Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Una nueva herramienta en l\u00ednea llamada INSIGHT ofrece un enfoque basado en el aprendizaje autom\u00e1tico al recetar inhibidores del cotransportador de sodio-glucosa-2 (SGLT2) para maximizar la beneficio para los pacientes con diabetes tipo 2. <\/p>\n
El estudio, dirigido por el investigador de Yale Rohan Khera, MD, MS, aparece el 4 de febrero en la revista Diabetes Care. El primer autor del estudio es el miembro cl\u00ednico de Yale, Evangelos Oikonomou, MD, DPhil, que trabaja con Khera en CarDS Lab.<\/p>\n
La evidencia de los ensayos CANVAS y CREDENCE sugiere que los inhibidores de SGLT2 como la canagliflozina reducen el riesgo de hospitalizaciones y muerte por enfermedad cardiovascular ateroscler\u00f3tica (ASCVD) en adultos con diabetes tipo 2. Sin embargo, las prescripciones de canagliflozina son costosas y est\u00e1n ampliamente infrautilizadas.<\/p>\n
El estudio describe un enfoque individualizado que aborda una pregunta cl\u00ednica com\u00fan para el control del riesgo de ASCVD: \u00bfQu\u00e9 pacientes con diabetes tipo 2 y un riesgo elevado de enfermedad cardiovascular tienen m\u00e1s probabilidades de beneficiarse de la canagliflozina? Los algoritmos de INSIGHT utilizan distintos fenotipos de pacientes, como la duraci\u00f3n de la diabetes tipo 2, la presi\u00f3n arterial elevada o la hipertensi\u00f3n, los h\u00e1bitos de fumar y los niveles de colesterol para identificar a dichos pacientes.<\/p>\n
En lugar de basarse en observaciones o suposiciones, el aprendizaje autom\u00e1tico permite investigadores para analizar grandes cantidades de datos cl\u00ednicos y descubrir patrones o pistas que de otro modo podr\u00edan haberse pasado por alto. En este caso, un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a aislar las caracter\u00edsticas que mejor determinan los efectos de la canagliflozina para la reducci\u00f3n del riesgo CV. El estudio se\u00f1ala que se identific\u00f3 a un tercio de los pacientes que se beneficiar\u00edan m\u00e1s de esta terapia, lo que puede ayudar a estudios de implementaci\u00f3n m\u00e1s espec\u00edficos.<\/p>\n
Los autores recopilaron datos de m\u00e1s de 10\u00a0000 pacientes mediante un proyecto de ciencia abierta conocido como el Proyecto de Acceso a Datos Abiertos de la Universidad de Yale. Los hallazgos se presentaron por primera vez en el Foro de J\u00f3venes Investigadores Cardiovasculares del Noroeste de 2021, donde Oikonomou recibi\u00f3 un premio por su presentaci\u00f3n, \u00abUn enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para individualizar los beneficios cardiovasculares de la canagliflozina basado en an\u00e1lisis a nivel de participantes de los ensayos CANVAS\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El f\u00e1rmaco para la diabetes tiene efectos protectores de los ri\u00f1ones en pacientes con enfermedad renal avanzada M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Evangelos K. Oikonomou et al, Phenomapping-Derived Tool to Individualize the Effect of Canagliflozin on Riesgo cardiovascular en diabetes tipo 2, Diabetes Care (2022). DOI: 10.2337\/dc21-1765 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Diabetes Care <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Yale Cita<\/strong>: Un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para controlar la diabetes y el riesgo cardiovascular (2022, 10 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-machine-learning-approach-diabetes-cardiovascular.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 Dominio p\u00fablico Una nueva herramienta en l\u00ednea llamada INSIGHT ofrece un enfoque basado en el aprendizaje autom\u00e1tico al recetar inhibidores del cotransportador de sodio-glucosa-2 (SGLT2) para maximizar la beneficio para los pacientes con diabetes tipo 2. El estudio, dirigido por el investigador de Yale Rohan Khera, MD, MS, aparece el 4 de febrero … Continuar leyendo \u00abUn enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para controlar la diabetes y el riesgo cardiovascular\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-8652","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8652","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=8652"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8652\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8652"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8652"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8652"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}