3 resultados para probability models

em Universidad del Rosario, Colombia


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Introducción: El delirium es un trastorno de conciencia de inicio agudo asociado a confusión o disfunción cognitiva, se puede presentar hasta en 42% de pacientes, de los cuales hasta el 80% ocurren en UCI. El delirium aumenta la estancia hospitalaria, el tiempo de ventilación mecánica y la morbimortalidad. Se pretendió evaluar la prevalencia de periodo de delirium en adultos que ingresaron a la UCI en un hospital de cuarto nivel durante 2012 y los factores asociados a su desarrollo. Metodología Se realizó un estudio transversal con corte analítico, se incluyeron pacientes hospitalizados en UCI médica y UCI quirúrgica. Se aplicó la escala de CAM-ICU y el Examen Mínimo del Estado Mental para evaluar el estado mental. Las asociaciones significativas se ajustaron con análisis multivariado. Resultados: Se incluyeron 110 pacientes, el promedio de estancia fue 5 días; la prevalencia de periodo de delirium fue de 19.9%, la mediana de edad fue 64.5 años. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el delirium y la alteración cognitiva de base, depresión, administración de anticolinérgicos y sepsis (p< 0,05). Discusión Hasta la fecha este es el primer estudio en la institución. La asociación entre delirium en la UCI y sepsis, uso de anticolinérgicos, y alteración cognitiva de base son consistentes y comparables con factores de riesgo descritos en la literatura mundial.

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Introducción Los sistemas de puntuación para predicción se han desarrollado para medir la severidad de la enfermedad y el pronóstico de los pacientes en la unidad de cuidados intensivos. Estas medidas son útiles para la toma de decisiones clínicas, la estandarización de la investigación, y la comparación de la calidad de la atención al paciente crítico. Materiales y métodos Estudio de tipo observacional analítico de cohorte en el que reviso las historias clínicas de 283 pacientes oncológicos admitidos a la unidad de cuidados intensivos (UCI) durante enero de 2014 a enero de 2016 y a quienes se les estimo la probabilidad de mortalidad con los puntajes pronósticos APACHE IV y MPM II, se realizó regresión logística con las variables predictoras con las que se derivaron cada uno de los modelos es sus estudios originales y se determinó la calibración, la discriminación y se calcularon los criterios de información Akaike AIC y Bayesiano BIC. Resultados En la evaluación de desempeño de los puntajes pronósticos APACHE IV mostro mayor capacidad de predicción (AUC = 0,95) en comparación con MPM II (AUC = 0,78), los dos modelos mostraron calibración adecuada con estadístico de Hosmer y Lemeshow para APACHE IV (p = 0,39) y para MPM II (p = 0,99). El ∆ BIC es de 2,9 que muestra evidencia positiva en contra de APACHE IV. Se reporta el estadístico AIC siendo menor para APACHE IV lo que indica que es el modelo con mejor ajuste a los datos. Conclusiones APACHE IV tiene un buen desempeño en la predicción de mortalidad de pacientes críticamente enfermos, incluyendo pacientes oncológicos. Por lo tanto se trata de una herramienta útil para el clínico en su labor diaria, al permitirle distinguir los pacientes con alta probabilidad de mortalidad.

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Esta tesis está dividida en dos partes: en la primera parte se presentan y estudian los procesos telegráficos, los procesos de Poisson con compensador telegráfico y los procesos telegráficos con saltos. El estudio presentado en esta primera parte incluye el cálculo de las distribuciones de cada proceso, las medias y varianzas, así como las funciones generadoras de momentos entre otras propiedades. Utilizando estas propiedades en la segunda parte se estudian los modelos de valoración de opciones basados en procesos telegráficos con saltos. En esta parte se da una descripción de cómo calcular las medidas neutrales al riesgo, se encuentra la condición de no arbitraje en este tipo de modelos y por último se calcula el precio de las opciones Europeas de compra y venta.