Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
La elecci\u00f3n entre dos pruebas diagn\u00f3sticas no invasivas es un dilema com\u00fan en los pacientes que presentan dolor tor\u00e1cico. El cardi\u00f3logo de Yale, Rohan Khera, MD, MS, y sus colegas han desarrollado ASSIST, una nueva herramienta digital de ayuda para la toma de decisiones. <\/p>\n
Al aplicar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico a los datos de dos grandes ensayos cl\u00ednicos, esta nueva herramienta identifica qu\u00e9 prueba de diagn\u00f3stico por la imagen debe realizarse en pacientes que pueden tener enfermedad de las arterias coronarias o CAD, una afecci\u00f3n causada por la acumulaci\u00f3n de placa en la pared arterial.<\/p>\n
La nueva herramienta, descrita en un estudio publicado el 21 de abril en el European Heart Journal, se enfoca en el resultado a largo plazo para un paciente determinado.<\/p>\n
\u00abExisten fortalezas y limitaciones para cada uno de estos pruebas de diagn\u00f3stico\u00bb, asegur\u00f3 Khera, profesora asistente de cardiolog\u00eda en la Facultad de Medicina de Yale. Los pacientes pueden tener calcio en los vasos sangu\u00edneos o una etapa m\u00e1s avanzada de la enfermedad que se puede pasar por alto. \u00abSi puede establecer el diagn\u00f3stico correctamente, es m\u00e1s probable que busque una terapia m\u00e9dica y de procedimiento \u00f3ptima, lo que luego puede influir en los resultados de los pacientes\u00bb.<\/p>\n
Estudios cl\u00ednicos recientes han intentado determinar si uno la prueba es \u00f3ptima. Los ensayos cl\u00ednicos PROMISE y SCOT-HEART han sugerido que las im\u00e1genes anat\u00f3micas tienen resultados similares a las pruebas de estr\u00e9s, pero pueden mejorar los resultados a largo plazo en ciertos pacientes.<\/p>\n
\u00abCuando los pacientes presentan dolor en el pecho, tiene dos pruebas principales: Se han realizado grandes ensayos cl\u00ednicos sin una respuesta concluyente, por lo que quer\u00edamos ver si los datos del ensayo podr\u00edan usarse para comprender mejor si un paciente determinado se beneficiar\u00eda de una estrategia de prueba u otra\u00bb, dijo Khera. Ambas estrategias se utilizan actualmente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/p>\n
Para crear ASSIST, Khera y su equipo obtuvieron datos de 9572 pacientes que se inscribieron en el ensayo PROMISE a trav\u00e9s del Instituto Nacional del Coraz\u00f3n, los Pulmones y la Sangre y crearon una estrategia novedosa que incorporan experimentos de datos locales dentro del ensayo cl\u00ednico m\u00e1s grande.<\/p>\n
\u00abUn aspecto \u00fanico de nuestro enfoque es que aprovechamos ambos brazos de un ensayo cl\u00ednico, superando la limitaci\u00f3n de los datos del mundo real, donde las decisiones tomadas por los m\u00e9dicos puede introducir sesgos en los algoritmos\u00bb, dijo Khera<\/p>\n
La herramienta tambi\u00e9n demostr\u00f3 ser eficaz en una poblaci\u00f3n distinta de pacientes en el ensayo SCOT-HEART. Entre 2135 pacientes que se sometieron a pruebas funcionales primero o anat\u00f3micas primero, los autores observaron un riesgo dos veces menor de eventos card\u00edacos adversos cuando hubo acuerdo entre la prueba realizada y la recomendada por ASSIST. Khera dijo que espera que esta herramienta brinde m\u00e1s informaci\u00f3n a los m\u00e9dicos mientras eligen entre pruebas anat\u00f3micas o funcionales en la evaluaci\u00f3n del dolor tor\u00e1cico.<\/p>\n
Las pruebas funcionales, com\u00fanmente conocidas como pruebas de esfuerzo, examinan a los pacientes en busca de CAD al detectar Reducci\u00f3n del flujo de sangre al coraz\u00f3n. La segunda opci\u00f3n, las pruebas anat\u00f3micas o la angiograf\u00eda por tomograf\u00eda computarizada coronaria (CCTA), identifica obstrucciones en los vasos sangu\u00edneos. El uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico ASSIST proporciona una recomendaci\u00f3n para cada paciente.<\/p>\n
\u00abSi bien utilizamos m\u00e9todos avanzados para derivar ASSIST, su aplicaci\u00f3n es pr\u00e1ctica para el entorno cl\u00ednico. Se basa en las caracter\u00edsticas del paciente capturadas de forma rutinaria y puede ser utilizada por m\u00e9dicos con una simple calculadora en l\u00ednea o pueden incorporarse en el registro de salud electr\u00f3nico\u00bb, dijo Evangelos Oikonomou, MD, DPhil, m\u00e9dico residente en Medicina Interna en Yale y el primer autor del estudio. <\/p>\n
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La angiograf\u00eda por TC parece ser mejor para predecir el riesgo futuro de los pacientes con dolor tor\u00e1cico. M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Evangelos K Oikonomou et al. Una herramienta derivada de phenomapping para personalizar la selecci\u00f3n de pruebas anat\u00f3micas frente a funcionales en la evaluaci\u00f3n del dolor tor\u00e1cico (ASSIST), European Heart Journal (2021). DOI: 10.1093\/eurheartj\/ehab223 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> European Heart Journal <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Yale Cita<\/strong>: Nueva herramienta basada en aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a los m\u00e9dicos a determinar la mejor prueba para dolor de pecho (2021, 29 de abril) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-04-machine-learning-based-tool-physicians-chest.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain La elecci\u00f3n entre dos pruebas diagn\u00f3sticas no invasivas es un dilema com\u00fan en los pacientes que presentan dolor tor\u00e1cico. El cardi\u00f3logo de Yale, Rohan Khera, MD, MS, y sus colegas han desarrollado ASSIST, una nueva herramienta digital de ayuda para la toma de decisiones. Al aplicar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico a … Continuar leyendo \u00abNueva herramienta basada en aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a los m\u00e9dicos a determinar la mejor prueba para el dolor tor\u00e1cico\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-19441","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19441","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19441"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19441\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19441"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19441"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19441"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}