Elaboración de un modelo de predicción de eventos adversos hepáticos causados por el tratamiento de la tuberculosis sensible a antibióticos
Este trabajo tuvo como objetivos la búsqueda de una guía de buenas prácticas para la elaboración de un modelo de predicción clínica y su aplicación para crear un modelo para predecir un evento adverso en el tratamiento de la tuberculosis sensible a antibióticos. Utilizando la base de datos TB-PACTS,...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/151887 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10609/151887 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | bioestadística predicción tuberculosis Biometry -- FMDP Biometria -- TFM |
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Elaboración de un modelo de predicción de eventos adversos hepáticos causados por el tratamiento de la tuberculosis sensible a antibióticosSacre, Juan Eduardo bioestadísticaprediccióntuberculosisBiometry -- FMDPBiometria -- TFMEste trabajo tuvo como objetivos la búsqueda de una guía de buenas prácticas para la elaboración de un modelo de predicción clínica y su aplicación para crear un modelo para predecir un evento adverso en el tratamiento de la tuberculosis sensible a antibióticos. Utilizando la base de datos TB-PACTS, se seleccionaron los eventos adversos hepáticos debido a su frecuencia y gravedad. Se preparó un conjunto de datos con la información de 1461 pacientes, principalmente de África y Asia, incluyendo predictores fácilmente evaluables en atención clínica primaria, como frecuencia cardiaca, presión arterial y análisis rutinarios de sangre. El modelo resultante presentó una calibración de 0.91 y una discriminación de 0.6, ambas corregidas por optimismo. Según el análisis de curva de decisión, el modelo demostró utilidad en un rango de umbral de probabilidad de entre 0 y 40%, proporcionando un beneficio pequeño pero superior que las alternativas existentes. Por lo tanto, aplicar este modelo en la práctica clínica podría ayudar a detectar tempranamente eventos adversos hepáticos, contribuyendo a mejorar la adherencia al tratamiento y los resultados clínicos en pacientes con tuberculosis.This work aimed to find a guide of best practices for developing a clinical prediction model and to apply it to create a model for predicting an adverse event in the treatment of drug-sensitive tuberculosis. Using the TB-PACTS database, hepatic adverse events were selected due to their frequency and severity. A dataset was prepared with information from 1,461 patients, primarily from Africa and Asia, including predictors that are easily assessable in primary clinical care, such as heart rate, blood pressure, and routine blood tests. The resulting model showed a calibration of 0.91 and a discrimination of 0.6, both corrected for optimism. According to the decision curve analysis, the model demonstrated usefulness within a probability threshold range of 0 to 40%, providing a small but superior benefit compared to existing alternatives. Therefore, applying this model in clinical practice could help detect hepatic adverse events early, contributing to improved treatment adherence and clinical outcomes in tuberculosis patients.Universitat Oberta de Catalunya (UOC)Subirats, LaiaArbiol-Roca, Ariadna 202520252025info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheetapplication/pdfapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10609/151887reponame:O2, repositorio institucional de la UOCinstname:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)EspañolCC BYhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:openaccess.uoc.edu:10609/1518872026-05-28T12:42:01Z |
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Este trabajo tuvo como objetivos la búsqueda de una guía de buenas prácticas para la elaboración de un modelo de predicción clínica y su aplicación para crear un modelo para predecir un evento adverso en el tratamiento de la tuberculosis sensible a antibióticos. Utilizando la base de datos TB-PACTS, se seleccionaron los eventos adversos hepáticos debido a su frecuencia y gravedad. Se preparó un conjunto de datos con la información de 1461 pacientes, principalmente de África y Asia, incluyendo predictores fácilmente evaluables en atención clínica primaria, como frecuencia cardiaca, presión arterial y análisis rutinarios de sangre. El modelo resultante presentó una calibración de 0.91 y una discriminación de 0.6, ambas corregidas por optimismo. Según el análisis de curva de decisión, el modelo demostró utilidad en un rango de umbral de probabilidad de entre 0 y 40%, proporcionando un beneficio pequeño pero superior que las alternativas existentes. Por lo tanto, aplicar este modelo en la práctica clínica podría ayudar a detectar tempranamente eventos adversos hepáticos, contribuyendo a mejorar la adherencia al tratamiento y los resultados clínicos en pacientes con tuberculosis. |
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