Avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca com o emprego de redes neurais artificiais (2019)
- Authors:
- Autor USP: MARÇULA, MAGALY - FM
- Unidade: FM
- Sigla do Departamento: MCP
- Subjects: INSUFICIÊNCIA CARDÍACA; MIOCARDIOPATIAS; ASSISTÊNCIA AMBULATORIAL; ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; REDES NEURAIS; PROGNÓSTICO
- Keywords: Ambulatory care; Cardiomyopathy; Heart failure; Neural networks; Prognosis; Survival analysis
- Language: Português
- Abstract: Fundamentos - Identificar pacientes ambulatoriais que necessitam de recursos terciários de hospital de referência voltado para a prática cardiológica é inerente à responsabilidade assistencial. Compete reconhecer pacientes sob maior risco de prognóstico desfavorável, o que pode ser feito pelo emprego de métodos estatísticos tradicionais. Com o mesmo fito, as redes neurais têm sido objeto de interesse. Formulamos a hipótese de que as redes neurais, alimentadas a partir de variáveis selecionadas com o emprego de estatística tradicional, pudessem contribuir para a avaliação prognóstica de pacientes com insuficiência cardíaca. Objetivos - Avaliar o prognóstico de pacientes com diagnóstico de insuficiência cardíaca com o emprego de métodos da estatística de sobrevivência associada com a rede neural artificial. Delineamento - Estudo de coorte retrospectiva a partir de dados assistenciais de pacientes que receberam o diagnóstico de insuficiência cardíaca, identificação das variáveis associadas ao prognóstico com o emprego da estatística tradicional e alimentação da rede neural perceptron de múltiplas camadas (Neuro XL Predictor - OLSOFT Software Development) com essas variáveis. Local - Ambulatório cardiológico com alto volume de atendimentos voltado para pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS) em hospital acadêmico de referência terciário. Participantes - 2.128 pacientes consecutivos, que receberam o diagnóstico de insuficiência cardíaca de 2 de julho de 2003 a 2 de julho de 2007. Desfecho - óbito por qualquer causa. Análise de dados - À análise descritiva e exploratória, seguiu-se aavaliação da probabilidade de sobrevida pelo método de Kaplan Meier, seguida de análise inferencial com o emprego do teste de log-rank e do modelo de riscos proporcionais de Cox. Identificadas as variáveis associadas ao prognóstico de sobrevida, foi desenvolvida a rede neural nas diferentes fases de aprendizado- treinamento e com o recurso do algoritmo de treinamento backpropagation. A rede neural foi desenvolvida em cinco fases: fase 1 - aprendizado-treinamento (n=968 óbitos com informação completa); fase 2 - avaliação e aplicação (pacientes vivos até 2012); fase 3 - comparação da previsão de sobrevida com o emprego rede ( pacientes vivos até 2012) com a sobrevida observada; fase 4 - reensaios para aprendizados com novos desfechos (óbitos em 2013 e 2014); fase 5 - avaliação do aprendizado da rede na fase 4 (pacientes vivos e falecidos). A acurácia, a sensibilidade, a especificidade, o valor preditivo positivo e o valor preditivo negativo dos melhores modelos na previsão da sobrevida obtidas com a rede neural foram avaliados, considerando as duas funções de ativação (tangente hiperbólica e zero-based log sigmoid). Para tanto, foi preciso determinar intervalos de corte definidos por critério clínico de razoabilidade de expectativa do tempo de sobrevida e acerto calculado pela rede. A estimativa da previsibilidade e do erro também foi avaliada com o emprego da função de perda. Resultados - A análise estatística (n=2.128 pacientes) revelou as seguintesvariáveis associadas ao prognóstico: idade (p < 0,001), índice de massa corpórea (p < 0,001), pressão arterial diastólica (p < 0,001), etiologia da insuficiência cardíaca (p < 0,001), classe funcional (p < 0,001), espessura do septo interventricular (p=0,037), diâmetro diastólico do ventrículo esquerdo (p < 0,001), diâmetro do átrio esquerdo (p=0,025), potássio sérico (p=0,015), colesterol total (p < 0,001), creatinina (p < 0,001) e a presença de diabetes melito (p=0,034). Os modelos de redes neurais com melhor previsibilidade foram obtidos pela categorização do tempo de sobrevida inferior a 2 anos, entre 2 anos e 6 anos, e superior a 6 anos. Nos pacientes com tempo de sobrevida observado superior a 6 anos, a partir da consulta inicial, com intervalo de corte de 3 anos, a estimativa feita com o emprego da rede neural demonstrou sensibilidade 93,0% (com ambas as funções de ativação), especificidade 76,4% ou 77,5% (dependendo da função de ativação), valor preditivo negativo 97,4% (com ambas as funções de ativação) e valor preditivo positivo 53,6% ou 54,7% (dependendo da função de ativação). Nos pacientes com tempo de sobrevida observado entre 2 anos e 6 anos, a partir da data do início dos sintomas, com intervalo de corte de 2 anos, obtivemos sensibilidade 89,8% (com ambas as funções de ativação), especificidade 72,5% ou 76,5%, valor preditivo positivo 86,3% ou 88,0% e valor preditivo negativo 78,7% ou 79,6% (dependendo da função de ativação). Nospacientes com tempo de sobrevida observado inferior a 2 anos, a partir da data do início dos sintomas, com intervalo de corte de 1 ano, a estimativa com o emprego da rede neural demonstrou sensibilidade 87,2% (com ambas as funções de ativação), especificidade de 62,5% ou 66,7% (dependendo da função de ativação), valor preditivo positivo 82,0% ou 83,7% (dependendo da função de ativação) e valor preditivo negativo 71,4% ou 72,7% (dependendo da função de ativação). O erro da previsão de sobrevida com o emprego da rede neural, estimado com o auxílio da função de perda, variou de 4,4 meses até 1,1 anos. Conclusões - O emprego da rede neural alimentada por variáveis selecionadas com o emprego de estatística de sobrevivência tradicional pode ser método profícuo na avaliação prognóstica de pacientes com insuficiência cardíaca. A previsibilidade de estimativa de sobrevida alcançada com o uso de rede neural foi menor nos pacientes com quadros clínicos de menor tempo de evolução, comparativamente aos pacientes com maior tempo de evolução; no primeiro caso permitiria sugerir quadros mais instáveis em relação aos casos mais estáveis, isto é, aqueles com tempo de evolução maior
- Imprenta:
- Data da defesa: 21.03.2019
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ABNT
MARÇULA, Magaly. Avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca com o emprego de redes neurais artificiais. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5131/tde-22052019-144854/. Acesso em: 13 maio 2024. -
APA
Marçula, M. (2019). Avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca com o emprego de redes neurais artificiais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5131/tde-22052019-144854/ -
NLM
Marçula M. Avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca com o emprego de redes neurais artificiais [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5131/tde-22052019-144854/ -
Vancouver
Marçula M. Avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca com o emprego de redes neurais artificiais [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5131/tde-22052019-144854/
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