Predictores de dengue en febriles atendidos en el hospital II-2 de Tarapoto durante el 2017 - 2018

Se propone este proyecto con el objetivo general de determinar los predictores de dengue en febriles atendidos en el Hospital II-2 de Tarapoto. El estudio es analítico, observacional, longitudinal, y retrospectivo, con un diseño de cohortes diseño es de cohortes. Se incluyeron pacientes febriles a los que se le tomo muestra para el diagnóstico de dengue ELISA-NS1 y datos completos en la historia clínica; se excluyen del estudio pacientes con trastornos hematológicos, presencia simultánea de otras enfermedades infecciosas. Se recopilará la información de un instrumento de recolección de datos que consiste en una ficha de verificación de datos de la historia clínica y ficha epidemiológica de dengue, la información recopilada se recolecta en una base de datos realizada con el programa Excel 2016. El análisis estadístico se realizará con ayuda del programa MedCalc versión 13 el cual determinará el riesgo relativo e intervalo de confianza para los signos clínicos y datos de laboratorio asociados a dengue y además se determinarán las pruebas diagnósticas, las variables con escala de razón serán sometidas al análisis ROC, calculando el área bajo la curva, el punto óptimo de corte, la sensibilidad y especificidad, para lo que se utilizara el programa estadístico Stata versión 15. Se realizará también la prueba de regresión logística binaria, que permitirá obtener el mejor modelo logístico de los signos clínicos y laboratoriales como predictores de dengue. Todas las pruebas se realizarán con un error máximo permitido del 5%.Trabajo de investigació

Relationship Between Single Nucleotide Polymorphisms and Severe Dengue in a Brazilian Population

Dengue virus has become one of the most important arboviral diseases of today. With nearly half of the global population at risk, this infectious disease carries great significance. The aim of this study was to determine the relationship between 18 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and severe dengue in a population from Recife, Brazil. The SNPs of interest are as follows: TLR8 rs17256081, IFNG rs2069718, IFNG rs2069727, IRF1 rs2070729, OAS2 rs2072137, OAS2 rs2072138, OAS3 rs2240188, MX1 rs3737399, VEPH1 rs3911403, IRAK4 rs4251580, CLEC4C rs17199006, PLCE1 rs3740360, MRC1 rs606231248, MRC1 rs2296414, RNASEL rs486907, OASL rs3213545, MX1 rs7277299, and MICB rs3132468. A total of 450 DNA samples were pulled from two studies—a cohort study of dengue patients and a yellow fever vaccine cohort. Sample concentrations were tested using the Nanodrop 1000 Spectrometer. The concentrations of all samples were between 10-100 ng/uL, per the laboratory technician’s request. Samples were transported to the University of Pittsburgh’s Genomic Core Research Laboratory for genotyping using the iPlex MassARRAY system and results were analyzed using Microsoft Excel and R statistical software. Of the 18 SNPs, statistically significant results were observed for OAS2 rs2072137, OAS3 rs2240188, PLCE1 rs3740360, and MX1 rs7277299. For OAS2 rs2072137, the CC genotype was shown to be significantly associated with severe dengue (OR=2.10, P=0.01). The CC genotype associated with OAS3 rs2240188 also appears to influence disease severity (OR=1.96, P=0.02). For PLCE1 rs3740360, calculations reveal a significant association between the AA genotype and severe dengue (OR=2.28, P=0.03). The last notable result was found in MX1 rs7277299 (OR=5.33, P=0.02) where the CC genotype was also significantly associated with severe disease. Though this is one of the largest dengue-related gene association studies, further research is necessary to validate the findings. The increasing burden of dengue disease signifies the public health importance of this research—to contribute to the advancement of dengue research, vaccine development, therapeutic strategies, and diagnostic tools

Predictive and prescriptive modeling for the clinical management of dengue: a case study in Colombia

En esta investigación, abordamos el problema del manejo clínico del dengue, que se compone del diagnóstico y el tratamiento de la enfermedad. El dengue es una enfermedad tropical transmitida por vectores que está ampliamente distribuida en todo el mundo. El desarrollo de enfoques que ayuden a la toma de decisiones en enfermedades de interés para la salud pública –como el dengue– es necesario para reducir las tasas de morbilidad y mortalidad. A pesar de la existencia de guías para el manejo clínico, el diagnóstico y el tratamiento del dengue siguen siendo un reto. Para abordar este problema, nuestro objetivo fue desarrollar metodologías, modelos y enfoques para apoyar la toma de decisiones en relación con el manejo clínico de esta infección. Nosotros desarrollamos varios artículos de investigación para cumplir los objetivos propuestos de esta tesis. El primer articulo revisó las últimas tendencias del modelamiento de dengue usando técnicas de aprendizaje automático. El segundo artículo propuso un sistema de apoyo a la decisión para el diagnóstico del dengue utilizando mapas cognitivos difusos. El tercer artículo propuso un ciclo autónomo de tareas de análisis de datos para apoyar tanto el diagnóstico como el tratamiento de la enfermedad. El cuarto artículo presentó una metodología basada en mapas cognitivos difusos y algoritmos de optimización para generar modelos prescriptivos en entornos clínicos. El quinto artículo puso a prueba la metodología anteriormente mencionada en otros dominios de la ciencia como, por ejemplo, los negocios y la educación. Finalmente, el último artículo propuso tres enfoques de aprendizaje federado para garantizar la seguridad y privacidad de los datos relacionados con el manejo clínico del dengue. En cada artículo evaluamos dichas estrategias utilizando diversos conjuntos de datos con signos, síntomas, pruebas de laboratorio e información relacionada con el tratamiento de la enfermedad. Los resultados mostraron la capacidad de las metodologías y modelos desarrollados para predecir la enfermedad, clasificar a los pacientes según su severidad, evaluar el comportamiento de las variables relacionadas con la severidad y recomendar tratamientos basados en las directrices de la Organización Mundial de la Salud.In this research, we address the problem of clinical management of dengue, which is composed of diagnosis and treatment of the disease. Dengue is a vector-borne tropical disease that is widely distributed worldwide. The development of approaches to aid in decision-making for diseases of public health concern –such as dengue– are necessary to reduce morbidity and mortality rates. Despite the existence of clinical management guidelines, the diagnosis and treatment of dengue remains a challenge. To address this problem, our objective was to develop methodologies, models, and approaches to support decision-making regarding the clinical management of this infection. We developed several research articles to meet the proposed objectives of this thesis. The first article reviewed the latest trends in dengue modeling using machine learning (ML) techniques. The second article proposed a decision support system for the diagnosis of dengue using fuzzy cognitive maps (FCMs). The third article proposed an autonomous cycle of data analysis tasks to support both diagnosis and treatment of the disease. The fourth article presented a methodology based on FCMs and optimization algorithms to generate prescriptive models in clinical settings. The fifth article tested the previously mentioned methodology in other science domains such as, business and education. Finally, the last article proposed three federated learning approaches to guarantee the security and privacy of data related to the clinical management of dengue. In each article, we evaluated such strategies using diverse datasets with signs, symptoms, laboratory tests, and information related to the treatment of the disease. The results showed the ability of the developed methodologies and models to predict disease, classify patients according to severity, evaluate the behavior of severity-related variables, and recommend treatments based on World Health Organization (WHO) guidelines