Introducción. Debido a la ausencia de modelos predictivos estadísticamente significativos enfocados a las complicaciones postoperatorias en el manejo quirúrgico del neumotórax, desarrollamos un modelo, utilizando redes neurales, que identifica las variables independientes y su importancia para reducir la incidencia de complicaciones. Métodos. Se realizó un estudio retrospectivo en un centro asistencial, donde se incluyeron 106 pacientes que requirieron manejo quirúrgico de neumotórax. Todos fueron operados por el mismo cirujano. Se desarrolló una red neural artificial para manejo de datos con muestras limitadas; se optimizaron los datos y cada algoritmo fue evaluado de forma independiente y mediante validación cruzada, para obtener el menor error posible y la mayor precisión con el menor tiempo de respuesta. Resultados. Las variables de mayor importancia según su peso en el sistema de decisión de la red neural (área bajo la curva 0,991) fueron el abordaje por toracoscopia video asistida (OR 1,131), el uso de pleurodesis con talco (OR 0,994) y el uso de autosuturas (OR 0,792; p<0,05). Discusión. En nuestro estudio, los principales predictores independientes asociados a mayor riesgo de complicaciones fueron el neumotórax de etiología secundaria y el neumotórax recurrente. Adicionalmente, confirmamos que las variables asociadas a reducción de riesgo de complicaciones postoperatorias tuvieron significancia estadística. Conclusión. Identificamos la toracoscopia video asistida, el uso de autosuturas y la pleurodesis con talco como posibles variables asociadas a menor riesgo de complicaciones. Se plantea la posibilidad de desarrollar una herramienta que facilite y apoye la toma de decisiones, por lo cual es necesaria la validación externa en estudios prospectivos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.