Factores de riesgo para el ingreso a uci
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Carlos Gabriel Contreras

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Factores de riesgo para ingreso a UCI

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Factores de riesgo para el ingreso a uci Factores de riesgo para el ingreso a uci Presentation Transcript

  • Factores de riesgo para el ingreso a UCI Análisis estadístico de la información. Carlos Gabriel Contreras Msc Estadístico University of California Los Ángeles. Duke University.
  • Contenido. • Análisis factorial corregido (Componentes principales. • Análisis de conglomerados jerárquicos por contraste corregido. • Curvas COR. • Conclusiones.
  • Análisis factorial por componentes principales. • Justificación. • Componentes principales en los síntomas de consulta. • Componentes principales en los antecedentes médicos. • Componentes principales en conteos celulares • Componentes principales en los exámenes clínicos. • Componentes principales radiológicos.
  • Justificación. • La técnica de análisis factorial permite reducir la información reuniéndola en grupos de variables que se llaman factores. Estos factores facilitan el análisis de datos. • Se elige el método de componentes principales ya que las variables se transformaron a un nivel ordinal. • Se rotaron las variables mediante método Varimax y quartimax para aumentar la verosilimitud entre la información estadística y la relevancia clínica.
  • Análisis de componentes principales para los síntomas de ingreso. • Descripción de las variables que entraron en el modelo. • Análisis de la matriz de correlaciones. • Grafico escalonado. • Componentes principales, factores y carga factorial.
  • Descripción de las variables en el modelo. • Disnea. • Tos. ***** • Espectodorancia. • Fiebre • Todos. • Ninguno. • Otro síntoma.
  • Disnea. Presencia del sintoma Disnea en pacientes que entraron y no a UCI U Mann-Whytney: 927.0 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 2103,0 No Si Z: -0,855 P: 0,392 SINTOMAS DISNEA SINTOMAS DISNEA Si Si No No No hay diferencia 40 30 20 10 0 10 20 30 40 estadísticamente Conteo. Conteo. significativa.
  • Tos. Presencia del sintoma Tos en pacientes que entraron y no a UCI U Mann-Whytney: 660 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1836 No Si Z: -3,781 P: 0,ooo Si Si SINTOMAS TOS SINTOMAS TOS No No Hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Espectodorancia. Presencia del sintoma Espectodorancia en pacientes que entraron y no a UCI U Mann-Whytney: 987 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1890 No Si Z: -0,935 P: 0,350 SINTOMAS ESPECTODORANCIA SINTOMAS ESPECTODORANCIA Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Fiebre. Presencia del sintoma Fiebre en pacientes que entraron y no a UCI U Mann-Whytney: 936 W Wilcoxon: 2112 Ingreso a UCI Z: -1,873 No Si P: 0,061 SINTOMAS FIEBRE SINTOMAS FIEBRE Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Presencia de todos los síntomas. Presencia del sintoma Fiebre en pacientes que entraron y no a UCI U Mann-Whytney: 867 W Wilcoxon: 1770 Ingreso a UCI Z: -1,358 No Si P: 0,174 SINTOMAS FIEBRE SINTOMAS FIEBRE Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Ausencia de síntomas Ausencia de sintomas U Mann-Whytney: 966 W Wilcoxon: 1869 Ingreso a UCI Z: -1,330 No Si P: 0,183 NINGUN SINTOMA NINGUN SINTOMA Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Otros síntomas Otros sintomas U Mann-Whytney: 945 W Wilcoxon: 1848 Ingreso a UCI Z: -1,639 No Si P: 0,101 Si Si OTRO SINTOMA OTRO SINTOMA No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Análisis de la matriz de correlaciones. KMO: 0.563 Coeficiente de esfericidad de Barlett: 1. Chi cuadrado: 278,419 2. Grados de libertad: 21 3. Significancia: 0.000 Conclusión: la matriz de correlación entre las variables (Disnea, tos, espectodorancia, fiebre, todos los síntomas, ningún síntoma u otros síntomas) es apta para ser procesada por análisis factorial.
  • Factores compuestos. 3.0 2.5 2.0 Eigenvalue 1.5 1.0 0.5 0.0 1 2 3 4 5 6 7 Component Number
  • Componentes principales, factores y carga factorial. Factor. Componentes. Varianza explicada. Factor 1. Disnea. 34.18% Tos. Factor 2. Espectodorancia. 23,25% Otros. Factor 3. Fiebre. 15,17% Factor 4. Ninguno. 14.72% El modelo explica el 89.35% de la varianza total de la muestra. La extracción se hizo mediante el método de componentes principales. La solución inicial se roto mediante el método Varimax.
  • Análisis de componentes principales para antecedentes médicos. • Descripción de las variables que entraron en el modelo. • Análisis de la matriz de correlaciones. • Grafico escalonado. • Componentes principales, factores y carga factorial.
  • Descripción de las variables en el modelo. • EPOC*** • HTA*** • DM • ECV • ICC • IAM • NEUMONIA • OTROS.
  • EPOC EPOC U Mann-Whytney: 717 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1893 No Si Z: -2,718 P: 0,007 ANTECEDENTES EPOC ANTECEDENTES EPOC Si Si No No Hay diferencia estadísticamente 30 20 10 0 10 20 30 significativa. Count Count
  • HTA HTA U Mann-Whytney: 678 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1854 No Si Z: -3,440 P: 0,001 ANTECEDENTES HTA ANTECEDENTES HTA Si Si No No Hay diferencia estadísticamente 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 Count Count significativa.
  • IAM IAM U Mann-Whytney: 984 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 2160 No Si Z: -1,069 P: 0,285 ANTECEDENTES IAM ANTECEDENTES IAM Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • ECV ECV U Mann-Whytney: 987 W Wilcoxon: 1890 Ingreso a UCI Z: -0,935 No Si P: 0,350 Si Si ECV ECV No No No hay diferencia estadísticamente 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 significativa. Count Count
  • DM DM U Mann-Whytney: 924 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1827 No Si Z: -1,903 P: 0,057 Si Si DM DM No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • ICC ICC U Mann-Whytney: 993 W Wilcoxon: 1896 Ingreso a UCI Z: -O,306 No Si P: 0,760 ANTECEDENTES ICC ANTECEDENTES ICC Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • NEUMONIA NEUMONIA U Mann-Whytney: 993 Ingreso a UCI W Wilcoxon: 1896 No Si Z: -O,306 P: 0,760 ANTECEDENTES NEUMONIA ANTECEDENTES NEUMONIA Si Si No No 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 No hay diferencia Count Count estadísticamente significativa.
  • OTROS ANTECEDENTES OTROS ANTECEDENTES U Mann-Whytney: 873 W Wilcoxon: 2049 Ingreso a UCI No Si Z: -1,691 P: 0,091 ANTECEDENTES OTROS ANTECEDENTES OTROS Si Si No No No hay diferencia 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 estadísticamente Count Count significativa.
  • Análisis de la matriz de correlaciones. KMO: 0.558 Coeficiente de esfericidad de Barlett: 1. Chi cuadrado: 91.70 2. Grados de libertad: 45 3. Significancia: 0.000 Conclusión: la matriz de correlación entre las variables (Disnea, tos, espectodorancia, fiebre, todos los síntomas, ningún síntoma u otros síntomas) es apta para ser procesada por análisis factorial.
  • Factores compuestos. Scree Plot 2.0 1.5 Eigenvalue 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Component Number
  • Componentes principales, factores y carga factorial. Factor. Componentes. Varianza explicada. Factor 1. EPOC 19.34% HTA DM Factor 2. ECV 15.30% ICC Factor 3. IAM 13.10% NEUMONIA Factor 4. OTROS 12.31% El modelo explica el 60.06% de la varianza total de la muestra. La extracción se hizo mediante el método de componentes principales. La solución inicial se roto mediante el método Varimax.
  • Análisis de componentes principales para los Conteos celulares. • Descripción de las variables que entraron en el modelo. • Análisis de la matriz de correlaciones. • Grafico escalonado. • Componentes principales, factores y carga factorial.
  • Descripción de las variables en el modelo. • Leucocitos.***** • Neutrófilos. • Plaquetas. • Linfocitos.
  • LEUCOCITOS. Ingreso a UCI U Mann-Whytney: 701 No Si W Wilcoxon: 1877 70 70 Z: -2,484 60 60 P: 0,013 50 50 Leucocitos Leucocitos 40 40 30 30 20 20 10 10 0 0 20 15 10 Frequency 5 0 5 10 Frequency 15 20 Hay diferencia estadísticamente significativa.
  • NEUTROFILOS. Ingreso a UCI No Si U Mann-Whytney: 785 120 120 W Wilcoxon: 1688 100 100 Z: -1,802 P: 0,073 80 80 Neutrofilos Neutrofilos 60 60 40 40 20 20 0 0 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25 Frequency Frequency No hay diferencia estadísticamente significativa.
  • PLAQUETAS. Ingreso a UCI No Si U Mann-Whytney: 908 600 600 W Wilcoxon: 2084 500 500 Z: -0.8051,802 400 400 P: 0,421 Plaquetas Plaquetas 300 300 200 200 100 100 0 0 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 Frequency Frequency No hay diferencia estadísticamente significativa.
  • LINFOCITOS. Ingreso a UCI No Si U Mann-Whytney: 100 100 999,500 W Wilcoxon: 2175,500 80 80 Z: -0.069 P: 0,945 Linfocitos Linfocitos 60 60 40 40 20 20 0 0 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25 Frequency Frequency No hay diferencia estadísticamente significativa.
  • Análisis de la matriz de correlaciones. KMO: 0.563 Coeficiente de esfericidad de Barlett: 1. Chi cuadrado: 22.29 2. Grados de libertad: 6 3. Significancia: 0.001 Conclusión: la matriz de correlación entre las variables (Disnea, tos, espectodorancia, fiebre, todos los síntomas, ningún síntoma u otros síntomas) es apta para ser procesada por análisis factorial.
  • Factores compuestos. Scree Plot 1.6 1.4 Eigenvalue 1.2 1.0 0.8 0.6 1 2 3 4 Component Number
  • Componentes principales, factores y carga factorial. Factor. Componentes. Varianza explicada. Factor 1. Leucocitos 40.20%% Neutrófilos Factor 2. Plaquetas 15.30% El modelo explica el 55.80% de la varianza total de la muestra. La extracción se hizo mediante el método de componentes principales. La solución inicial se roto mediante el método Quartimax.
  • Análisis de componentes principales para los exámenes clínicos. • Descripción de las variables que entraron en el modelo. • Análisis de la matriz de correlaciones. • Grafico escalonado. • Componentes principales, factores y carga factorial.
  • Descripción de las variables en el modelo. • FIO2*** • PAO2*** • DAA*** • HBG*** *** SON DIFERENTES A NIVEL • HCTO*** ESTADISTICO ENTRE EL GRUPO DE • BUN*** PERSONAS QUE INGRESO A UCI Y • CREATININA QUIENES NO. • PCO2*** Prueba U Mann Whitney • GLICEMIA Alpha: 0.05 • HCO3*** • DH
  • FiO2. Ingreso a UCI No Si 50 50 40 40 30 30 fiO2 fiO2 20 20 10 10 0 0 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 Frequency Frequency
  • PAO2. Ingreso a UCI No Si 100 100 80 80 60 60 PaO2 PaO2 40 40 20 20 0 0 20 15 10 5 0 5 10 15 20 Frequency Frequency
  • DAA Ingreso a UCI No Si 100 100 80 80 60 60 DA/a DA/a 40 40 20 20 0 0 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25 Frequency Frequency
  • HBG Ingreso a UCI No Si 20 20 15 15 HBG HBG 10 10 5 5 12 10 8 6 4 2 0 2 4 6 8 10 12 Frequency Frequency
  • HCTO Ingreso a UCI No Si 70 70 60 60 50 50 HCTO HCTO 40 40 30 30 20 20 10 10 12 10 8 6 4 2 0 2 4 6 8 10 12 Frequency Frequency
  • BUN Ingreso a UCI No Si 150 150 120 120 90 90 BUN BUN 60 60 30 30 0 0 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25 Frequency Frequency
  • PCO2 Ingreso a UCI No Si 100 100 80 80 60 60 PCO2 PCO2 40 40 20 20 0 0 20 15 10 5 0 5 10 15 20 Frequency Frequency
  • HCO3 Ingreso a UCI No Si 300 300 250 250 200 200 HCO3 HCO3 150 150 100 100 50 50 0 0 40 30 20 10 0 10 20 30 40 Frequency Frequency
  • Análisis de la matriz de correlaciones. KMO: 0.720 Coeficiente de esfericidad de Barlett: 1. Chi cuadrado: 729.413 2. Grados de libertad: 78 3. Significancia: 0.000 Conclusión: la matriz de correlación entre las variables (Disnea, tos, espectodorancia, fiebre, todos los síntomas, ningún síntoma u otros síntomas) es apta para ser procesada por análisis factorial.
  • Factores compuestos. Scree Plot 5 4 Eigenvalue 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Component Number
  • Componentes principales, factores y carga factorial. Factor componentes Porcentaje de varianza. Factor 1 FiO2 30.11% PaPo2 Daa Factor 2 HBG 16.56% HCTO Factor 3 BUN 16.32% PCO2 SOY2 CREATININA Factor 4 HCO3 9.7% GLICEMIA El modelo explica el 72.75%
  • Análisis de componentes principales para RX • Descripción de las variables que entraron en el modelo. • Análisis de la matriz de correlaciones. • Grafico escalonado. • Componentes principales, factores y carga factorial.
  • Descripción de las variables en el modelo. • INFILTRADOS * • DER. PLEU* * SON DIFERENTES A NIVEL • CONSOLIDACIÓN U* ESTADISTICO ENTRE EL GRUPO DE PERSONAS QUE INGRESO A UCI Y • C. MULTILOBAR* QUIENES NO. • ATELETASIA. Prueba U Mann Whitney • TODOS. Alpha: 0.05 • NINGUNO.
  • INFILTRADOS Ingreso a UCI No Si 1 1 Infiltrados Infiltrados 0 0 30 25 20 15 10 5 0 5 10 15 20 25 30 Count Count
  • DER.PLEURAL Ingreso a UCI No Si 1 1 Derrame pleural. Derrame pleural. 0 0 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 Count Count
  • CONSOLIDACIÓN UNICA. Ingreso a UCI No Si Consolidación Unica Consolidación Unica 1 1 0 0 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 Count Count
  • C. MULTILOBAR. Ingreso a UCI No Si 1 1 c multilobar c multilobar 0 0 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 Count Count
  • El objetivo central de este análisis es identificar el perfil general de los pacientes involucrados en el análisis. Identificar las variables con las cuales se pueden clasificar los grupos.
  • % of N Combined % of Total Cluster 1 22 24,7% 24,4% 2 67 75,3% 74,4% Combined 89 100,0% 98,9% Excluded Cases 1 1,1% Total 90 100,0% Simultaneous 95% Confidence Intervals for Means 0.5 0.0 A-R OTROS. -0.5 -1.0 -1.5 1 2 Cluster Reference Line is the Overall Mean = -,00895
  • Identificar las características operativas (Sensibilidad y especificidad) de los factores con el fin de saber cual de todos ellos tiene utilidad en la toma de decisiones clínicas
  • ROC Curve 1.0 Source of the Curve A-R Espectodorancia otros 0.8 A-R Ningun sintoma A-R Infiltrados Reference Line Sensitivity 0.6 0.4 Infiltrados: 0.954 Espectodorancia: 0.649 0.2 N. síntoma: 0.17. 0.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1 - Specificity Diagonal segments are produced by ties.
  • Conclusiones. • De los síntomas de ingreso, la presencia de tos es mas frecuente en pacientes que no ingresan a UCI. • De los posibles antecedentes médicos, la presencia de EPOC y HTA es mas frecuente en pacientes que no ingresan a UCI. • FIO2 es menor a 20 en pacientes que entran a UCI. • PAO2 es menor a 50 en pacientes que ingresan a UCI
  • Conclusiones. • Daa es siempre menor a 40 en pacientes que ingresan a UCI mientras que en pacientes que no ingresan este valor puede ser menor a cuarenta hasta mayor de dicho umbral. • HBG los pacientes que ingresan a UCI se concentran con valores inferiores a 14 aunque se pueden encontrar pacientes con HBG superiores. • HCTO menor a 38 en pacientes que ingresan a UCI
  • Conclusiones. • BUN es menor a 40 en pacientes que ingresan a UCI y puede oscilar entre 0 y 120 en pacientes que ingresan a UCI. • PCO2 mayor a 40 en pacientes que ingresan a UCI. • HCO3 mayor a 50 en pacientes UCI. • Es común encontrar mayor cantidad de infiltraciones en pacientes que ingresan a UCI • Mayor proporción de derrames pleurales en pacientes que ingresan a UCI.
  • Conclusiones. • Las consolidaciones únicas son mayores en pacientes que no ingresan a UCI. • C. Multilobares son mayores en pacientes que ingresan a UCI • Los pacientes pueden clasificarse en dos grupos, perfil 1 y 2. el perfil 1 se caracteriza por presentar menos antecedentes inclasificados, mientras los pacientes clasificados en perfil 2 fueron se caracterizan por tener mayores cantidades de antecedentes médicos inclasificados.
  • Conclusiones. • Los pacientes que ingresan a UCI se encuentran mas en perfil 2 que en perfil 1. • Los síntomas de ingreso pueden agruparse en cuatro factores llamados FACTORES DE INGRESO. • Los factores de antecedentes se pueden agrupar en cuatro grupos llamados FACTORES ANTECEDENTES. • Los conteos celulares conforman dos grupos llamados FACTORES CELULARES.
  • Conclusiones. • Los parámetros clínicos pueden clasificarse en cuatro grupos llamados FACTORES CLINICOS. • Los parámetros radiológicos pueden categorizarse en 3 grupos llamados FACTORES RADIOLÓGICOS. • El factor radiológico 1 predice con mayor eficacia el ingreso a UCI (presencia de infiltraciones)
  • Factor 40% INFILTRACIONES radiológico 1 (+) Factor 12% Ingreso a ESPECTODORANCIA. ingreso 2 UCI (-) Factor 9% NINGUN SINTOMA. ingreso 4 (+) 80% RMSEA: 145.55 76% Muerte. CFI: 345,3 Factor clínico X2:345.4 1, 2 y 3 Desconocimiento. 12%