Lesiones por presión en el paciente crítico: explorando redes neuronales

Araiz Marín, Ana Belén
Rodríguez Roca, Beatriz (dir.)

Universidad de Zaragoza, EUCS, 2019
Departamento de Fisiatría y Enfermería, Área de Enfermería

Máster Universitario en Iniciación a la Investigación en Ciencias de la Enfermería

Resumen: Introducción: Los factores implicados en la aparición de las Lesiones Por Presión (LPP) sigue siendo un tema controvertido. Es necesario verificar la relación directa entre los Factores de Riesgo(FR) y la aparición de LPP en los pacientes y determinar intervenciones específicas. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) constituyen una técnica de análisis multivariante con un planteamiento distinto de la estadística convencional, que consiste en la simulación de un proceso de aprendizaje aplicado al reconocimiento de patrones. Material y método: Estudio retrospectivo, observacional de predicción de LPP a través de una RNA. Muestra (N=285) pacientes ingresados en UCI de forma consecutiva durante más de 4 días con LPP de cualquier grado, durante un periodo de 6. Se recogieron variables de filiación, clínicos y de las lesiones por presión. Se definió el evento, objeto del estudio como la aparición de LPP de cualquier grado. Se realizó un análisis estadístico convencional uní y bivariante. p significativa <0.05. Se diseñó una RNA modelo Perceptrón Multicapa, con una función de activación tangente hiperbólica en las capas ocultas y Softmax en la capa de salida. La partición de la serie para el aprendizaje y validación fue del 70% y el 30% de los casos respectivamente. Resultados: (27,4%) de los casos estudiados, presentaron LPP de cualquier grado. Los FR que presentaron mayor significación estadística en relación con la aparición del evento fueron: Norton al cuarto día (9.6 vs 11.6, p < 0.001), APACHE (20.6 vs 17, p = 0.001) y ventilación mecánica en los primeros días (88.5 vs 72, p = 0.001). Estos datos coinciden con los encontrados en la RNA diseñada, en la que estas mismas variables, tenían una importancia normalizada del 100%, 98.7%, 60.8%, respectivamente. Sin embargo, la RNA encontró FR con una importancia normalizada entre el 15% y el 30%, que no tenían significación estadística en el análisis convencional. La exactitud de la red en el conjunto de validación fue del 70.2%. Conclusión: Las RNA, pueden permitir diseñar nuevos estudios basados en grandes bases de datos multicéntricas que nos ayuden a resolver las incógnitas que rodean a las LPP.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master