Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
El diagn\u00f3stico de enfermedades renales cr\u00f3nicas, que a menudo pasa desapercibido hasta que causa da\u00f1os irreversibles, pronto puede automatizarse con un nuevo algoritmo que interpreta datos de registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos. <\/p>\n
El algoritmo, desarrollado por investigadores del Colegio de M\u00e9dicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia, busca autom\u00e1ticamente en la historia cl\u00ednica electr\u00f3nica de un paciente los resultados de los an\u00e1lisis de sangre y orina, y utiliza una combinaci\u00f3n de ecuaciones establecidas y aprendizaje autom\u00e1tico para procesar los datos. alertar a los m\u00e9dicos sobre los pacientes en las primeras etapas de la enfermedad renal cr\u00f3nica.<\/p>\n
En abril, se public\u00f3 un estudio del algoritmo en la revista npj Digital Medicine.<\/p>\n
\u00abIdentificar la enfermedad renal en forma temprana es de importancia primordial porque tenemos tratamientos que pueden retrasar la progresi\u00f3n de la enfermedad antes de que el da\u00f1o se vuelva irreversible\u00bb, dice el l\u00edder del estudio Krzysztof Kiryluk, MD, profesor asociado de medicina en el Colegio de M\u00e9dicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia. \u00abLa enfermedad renal cr\u00f3nica puede causar m\u00faltiples problemas graves, como enfermedades card\u00edacas, anemia o enfermedades \u00f3seas, y puede conducir a una muerte prematura, pero sus primeras etapas con frecuencia no se reconocen ni se tratan adecuadamente\u00bb.<\/p>\n
Ri\u00f1\u00f3n cr\u00f3nico la enfermedad progresa silenciosamente<\/p>\n
Se cree que aproximadamente uno de cada ocho adultos estadounidenses tiene enfermedad renal cr\u00f3nica, pero solo el 10% de las personas en las primeras etapas de la enfermedad son conscientes de su condici\u00f3n. Entre aquellos que ya tienen una funci\u00f3n renal gravemente reducida, solo el 40 % conocen su diagn\u00f3stico.<\/p>\n
Las razones del diagn\u00f3stico insuficiente son complejas. Las personas en las primeras etapas de la enfermedad renal cr\u00f3nica por lo general no presentan s\u00edntomas y los m\u00e9dicos de atenci\u00f3n primaria pueden priorizar las quejas m\u00e1s inmediatas de los pacientes.<\/p>\n
Adem\u00e1s, dos pruebas, una que mide un metabolito filtrado por el ri\u00f1\u00f3n en la sangre y otra que mide la p\u00e9rdida de prote\u00edna en la orina, son necesarios para detectar la enfermedad renal asintom\u00e1tica. <\/p>\n
\u00abLa interpretaci\u00f3n de estas pruebas no siempre es sencilla\u00bb, dice Kiryluk. \u00abSe deben considerar muchas caracter\u00edsticas de los pacientes, como la edad, el sexo, la masa corporal o el estado nutricional, y los m\u00e9dicos de atenci\u00f3n primaria suelen subestimar esto\u00bb. <\/p>\n
El algoritmo automatiza el diagn\u00f3stico<\/p>\n
El nuevo algoritmo supera estos obst\u00e1culos escaneando autom\u00e1ticamente los registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos en busca de los resultados de las pruebas, realizando los c\u00e1lculos que indican la funci\u00f3n y el da\u00f1o renal, estadificando la enfermedad del paciente y alertando los m\u00e9dicos a la molestia.<\/p>\n
El algoritmo funciona casi tan bien como los nefr\u00f3logos experimentados. Cuando se prob\u00f3 utilizando registros de salud electr\u00f3nicos de 451 pacientes, el algoritmo diagnostic\u00f3 correctamente la enfermedad renal en el 95 % de los pacientes renales identificados por dos nefr\u00f3logos experimentados y descart\u00f3 correctamente la enfermedad renal en el 97 % de los controles sanos.<\/p>\n
El El algoritmo se puede utilizar en diferentes tipos de sistemas de registros de salud electr\u00f3nicos, incluidos aquellos con millones de pacientes, y podr\u00eda incorporarse f\u00e1cilmente a un sistema de apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas que ayude a los m\u00e9dicos al sugerir medicamentos apropiados espec\u00edficos para la etapa. El algoritmo se puede actualizar f\u00e1cilmente si los est\u00e1ndares para diagnosticar la enfermedad renal se modifican en el futuro y est\u00e1 disponible gratuitamente para que lo usen otras instituciones.<\/p>\n
Limitaciones<\/p>\n
Un inconveniente del algoritmo es que depende de la disponibilidad de los an\u00e1lisis de sangre y orina pertinentes en la historia cl\u00ednica. El an\u00e1lisis de sangre es bastante rutinario, pero el an\u00e1lisis de orina no se utiliza en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, dice Kiryluk. <\/p>\n
A pesar de estas limitaciones, el diagn\u00f3stico algor\u00edtmico podr\u00eda aumentar la conciencia sobre la enfermedad renal, dice Kiryluk, y, con un tratamiento m\u00e1s temprano, reducir potencialmente la cantidad de personas que pierden la funci\u00f3n renal.<\/p>\n
Herramienta poderosa para investigaci\u00f3n<\/p>\n
El algoritmo tiene otros beneficios importantes para los investigadores. Debido a que se puede aplicar a conjuntos de datos de EHR con millones de pacientes e identificar a todos los pacientes con enfermedad renal cr\u00f3nica, no solo a los diagnosticados con la enfermedad, el algoritmo mejora el poder de muchos estudios de investigaci\u00f3n. <\/p>\n
Los investigadores ya han aplicado el algoritmo a una base de datos de millones de pacientes de Columbia para encontrar asociaciones previamente no reconocidas entre la enfermedad renal cr\u00f3nica y otras afecciones. Por ejemplo, la depresi\u00f3n, el abuso del alcohol y otras afecciones psiqui\u00e1tricas fueron considerablemente m\u00e1s comunes entre los pacientes con enfermedad renal leve en comparaci\u00f3n con los pacientes con funci\u00f3n renal normal, incluso despu\u00e9s de tener en cuenta las diferencias de edad y sexo. <\/p>\n
\u00abNuestro an\u00e1lisis tambi\u00e9n confirm\u00f3 que un grado leve de disfunci\u00f3n renal a menudo est\u00e1 presente en los parientes consangu\u00edneos de pacientes con enfermedad renal\u00bb, dice Ning Shang, Ph.D., cient\u00edfico investigador asociado en el laboratorio Kiryluk y el autor principal del art\u00edculo. \u00abEstos hallazgos respaldan una fuerte determinaci\u00f3n gen\u00e9tica de la enfermedad renal, incluso en su forma m\u00e1s leve\u00bb.<\/p>\n
En el futuro, dice Kiryluk, el algoritmo podr\u00eda usarse para comprender mejor el riesgo heredado de enfermedad renal cr\u00f3nica, porque el El algoritmo potencia los an\u00e1lisis gen\u00e9ticos de millones de personas para descubrir nuevos genes renales. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El riesgo de enfermedad renal cr\u00f3nica es a\u00fan m\u00e1s cr\u00edtico debido a la pandemia de COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ning Shang et al, Fenotipo de enfermedad renal cr\u00f3nica basado en registros m\u00e9dicos para atenci\u00f3n cl\u00ednica y Estudios observacionales y gen\u00e9ticos de \u00abbig data\u00bb, npj Digital Medicine (2021). DOI: 10.1038\/s41746-021-00428-1 Proporcionado por el Centro M\u00e9dico Irving de la Universidad de Columbia Cita<\/strong>: Algorithm recorre los registros de salud electr\u00f3nicos para revelar una enfermedad renal oculta (28 de abril de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https: \/\/medicalxpress.com\/news\/2021-04-algorithm-scours-electronic-health-reveal.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: Unsplash\/CC0 Public Domain El diagn\u00f3stico de enfermedades renales cr\u00f3nicas, que a menudo pasa desapercibido hasta que causa da\u00f1os irreversibles, pronto puede automatizarse con un nuevo algoritmo que interpreta datos de registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos. El algoritmo, desarrollado por investigadores del Colegio de M\u00e9dicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia, busca autom\u00e1ticamente en la … Continuar leyendo \u00abAlgoritmo examina los registros de salud electr\u00f3nicos para revelar enfermedades renales ocultas\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-19619","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19619","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=19619"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19619\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19619"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19619"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19619"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}