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ISSN 1028-4818 (Digital)

2017, Número 6

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Mul Med 2017; 21 (6)


Empleo de minería de datos para predecir la discapacidad moderada a grave por migraña

Quesada VAJ

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 21
Paginas: 796-808
Archivo PDF: 190.41 Kb.


RESUMEN

La migraña ocupa el primer lugar como causa de discapacidad entre las enfermedades neurológicas, es la tercera causa de discapacidad en la población de menos de 50 años y la séptima causa de años de vida vividos con discapacidad en el mundo. Se realizó este estudio para construir algoritmos diagnósticos autovalidados que permitieran predecir con exactitud aceptable la aparición de discapacidad moderada a grave por migraña. Se aplicaron técnicas de minería de datos a la base de datos con la información de los 505 pacientes con migraña diagnosticados en el estudio transversal multicéntrico del proyecto de cefaleas Bayamo. Se emplearon siete algoritmos (JRip, NNge, J48, Id3, Naive Bayes, Bayesian Logistic Regression e IBk) pertenecientes a varios paradigmas de la inteligencia artificial. Los algoritmos JRip y J48 predijeron el riesgo de desarrollar la discapacidad moderada a grave por migraña a 93.7 % y 91.8 % de los pacientes respectivamente; con un área bajo la curva ROC de 0,899 y 0.920. El factor más importante lo constituyó haber tenido más de 20 días con cefalea en los últimos tres meses, le siguieron en orden de importancia, la mala calidad del sueño y las cefaleas coexistentes. Se concluyó que el árbol de toma de decisiones y las reglas de decisión permitieron predecir el riesgo de desarrollar discapacidad moderada a grave por migraña.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Baigi K, Stewart WF. Headache and migraine: a leading cause of absenteeism [Internet]. En: Lotti M, Bleecker ML, eds. Handbook of Clinical Neurology. [s.n.]: Elsevier; 2015. Vol. 131.p. 447-63. (3rd series). Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444626271000251?via%3Dihub.

  2. Global Burden Disease 2015, Disease and Injury Incidence and Prevalence Collaborators. Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 310 diseases and injuries, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet [Internet]. 2016 [citado 10 Dic 2016]; 388:1545–602. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5055577/pdf/main.pdf.

  3. Steiner TJ, Stovner LJ, Vos T. GBD 2015: migraine is the third cause of disability in under 50s. J Headache Pain [Internet]. 2016 [citado 15 Feb 2017]; 17:104. Disponible en: https://link.springer.com/content/pdf/10.1186%2Fs10194-016-0699-5.pdf.

  4. Steiner TJ, Stovner LJ, Birbeck GL. Migraine: The seventh disabler. Cephalalgia. 2013; 33(5): 289-90. doi: 10.1177/0333102412473843.

  5. Diener HC, Steiner TJ, Tepper SJ. Migraine the forgotten epidemic: development of the EHF/WHA Rome Declaration on Migraine. J Headache Pain. 2006; 7:433–37. doi 10.1007/s10194-006-0349-4.

  6. Ange A. Data Mining avec Weka. Projet de Maitrise Geénie Informatique. [Internet]. Montréal : Polytechnique Montréal ; 2015 [citado 20 Oct 2016]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/274314023_Data_Mining_avec_Weka.

  7. Zhang LM, Dong Z, Yu SY. Migraine in the era of precision medicine. Ann Transl Med. [Internet]. 2016 [citado 20 Dic 2016]; 4(6):105. Disponible en: http://atm.amegroups.com/article/view/9616/10256.

  8. van Walraven C, Colman I. Migraineurs were reliably identified using administrative data. J of Clin Epidemiol [Internet]. 2016. [citado 10 Dic 2016]; 71: 68e75. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.jclinepi.2015.09.007.

  9. Pagán J, De Orbe MI, Gago A, Sobrado M, Risco-Martín JL, Vivancos Mora J, et al. Robust and accurate modeling approaches for migraine per-patient prediction from ambulatory data. Sensors [Internet]. 2015. [citado 10 Dic 2016]; 15: 15419-15442. doi: 10.3390/s150715419.

  10. Quesada Vázquez AJ, Contreras Maure LJ, Pérez Joa AS, Mendoza Acosta O, Álvarez Aliaga A, Frómeta Guerra A. Prevalencia y características clínico epidemiológicas de la migraña en Bayamo. Multimed [Internet]. 2017 [citado 14 Ago 2017]; 21(4): 414-29. Disponible en: http://www.revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/download/557/914.

  11. Headache Classification Subcommittee of the IHS. The internacional classification of headache disorders, 2nd ed. Cephalalgia [Internet]. 2004 [citado 21 Nov 2005]; Suppl 1: S24. Disponible en: http://journals.sagepub.com/toc/cepa/24/1_suppl.

  12. Lipton RB, Steward WF, Sawyer J, Edmeads JG. Clinical utility of an instrument assessing migraine disability. The Migraine Disability Assessment (MIDAS) questionnary. Headache [Internet]. 2001 [citado 10 Ene 2016]; 41:854-61. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1526-4610.2001.01156.x/pdf.

  13. Timarán Pereira SR, Hernández Arteaga I, Caicedo Zambrano SJ, Hidalgo Troya A, Alvarado Pérez JC. El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos [Internet]. En: Descubrimiento de patrones de desempeño académico con árboles de decisión en las competencias genéricas de la formación profesional. Bogotá: Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia; 2016. p. 63-86. [citado 11 Nov 2016]. Disponible en: http://ediciones.ucc.edu.co/index.php/ucc/catalog/book/36.

  14. Shaik MM, Hassan NB, Tan HL, Gan SH. Quality of life and migraine disability among female migraine patients in a tertiary hospital in Malaysia. Biomed Res Int [Internet]. 2015 [citado 30 Dic 2016]; 2015: 523717. Disponible en: https://www.hindawi.com/journals/bmri/2015/523717/.

  15. Walters AB, Hamer JD, Smitherman TA. Sleep disturbance and affective comorbidity among episodic migraineurs. Headache [Internet]. 2014 [citado 10 Ene 2016]; 54 (1):116-24. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/head.12168/pdf.

  16. Ashina S, Bendtsen L, Lyngberg AC, Lipton RB, Hajiyeva N, Jensen R. Prevalence of neck pain in migraine and tension-type headache: A population study. Cephalalgia. 2015; 35(3):211–9. doi: 10.1177/0333102414535110.

  17. Garza I, Schwedt TJ, Robertson CE, Smith JN. Headache and Other Craniofacial Pain. En: Daroff RB, Mazziotta JC, Jankovic J, Pomeroy SL, eds. Bradley’s Neurology in Clinical Practice, 7th ed. [Internet]. Philadelphia: Saunders Elsevier; 2016. p. 1686-1719 [citado 10 Dic 2016]. Disponible en: https://www.clinicalkey.es/#!/content/book/3-s2.0-B9780323287838001034.

  18. Bakar NA, Tanprawate S, Lambru G, Torkamani M, Jahanshahi M, Matharu M. Quality of life in primary headache disorders: a review. Cephalalgia. 2016; 36(1): 67–91. doi: 10.1177/0333102415580099.

  19. Neves Da Silva A, Lake III AE. Clinical Aspects of Medication Overuse Headaches. Headache [Internet]. 2014 [citado 10 May 2016]; 54(1): 211-7. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/head.12223/full.

  20. Cámara Lemarroy CR, Rodríguez Gutierrez R, Monreal Robles R, Marfil Rivera A. Gastrointestinal disorders associated with migraine: A comprehensive review. World J Gastroenterol [Internet]. 2016 [citado 30 Ene 2017]; 22(36):8149-60. Disponible en: https://www.wjgnet.com/1007-9327/full/v22/i36/8149.htm.

  21. Zebenholzer K, Lechner A, Broessner G, Lampl C, Luthringshausen G, Wuschitz A, et al. Impact of depression and anxiety on burden and management of episodic and chronic headaches – a cross-sectional multicentre study in eight Austrian headache centres. J Headache Pain [Internet]. 2016 [citado 10 Ene 2016]; 17:15. Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1186/s10194-016-0603-3.




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