Prevalencia de la infección tuberculosa y por el VIH en los usuarios de un programa de reducción de riesgos para usuarios de drogas por vía parenteral (UDVP)

FUNDAMENTO: Determinar la prevalencia de la infección tuberculosa y por el VIH, así como los factores asociados, en la población de usuarios del programa de reducción de riesgos de la ciudad de Lleida. MÉTODOS: La muestra la formaron los nuevos usuarios del programa en el período abril-junio de 1996, entre los los cuales se realizó un cuestionario para la recogida de datos de las variables: edad, sexo, resultado de la prueba de la tuberculina, vacunación BCG, conocimiento de la serología frente al VIH, ingreso en prisión y años de consumo de heroína. Se calculó la prevalencia de la infección tuberculosa y por el VIH, con el intervalo de confianza (IC) del 95%. La asociación de ambas variables con el resto de variables del estudio se determinó mediante la odds ratio (OR) y su IC del 95% . RESULTADOS: Acudieron 150 pacientes diferentes, de los cuales 45 eran nuevos usuarios. De ellos, el 80,0% eran varones, con una edad media de 31,1 años. La prevalencia de la coinfección fue del 8,9% (IC 95% 2,8-22,1). La prevalencia de la infección tuberculosa fue de 27,3% (IC 95% 12,4-43,0), siendo superior en los que tenían antecedentes de ingreso en prisión (OR=3,4; IC 95% 0,5-27,4). La prevalencia de la infección por el VIH fue del 36,1% (IC 95% 21,3-53,8), siendo superior en los que tenían una antigüedad, en el consumo de heroína, superior a los 11 años ( OR = 7,3; IC 95% 1,0-65,9). CONCLUSIONES: El antecedente de ingreso en prisión es el principal factor de riesgo de la infección tuberculosa. Los años de consumo se asocian con la infección por el VIH, especialmente a partir de los 11 años. Los programas de reducción de riesgos de nuestro país deberían realizar actividades de control de la infección tuberculosa y por VIH.

Stratification of the severity of critically ill patients with classification trees

Background: Development of three classification trees (CT) based on the CART (Classification and Regression Trees), CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detection) and C4.5 methodologies for the calculation of probability of hospital mortality; the comparison of the results with the APACHE II, SAPS II and MPM II-24 scores, and with a model based on multiple logistic regression (LR). Methods: Retrospective study of 2864 patients. Random partition (70:30) into a Development Set (DS) n = 1808 and Validation Set (VS) n = 808. Their properties of discrimination are compared with the ROC curve (AUC CI 95%), Percent of correct classification (PCC CI 95%); and the calibration with the Calibration Curve and the Standardized Mortality Ratio (SMR CI 95%). Results: CTs are produced with a different selection of variables and decision rules: CART (5 variables and 8 decision rules), CHAID (7 variables and 15 rules) and C4.5 (6 variables and 10 rules). The common variables were: inotropic therapy, Glasgow, age, (A-a)O2 gradient and antecedent of chronic illness. In VS: all the models achieved acceptable discrimination with AUC above 0.7. CT: CART (0.75(0.71-0.81)), CHAID (0.76(0.72-0.79)) and C4.5 (0.76(0.73-0.80)). PCC: CART (72(69- 75)), CHAID (72(69-75)) and C4.5 (76(73-79)). Calibration (SMR) better in the CT: CART (1.04(0.95-1.31)), CHAID (1.06(0.97-1.15) and C4.5 (1.08(0.98-1.16)). Conclusion: With different methodologies of CTs, trees are generated with different selection of variables and decision rules. The CTs are easy to interpret, and they stratify the risk of hospital mortality. The CTs should be taken into account for the classification of the prognosis of critically ill patients.

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Prediction of crude protein and classification of the growth stage of wheat plant samples from NIR spectra

Near-infrared spectroscopy (NIRS) was used to analyse the crude protein content of dried and milled samples of wheat and to discriminate samples according to their stage of growth. A calibration set of 72 samples from three growth stages of wheat (tillering, heading and harvest) and a validation set of 28 samples was collected for this purpose. Principal components analysis (PCA) of the calibration set discriminated groups of samples according to the growth stage of the wheat. Based on these differences, a classification procedure (SIMCA) showed a very accurate classification of the validation set samples : all of them were successfully classified in each group using this procedure when both the residual and the leverage were used in the classification criteria. Looking only at the residuals all the samples were also correctly classified except one of tillering stage that was assigned to both tillering and heading stages. Finally, the determination of the crude protein content of these samples was considered in two ways: building up a global model for all the growth stages, and building up local models for each stage, separately. The best prediction results for crude protein were obtained using a global model for samples in the two first growth stages (tillering and heading), and using a local model for the harvest stage samples.

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