospital; Gap diagnóstico: tiempo desde ingreso al Hospital y el diagnóstico; Gap UCI: tiempo desde el ingreso al hospital hasta la Unidad de Cuidados Intensivos-UCI; vacunados: pacientes que recibieron vacunación antigripal; IMC: índice de masa corporal)
Tabla 2. Variables asociadas de forma independiente con la mortalidad en UCI (análisis multivariado) (APACHE II: Acute Physiology And Chronic Health Evaluation; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment; Gap UCI: tiempo desde el ingreso al hospital hasta la Unidad de Cuidados Intensivos)
Tabla 3. Puntaje del Spanish Influenza Score (SIS) derivado de los OR de la regresión logística (IRA: Insuficiencia renal aguda; VMI: ventilación mecánica invasiva; APACHE II: Acute Physiology And Chronic Health Evaluation; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment;Gap UCI: tiempo desde el ingreso al hospital hasta la Unidad de Cuidados Intensivos)
Tabla 4. Valores predictivos del Spanish Influenza Score (SIS) y del modelo mediante Random Forest (RF) para los 3.959 pacientes incluidos
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Resumen
Objetivo

Desarrollar 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).

Diseño

Sub-análisis de base de datos GETGAG/SEMICYUC.

Ámbito

Medicina intensiva.

Intervenciones

Ninguna.

Pacientes

Pacientes 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.

Resultados

Se 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%).

Conclusiones

La 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.

Palabras clave:
Gripe grave
Pronóstico
Machine learning
Abstract
Objective

To develop a mortality prediction score (Spanish Influenza Score [SIS]) for patients with severe influenza considering only variables at ICU admission, and compare its performance respect of Random Forest (RF).

Design

Sub-analysis from the GETGAG/SEMICYUC database.

Scope

Intensive Care Medicine.

Patients

Patients admitted to 184 Spanish ICUs (2009-2018) with influenza infection Intervention: None.

Variables

Demographic data, severity of illness, times from symptoms onset until hospital admission (Gap-H), hospital to ICU (Gap-ICU) or hospital to diagnosis (Gap-Dg), antiviral vaccination, number of quadrants infiltrated, acute renal failure, invasive or noninvasive ventilation, shock and comorbidities. The study variable cut-off points and importance were obtained automatically. Logistic regression analysis with cross-validation was performed to develop the SIS score using the output coefficients. Accuracy and discrimination (AUC-ROC) were applied to evaluate SIS and RF. All analyses were performed using R (CRAN-R Project).

Results

A total of 3959 patients were included. The mean age was 55 years (range 43-67), 60% were men, APACHE II 16 (12-21) and SOFA 5 (4-8), with ICU mortality 21.3%. Mechanical ventilation, shock, APACHE II, SOFA, acute renal failure and Gap-ICU were included in the SIS. The latter was generated according to the ORs obtained by logistic regression, and showed an accuracy of 83% with an AUC-ROC of 82%, similar to RF (AUC-ROC 82%).

Conclusions

The SIS score is easy to apply and shows adequate capacity to stratify the risk of ICU mortality. However, further studies are needed to validate the tool prospectively.

Keywords:
Severe influenza
Prognosis
Machine learning

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