Predicción de marcadores cardíacos en pacientes diabéticos e hipertensos medicados por medio de inteligencia artificial

De Mitri, María José (2019) Predicción de marcadores cardíacos en pacientes diabéticos e hipertensos medicados por medio de inteligencia artificial. Universidad Católica de Córdoba [Tesis de Grado].

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Resumen

En el presente trabajo se buscó determinar la predictibilidad en el comportamiento de los marcadores cardíacos en el síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST. Se estudiaron 225 pacientes diabéticos y/o hipertensos medicados con hipoglucemiantes orales tales como metformina y glibenclamida más glizipide; y como antihipertensivos se tuvieron en cuenta aquellos pacientes que toman IECA y beta bloqueantes; de ambos sexos, entre 31 y 92 años de edad, admitidos a la unidad coronaria de la clínica Reina Fabiola, Córdoba, Argentina en el período 2014-2016. Los pacientes fueron separados en grupo control sin patologías de riesgo cardiovascular y un grupo con patologías asociadas. El análisis exploratorio de los datos mostró que la variabilidad de los niveles de los biomarcadores distribuidos en diez componentes principales acumula un 82 % de la varianza total. El análisis del índice de rotación mostró en algunos de los componentes que una asociación de las variables compuestas por, la severidad de la estenosis coronaria e IMC, se encontraría relacionada con las patologías asociadas (diabetes e hipertensión). En el análisis de otros componentes, la asociación de variables estuvo relacionada con, el TDC y el tiempo trascurrido entre las distintas mediciones, en este caso, 0 (tiempo de ingreso a la unidad coronaria), 8 horas, 12 horas y 24 horas posteriores al ingreso. Cuando el paciente ingresa se realizan mediciones de CK-total, CK-MB, y troponina en dichos horarios. Para pacientes diabéticos e hipertensos la actividad de CK-MB presentó una marcada disminución a las 8 horas con respecto al grupo control. En pacientes hipertensos troponina presentó una disminución en la concentración respecto al grupo control a las 12 horas, pero su sensibilidad elevada (ng/mL) permite que los valores no desciendan como los demás marcadores. Al analizar la medicación de ambas patologías se puede observar como los pacientes que toman metformina y glibenclamida más glizipide, presentan una clara disminución en la sensibilidad del marcador. En pacientes hipertensos cuando se correlaciona la medicación (IECA y beta bloqueantes) con la toma de muestra en los diferentes horarios, se puede ver como ambos medicamentos interfieren en la sensibilidad del marcador cardiaco. No obstante al estar disminuido su valor, presenta mayor similitud con los pacientes del grupo control. A partir de estos resultados se concluye que los pacientes con estas características, se les realiza un análisis de predicción de marcadores cardíacos a través de inteligencia artificial. Las redes neuronales ayudarán al médico clínico cómo se comportará el biomarcador y así se podrá evaluar un diagnóstico más certero para saber si el paciente debe someterse a estudios de mayor complejidad aunque el biomarcador se encuentre con valores normales.

Tipo de documento:	Tesis (Grado)
Dirección de Tesis:	Joison, Agustín Nestor dir.
Institución:	Universidad Católica de Córdoba
Departamento:	Facultad de Ciencias Químicas
Palabras clave:	Marcadores cardíacos. Pacientes diabéticos. Pacientes hipertensos. Medicamentos. Inteligencia Artificial.
Temas:	R Medicina > R Medicina (General) R Medicina > RS Farmacia y Materia Médica
Unidad académica:	Universidad Católica de Córdoba > Facultad de Ciencias Químicas
Google Académico:	Ver citaciones
URI:	http://pa.bibdigital.ucc.edu.ar/id/eprint/1703

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