Implementación de los modelos gráficos probabilísticos bayesianos en la ayuda al manejo clínico de la bronquiolitis aguda del lactante

Abstract

La Bronquiolitis Aguda (BA) del lactante supone el mayor motivo de ingreso hospitalario de los Servicios de Pediatría en general y una de las causas de mayor ocupación, consumo de recursos y estancias hospitalarias. En torno al 3-5% de la BAs precisará ingreso en un hospital, el 6-16% de los ingresados acabará en cuidados intensivos y un 3-8% de los ingresos sufrirá episodios de apnea. El objetivo de la investigación es la confección y desarrollo de un modelo gráfico probabilístico Naïve Bayes (NB) selectivo, utilizado como herramienta de epidemiología clínica, para la predicción de la evolución grave y de la aparición de apneas en la BA del lactante. La metodología se basa en el estudio de los factores de riesgo de evolución grave y de aparición de apneas durante el ingreso en la BA sobre la experiencia de un hospital de tercera referencia, la elaboración de una red probabilística NB mediante OpenMarkov (modelo gráfico probabilístico) y la implementación del modelo tras evaluación de la sensibilidad y especificidad de sus predicciones para conocer prospectivamente su validez y fiabilidad comparado con un modelo de regresión logística. Por ello se plantearon unos objetivos específicos, como el análisis epidemiológico general de una amplia serie de casos de BA durante las epidemias desde octubre-2010 hasta marzo-2015, para conocer su realidad en un espacio-tiempo concreto. Además, para estimar la incidencia de apneas en pacientes hospitalizados por BA y estudiar los factores de riesgo relacionados con su aparición y también conocer la incidencia de ingresos en UCIP para VM y estudiar los factores asociados a mala evolución, centrado este aspecto sobre el agente etiológico primordial en casos graves de BA: el VRS. En cada caso se utilizó el procedimiento de regresión logística (RL) y se estimó su capacidad de predicción.