Comparison between logistic regression and neural networks to predict death in patients with suspected sepsis in the emergency room

INTRODUCTION: Neural networks are new methodological tools based on nonlinear models. They appear to be better at prediction and classification in biological systems than do traditional strategies such as logistic regression. This paper provides a practical example that contrasts both approaches within the setting of suspected sepsis in the emergency room. METHODS: The study population comprised patients with suspected bacterial infection as their main diagnosis for admission to the emergency room at two University-based hospitals. Mortality within the first 28 days from admission was predicted using logistic regression with the following variables: age, immunosuppressive systemic disease, general systemic disease, Shock Index, temperature, respiratory rate, Glasgow Coma Scale score, leucocyte counts, platelet counts and creatinine. Also, with the same input and output variables, a probabilistic neural network was trained with an adaptive genetic algorithm. The network had three neurone layers: 10 neurones in the input layer, 368 in the hidden layer and two in the output layer. Calibration was measured using the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test and discrimination was determined using receiver operating characteristic curves. RESULTS: A total of 533 patients were recruited and overall 28-day mortality was 19%. The factors chosen by logistic regression (with their score in parentheses) were as follows: immunosuppressive systemic disease or general systemic disease (2), respiratory rate 24–33 breaths/min (1), respiratory rate ≥ 34 breaths/min (3), Glasgow Come Scale score ≤12 (3), Shock Index ≥ 1.5 (2) and temperature <38°C (2). The network included all variables and there were no significant differences in predictive ability between the approaches. The areas under the receiver operating characteristic curves were 0.7517 and 0.8782 for the logistic model and the neural network, respectively (P = 0.037). CONCLUSION: A predictive model would be an extremely useful tool in the setting of suspected sepsis in the emergency room. It could serve both as a guideline in medical decision-making and as a simple way to select or stratify patients in clinical research. Our proposed model and the specific development method – either logistic regression or neural networks – must be evaluated and validated in an independent population

Educomunicação e suas áreas de intervenção: Novos paradigmas para o diálogo intercultural

oai:omp.abpeducom.org.br:publicationFormat/1O material aqui divulgado representa, em essência, a contribuição do VII Encontro Brasileiro de Educomunicação ao V Global MIL Week, da UNESCO, ocorrido na ECA/USP, entre 3&nbsp;e 5 de novembro de 2016. Estamos diante de um conjunto de 104 papers executivos, com uma média de entre 7 e 10 páginas, cada um. Com este rico e abundante material, chegamos ao sétimo e-book publicado pela ABPEducom, em seus seis primeiros anos de existência. A especificidade desta obra é a de trazer as “Áreas de Intervenção” do campo da Educomunicação, colocando-as a serviço de uma meta essencial ao agir educomunicativo: o diálogo intercultural, trabalhado na linha do tema geral do evento internacional: Media and Information Literacy: New Paradigms for Intercultural Dialogue

Análisis del electrocardiograma de la ballena jorobada con técnicas de procesamiento de señales y redes neuronales

&lt;p class="MsoNormal"&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Se analizaron 199 complejos del electrocardiograma (ECG) de ballena jorobada, con técnicas en el dominio del tiempo, de la frecuencia, identificación de sistemas. Se clasificaron con redes neuronales y análisis de cluster. Se obtuvo promedio típico del ECG de la ballena, se comprobó la existencia de la onda P, se dio una nueva explicación a la bradicardia de estos animales y se obtuvo un modelo matemático para simular el ECG.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt; &lt;p class="MsoNormal"&gt;&lt;strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Metodología: &lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Los complejos del ECG fueron obtenidos por el grupo S.C.V.S. Se obtuvo la señal promedio de los 199 complejos. Se realizó una correlación cruzada, entre el promedio y los 199 complejos para identificar y promediar los complejos más típicos. Se realizaron análisis espectrales de la señal promediada, de cada complejo y de segmentos. Se hizo un diezmado de la señal y una compresión con transformada discreta coseno. Se clasificaron las señales con redes neuronales tipo Kohonen, y análisis de cluster. Se hizo identificación de sistemas con modelos paramétricos tipo ARX, como entrada se tuvo un pulso rectangular de 300 milisegundos y como salida, la señal promediada. Se hallaron los polos, los ceros y la respuesta en frecuencia y al escalón del sistema. Se realizó una prueba de chi cuadrado para establecer la asociación entre la clasificación realizada por las redes neuronales y el análisis de cluster y un análisis de la varianza, para establecer la significancia de las diferencias encontradas entre los grupos.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt; &lt;p class="MsoNormal"&gt;&lt;strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Resultados: &lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;La frecuencia cardíaca promedio fue de 7 +3 latidos por minuto. Se observaron ondas similares a la P del ECG humano, que no guardan relación temporal con los complejos ventriculares. Se obtuvo el electrocardiograma promedio con los 199 complejos. Se identificaron los componentes espectrales de los complejos y sus segmentos. Se encontraron dos categorías de complejo electrocardiográfico. Hubo asociación estadística entre las clasificaciones realizadas por la red neuronal artificial y el análisis de cluster (p&lt;0.05). Se encontró onda P en los promedios, y en las categorías de complejos mencionadas.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt; &lt;p class="MsoNormal"&gt;&lt;strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Discusión: &lt;/span&gt;&lt;/strong&gt;&lt;span style="font-size: 8.5pt; font-family: Arial"&gt;Los análisis previos son limitados por basarse en la inspección visual. Algunos autores no han identificado ondas P. Otros proponen una fibrilación auricular. Se encontró, una onda correspondiente a la P del ECG humano que no se había demostrado previamente. Se descarta por lo tanto un ritmo nodal o de un bloqueo A-V completo. En los estudios previos no se había demostrado contundentemente la presencia de la onda P. El complejo CDE, corresponde al QRS humano, es muy pequeño con respecto al tamaño del corazón, posiblemente porque el grosor ventricular es muy pequeño para el tamaño. La red de Purkinje es mucho más densa que la de otros mamíferos. El segmento EF (Figura 1), correspondiente al segmento ST del ECG humano. El complejo FG (Figura 1), corresponde a la onda T del ECG humano. El intervalo CG (QT del ECG humano), es solo 4 veces mayor que el del humano a pesar de tener un corazón 400 veces más grande. Para dicho intervalo CG, se espera una frecuencia cardíaca máxima de 34 latidos por minuto, por lo cual se postula que la bradicardia se debe, a una restricción por los tiempos de despolarización y repolarización ventricular. El modelo matemático fue bueno para simular los componentes ventriculares, pero deficiente para auriculares.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt

Spectral analysis of cardiac rate variability Análisis espectral de la variabilidad de la frecuencia cardíaca

In the last years relationship between autonomic nervous system (ANS) function and cardiovascular mortality has been recognized. This has motivated research to find quantitative markers of autonomic balance. Heart rate variability (HRV) is one of the most promising methods. HRV is defined as the variations occurred in the time interval between consecutive heartbeats and it is thought to depend on the ANS modulation. Tacogram (recording of cardiac frequency in time) is used to evaluate HRV. The study of HRV started 30 years ago and has gained importance in the last 10 years. There are several methods to evaluate HRV. The most accepted today are frequency domain methods (spectral analysis). Spectral analysis consists in the decomposition in order to obtain the spectral components. There are high frequency components (HF), related to vagal tone, low frequency (LF) components, related to the modulation of both sympathetic and vagal modulation, and very low frequency components which have not been related to any physiological variable. Time domain methods, are basically statistic and evaluate variability using means and standard deviations. These methods seem to have less advantages than spectral methods. HRV is correlated with physiological adaptations to changes in internal and external environment and to the presence of diseases. This article presents the main techniques in the time and frequency domains and their relationship with physiological changes and specific diseases. En los últimos años, se ha reconocido la relación existente entre el funcionamiento del sistema nervioso autónomo (SNA) y la mortalidad cardiovascular. Esto ha motivado la búsqueda de marcadores cuantitativos del balance autonómico. La Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC) representa uno de los más promisorios. La VFC se define como la variación que ocurre en el intervalo de tiempo entre latidos consecutivos y se ha propuesto que su comportamiento depende de la modulación autonómica, así como sus implicaciones en la mortalidad cardiovascular. Para evaluar la VFC se analiza el tacograma (registro de frecuencia cardíaca en el tiempo). El estudio de la VFC comenzó hace 30 años, aproximadamente, y ha ganado mayor importancia en los últimos 10 años. Existen varios métodos para evaluar la VFC. Los más aceptados actualmente son los métodos en el dominio de la frecuencia (análisis espectral). El análisis espectral consiste en descomponer el tacograma, el cual se asemeja a una onda compleja, de manera que se obtienen los componentes espectrales, y se encuentran componentes de alta frecuencia (HF), relacionados con el tono parasimpático, uno de baja frecuencia (LF), relacionado con la modulación tanto simpática como parasimpática y otro de muy baja frecuencia (VLF), el cual no se ha relacionado con el SNA. Los métodos del dominio del tiempo, son básicamente estadísticos y evalúan la variabilidad por medio de promedios y desviaciones estándar. Son los más conocidos, pero al parecer tienen menos ventajas que los métodos espectrales. La VFC se correlaciona con adaptaciones fisiológicas a cambios en el medio interno, externo y a la presencia de enfermedades. En este artículo se explican los principales métodos en el dominio de la frecuencia y del tiempo y la relación que tiene la VFC con las adaptaciones fisiológicas y con enfermedades específicas

Spectral analysis of cardiac rate variability

RESUMEN: En los últimos años, se ha reconocido la relación existente entre el funcionamiento del sistema nervioso autónomo (SNA) y la mortalidad cardiovascular. Esto ha motivado la búsqueda de marcadores cuantitativos del balance autonómico. La Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC) representa uno de los más promisorios. La VFC se define como la variación que ocurre en el intervalo de tiempo entre latidos consecutivos y se ha propuesto que su comportamiento depende de la modulación autonómica, así como sus implicaciones en la mortalidad cardiovascular. Para evaluar la VFC se analiza el tacograma (registro de frecuencia cardíaca en el tiempo). El estudio de la VFC comenzó hace 30 años, aproximadamente, y ha ganado mayor importancia en los últimos 10 años. Existen varios métodos para evaluar la VFC. Los más aceptados actualmente son los métodos en el dominio de la frecuencia (análisis espectral). El análisis espectral consiste en descomponer el tacograma, el cual se asemeja a una onda compleja, de manera que se obtienen los componentes espectrales, y se encuentran componentes de alta frecuencia (HF), relacionados con el tono parasimpático, uno de baja frecuencia (LF), relacionado con la modulación tanto simpática como parasimpática y otro de muy baja frecuencia (VLF), el cual no se ha relacionado con el SNA. Los métodos del dominio del tiempo, son básicamente estadísticos y evalúan la variabilidad por medio de promedios y desviaciones estándar. Son los más conocidos, pero al parecer tienen menos ventajas que los métodos espectrales. La VFC se correlaciona con adaptaciones fisiológicas a cambios en el medio interno, externo y a la presencia de enfermedades. En este artículo se explican los principales métodos en el dominio de la frecuencia y del tiempo y la relación que tiene la VFC con las adaptaciones fisiológicas y con enfermedades específicas.ABSTRACT: In the last years relationship between autonomic nervous system (ANS) function and cardiovascular mortality has been recognized. This has motivated research to find quantitative markers of autonomic balance. Heart rate variability (HRV) is one of the most promising methods. HRV is defined as the variations occurred in the time interval between consecutive heartbeats and it is thought to depend on the ANS modulation. Tacogram (recording of cardiac frequency in time) is used to evaluate HRV. The study of HRV started 30 years ago and has gained importance in the last 10 years. There are several methods to evaluate HRV. The most accepted today are frequency domain methods (spectral analysis). Spectral analysis consists in the decomposition in order to obtain the spectral components. There are high frequency components (HF), related to vagal tone, low frequency (LF) components, related to the modulation of both sympathetic and vagal modulation, and very low frequency components which have not been related to any physiological variable. Time domain methods, are basically statistic and evaluate variability using means and standard deviations. These methods seem to have less advantages than spectral methods. HRV is correlated with physiological adaptations to changes in internal and external environment and to the presence of diseases. This article presents the main techniques in the time and frequency domains and their relationship with physiological changes and specific diseases

Complejidad, Caos y Sistemas Biológicos.

&lt;p&gt;La física y las matemáticas han sido utilizadas por el hombre para explicar los fenómenos naturales que observa. La teoría del caos y los fractales son términos cada vez mas encontrados en diversos ámbitos sin que la medicina sea una excepción. Con esta revisión, se pretende dar a conocer de manera sencilla y breve, los principales conceptos de la teoría de caos y los fractales y la manera como pueden ser utilizadas como herramientas de estudio de los sistemas biológicos&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Abstract&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;&lt;/strong&gt;&lt;br /&gt;Physics and mathematics have been used to explain natural phenomena. Chaos theory and fractals are found frequently in different fields including medicine. With this review, we pretend to explain in a simple way the main concepts of chaos theory and fractals and how they can be used to study biological systems.&lt;/p&gt

Boletín Informativo de la Facultad de Medicina Universidad de Antioquia, No. 57. Junio

Tolerando lo intolerable; Curso de cardiorrespiratorio en el nuevo currículo; El decano de la Facultad de Medicina, rector encargado; En la Facultad de Medicina, dos nuevos programas para apoyar la formación integral de estudiantes y profesores; Egresados de la Facultad, el mayor número de aspirantes a programas de posgrado; Del Idioma; Programe su agenda; Encuentro de egresados de la Facultad; Grados en la Facultad y en la Corporación Académica Ciencias Básicas Biomédicas; Nuevo jefe de pregrado en la Facultad; Convocatoria jornadas académicas y culturales U. de A. 200 años; Participe de los jueves institucionales; Ética de la clonación; La Noviolencia

Cambios electromiográficos después de cirugía ortognática : reporte de cuatro casos

ABSTRACT: The purpose of the study was evaluated the electromyographic, cephalometric and contact points changes in four patients treated by orthodontics and orthognatic surgery. Before and after surgery the patient´s electric activity was analyzed by masseter, temporalis and suprahyoid electromyography, cephalometric study and contact points. Statistic analysis and error test were assessed. The results showed and electrical activity change after the orthognatic surgery. These changes could no be placed together because of the individual variability. The cephalometric changes were significantly changed and the contact points increased. The electromyographic changes could be explained because of the muscle force vector, the muscle insertions and an increase in the contact points. The change might take to a better stability and higher electromyography activity.RESUMEN: El propósito de este estudio fue evaluar los cambios electromiográficos, cefalométricos y de puntos de contacto en cuatro pacientes sometidos a ortodoncia y cirugía ortognática. A los pacientes se les hizo antes y después de la cirugía, evaluación de la actividad eléctrica por medio de electromiográfia de los músculos masetero, temporal y suprahioideos, evaluación cefalométrica y de los puntos de contacto. Además se realizaron pruebas estadísticas y pruebas de error para los diferentes parámetros utilizados. Los resultados muestran que se presenta un gran cambio en la actividad eléctrica después de la cirugía ortognática, no pudiéndose agrupar los resultados, debido a la variabilidad individual de respuesta tanto entre los diferentes individuos, como en un mismo paciente, los cambios cefalométricos son significativos en el área de intervención y se aumentó el número de puntos de contacto. Las variaciones electromiográficas, en los pacientes, se deben al cambio del vector de fuerza del músculo, al origen de las inserciones musculares y al aumento en el número de puntos de contacto, lo que puede llevar a una mejor estabilidad muscular y mayor actividad electromiográfica