Factores de riesgo para el
ingreso a UCI
Análisis estadístico de la
información.

Carlos Gabriel Contreras Msc
Estadístico...
Contenido.
• Análisis factorial corregido (Componentes
  principales.

• Análisis de conglomerados jerárquicos por
  contr...
Análisis factorial por componentes
principales.
• Justificación.
• Componentes principales en los síntomas de
  consulta.
...
Justificación.
• La técnica de análisis factorial permite reducir la
  información reuniéndola en grupos de variables que
...
Análisis de componentes principales
para los síntomas de ingreso.

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Descripción de las variables en el
modelo.

•   Disnea.
•   Tos. *****
•   Espectodorancia.
•   Fiebre
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Disnea.
                       Presencia del sintoma Disnea en pacientes que entraron y no a UCI


                       ...
Tos.
                    Presencia del sintoma Tos en pacientes que entraron y no a UCI


                                ...
Espectodorancia.
  Presencia del sintoma Espectodorancia en pacientes que entraron y no a UCI


                          ...
Fiebre.

                       Presencia del sintoma Fiebre en pacientes que entraron y no a UCI
                        ...
Presencia de todos los síntomas.

                       Presencia del sintoma Fiebre en pacientes que entraron y no a UCI...
Ausencia de síntomas

                                               Ausencia de sintomas

                               ...
Otros síntomas

                                             Otros sintomas

                                             ...
Análisis de la matriz de correlaciones.
    KMO: 0.563

    Coeficiente de esfericidad de Barlett:

    1. Chi cuadrado: 2...
Factores compuestos.

             3.0



             2.5



             2.0
Eigenvalue




             1.5



        ...
Componentes principales, factores y
carga factorial.

      Factor.             Componentes.        Varianza
             ...
Análisis de componentes principales
para antecedentes médicos.

• Descripción de las variables que entraron en el
  modelo...
Descripción de las variables en el
modelo.

•   EPOC***
•   HTA***
•   DM
•   ECV
•   ICC
•   IAM
•   NEUMONIA
•   OTROS.
EPOC
                                               EPOC


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HTA
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IAM
                                                      IAM


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ECV

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DM
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ICC

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NEUMONIA
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OTROS ANTECEDENTES

                                              OTROS ANTECEDENTES

                                    ...
Análisis de la matriz de correlaciones.
    KMO: 0.558

    Coeficiente de esfericidad de Barlett:

    1. Chi cuadrado: 9...
Factores compuestos.
                                   Scree Plot


             2.0




             1.5
Eigenvalue




...
Componentes principales, factores y
carga factorial.

      Factor.             Componentes.        Varianza
             ...
Análisis de componentes principales
para los Conteos celulares.

• Descripción de las variables que entraron en el
  model...
Descripción de las variables en el
modelo.


•   Leucocitos.*****
•   Neutrófilos.
•   Plaquetas.
•   Linfocitos.
LEUCOCITOS.

                                            Ingreso a UCI                                               U Man...
NEUTROFILOS.

                                              Ingreso a UCI
                                    No          ...
PLAQUETAS.

                                          Ingreso a UCI
                              No                      ...
LINFOCITOS.

                                             Ingreso a UCI
                                   No             ...
Análisis de la matriz de correlaciones.
    KMO: 0.563

    Coeficiente de esfericidad de Barlett:

    1. Chi cuadrado: 2...
Factores compuestos.
                          Scree Plot


             1.6




             1.4
Eigenvalue




         ...
Componentes principales, factores y
carga factorial.

      Factor.             Componentes.        Varianza
             ...
Análisis de componentes principales
para los exámenes clínicos.

• Descripción de las variables que entraron en el
  model...
Descripción de las variables en el
modelo.
•   FIO2***
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FiO2.

                                          Ingreso a UCI
                                No                         ...
PAO2.

                                           Ingreso a UCI
                              No                          ...
DAA

                                             Ingreso a UCI
                                   No                     ...
HBG

                                           Ingreso a UCI
                               No                           ...
HCTO

                                         Ingreso a UCI
                             No                              ...
BUN


                                            Ingreso a UCI
                                  No                      ...
PCO2


                                              Ingreso a UCI
                                 No                    ...
HCO3

                                           Ingreso a UCI
                             No                            ...
Análisis de la matriz de correlaciones.
    KMO: 0.720

    Coeficiente de esfericidad de Barlett:

    1. Chi cuadrado: 7...
Factores compuestos.
                                     Scree Plot


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Eigenvalue




  ...
Componentes principales, factores y
carga factorial.
    Factor         componentes         Porcentaje de
                ...
Análisis de componentes principales
para RX

• Descripción de las variables que entraron en el
  modelo.
• Análisis de la ...
Descripción de las variables en el
modelo.

•   INFILTRADOS *
•   DER. PLEU*         * SON DIFERENTES A NIVEL
•   CONSOLID...
INFILTRADOS


                                                  Ingreso a UCI
                                      No    ...
DER.PLEURAL


                                                    Ingreso a UCI
                                          ...
CONSOLIDACIÓN UNICA.

                                                       Ingreso a UCI
                               ...
C. MULTILOBAR.


                                                Ingreso a UCI
                                      No   ...
El objetivo central de este análisis es identificar el perfil general
de los pacientes involucrados en el análisis.

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Identificar las características operativas (Sensibilidad y
especificidad) de los factores con el fin de saber cual de todo...
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              1.0
                                                                              Source of the C...
Conclusiones.
• De los síntomas de ingreso, la presencia de tos es
  mas frecuente en pacientes que no ingresan a
  UCI.
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Conclusiones.
• Daa es siempre menor a 40 en pacientes que
  ingresan a UCI mientras que en pacientes que no
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Conclusiones.
• BUN es menor a 40 en pacientes que ingresan a
  UCI y puede oscilar entre 0 y 120 en pacientes
  que ingre...
Conclusiones.
• Las consolidaciones únicas son mayores en
  pacientes que no ingresan a UCI.
• C. Multilobares son mayores...
Conclusiones.
• Los pacientes que ingresan a UCI se encuentran
  mas en perfil 2 que en perfil 1.
• Los síntomas de ingres...
Conclusiones.
• Los parámetros clínicos pueden clasificarse en
  cuatro grupos llamados FACTORES CLINICOS.
• Los parámetro...
Factor             40%
INFILTRACIONES
                             radiológico 1
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Factores de riesgo para el ingreso a uci

  1. 1. 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.
  2. 2. Contenido. • Análisis factorial corregido (Componentes principales. • Análisis de conglomerados jerárquicos por contraste corregido. • Curvas COR. • Conclusiones.
  3. 3. 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.
  4. 4. 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.
  5. 5. 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.
  6. 6. Descripción de las variables en el modelo. • Disnea. • Tos. ***** • Espectodorancia. • Fiebre • Todos. • Ninguno. • Otro síntoma.
  7. 7. 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.
  8. 8. 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.
  9. 9. 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.
  10. 10. 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.
  11. 11. 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.
  12. 12. 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.
  13. 13. 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.
  14. 14. 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.
  15. 15. 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
  16. 16. 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.
  17. 17. 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.
  18. 18. Descripción de las variables en el modelo. • EPOC*** • HTA*** • DM • ECV • ICC • IAM • NEUMONIA • OTROS.
  19. 19. 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
  20. 20. 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.
  21. 21. 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.
  22. 22. 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
  23. 23. 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.
  24. 24. 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.
  25. 25. 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.
  26. 26. 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.
  27. 27. 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.
  28. 28. 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
  29. 29. 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.
  30. 30. 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.
  31. 31. Descripción de las variables en el modelo. • Leucocitos.***** • Neutrófilos. • Plaquetas. • Linfocitos.
  32. 32. 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.
  33. 33. 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.
  34. 34. 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.
  35. 35. 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.
  36. 36. 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.
  37. 37. Factores compuestos. Scree Plot 1.6 1.4 Eigenvalue 1.2 1.0 0.8 0.6 1 2 3 4 Component Number
  38. 38. 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.
  39. 39. 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.
  40. 40. 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
  41. 41. 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
  42. 42. 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
  43. 43. 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
  44. 44. 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
  45. 45. 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
  46. 46. 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
  47. 47. 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
  48. 48. 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
  49. 49. 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.
  50. 50. 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
  51. 51. 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%
  52. 52. 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.
  53. 53. 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.
  54. 54. 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
  55. 55. 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
  56. 56. 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
  57. 57. 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
  58. 58. 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.
  59. 59. % 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
  60. 60. 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
  61. 61. 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.
  62. 62. 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
  63. 63. 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
  64. 64. 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.
  65. 65. 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.
  66. 66. 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.
  67. 67. 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)
  68. 68. 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%
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