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Pronóstico de toxicidad hematológica grave en pacientes con cáncer gastrointestinal sometidos a quimioterapia basada en 5-FU: una aplicación del modelado de redes bayesianas

Abstract

Oskitz Ruiz Deza

Aproximadamente el 30% de los pacientes con cáncer gastrointestinal sometidos a quimioterapia basada en 5-fluorouracilo (5-FU) experimentan toxicidad grave. Actualmente, hay una escasez de herramientas efectivas para identificar a los individuos en riesgo dentro de este contexto. Este estudio tiene como objetivo llenar este vacío mediante la construcción de un modelo predictivo utilizando una red bayesiana, un modelo gráfico probabilístico robusto conocido por sus predicciones interpretables. Empleando un conjunto de datos que abarca 267 pacientes con cáncer gastrointestinal, los datos se sometieron a un preprocesamiento y se dividieron en conjuntos TRAIN y TEST en una proporción de 80%:20%. La importancia de las variables se evaluó utilizando el algoritmo RandomForest, empleando el coeficiente MeanDecreaseGini. El modelo de red bayesiana se diseñó utilizando la biblioteca bnlearn R, utilizando una validación cruzada de 10 veces en el conjunto TRAIN y optimizando la estructura de la red con el método aic-cg. El rendimiento del modelo se evaluó a través de la precisión, la sensibilidad y la especificidad, empleando la validación cruzada en el conjunto TRAIN y la validación independiente en el conjunto TEST. El modelo mostró un rendimiento favorable, logrando una precisión promedio de 0,85 (±0,05) y 0,80 en los conjuntos de datos TRAIN y TEST, respectivamente. La sensibilidad y la especificidad fueron 0,82 (±0,14) y 0,87 (±0,07) para el conjunto de datos TRAIN, y 0,71 y 0,83 para el conjunto de datos TEST. Se desarrolló una herramienta fácil de usar para la implementación clínica. A pesar de algunas limitaciones, nuestro modelo de red bayesiana exhibió una fuerte capacidad para predecir la probabilidad de toxicidad hematológica grave en pacientes con cáncer gastrointestinal sometidos a quimioterapia basada en 5-FU. Las investigaciones futuras deben concentrarse en la validación del modelo utilizando cohortes de pacientes más grandes y en diversos escenarios clínicos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado

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