{"id":3043,"date":"2024-12-11T07:11:01","date_gmt":"2024-12-11T07:11:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/?p=3043"},"modified":"2024-12-11T07:11:01","modified_gmt":"2024-12-11T07:11:01","slug":"basando-la-asistencia-sanitaria-en-el-valor-herramientas-metodologicas-para-la-clasificacion-de-pacientes-en-arquetipos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/2024\/12\/11\/basando-la-asistencia-sanitaria-en-el-valor-herramientas-metodologicas-para-la-clasificacion-de-pacientes-en-arquetipos\/","title":{"rendered":"Basando la asistencia sanitaria en el valor: herramientas metodol\u00f3gicas para la clasificaci\u00f3n de pacientes en arquetipos"},"content":{"rendered":"<p><em>Esta contribuci\u00f3n resume el trabajo galardonado con el premio a la mejor Comunicaci\u00f3n Oral en las XLIII Jornadas AES.<\/em><\/p>\n<p>La Atenci\u00f3n Sanitaria Basada en Valor (ASBV) pone a las y los pacientes en el centro del proceso, enfoc\u00e1ndose en los resultados que reportan (los famosos PRO o <em>Patient Reported Outcomes<\/em>) para mejorar el valor de la atenci\u00f3n sanitaria. Este trabajo surge dentro de <a href=\"https:\/\/www.kronikgune.org\/comunidad-europea-voice\/\">VOICE<\/a> (<a href=\"https:\/\/www.kronikgune.org\/comunidad-europea-voice\/\">Value-based healthcare for Outcomes In breast and lung Cancer in Europe<\/a>), una comunidad internacional de hospitales que trabaja para llevar la ASBV de la teor\u00eda a la pr\u00e1ctica para las patolog\u00edas de c\u00e1ncer de mama y pulm\u00f3n.<\/p>\n<p>Aunque la clasificaci\u00f3n de pacientes con c\u00e1ncer de mama se ha basado siempre en subtipos biol\u00f3gicos y moleculares, en el marco de VOICE surgi\u00f3 la necesidad de clasificar a las pacientes de la cohorte de c\u00e1ncer de mama en arquetipos basados en su trayectoria asistencial, que influye notablemente en los PRO. La idea es que estos arquetipos nos ayuden a entender mejor el comportamiento de cada grupo, asegurar la comparabilidad entre pacientes y, adem\u00e1s, permitan al equipo asistencial ofrecer un trato m\u00e1s personalizado. Los arquetipos podr\u00edan ayudar tambi\u00e9n a anticipar situaciones comunes para cada grupo, mejorando as\u00ed la atenci\u00f3n.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-3044 size-large\" src=\"https:\/\/www.aes.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/imagen_aniagorostiza-768x1024.jpg\" alt=\"\" width=\"768\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/www.aes.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/imagen_aniagorostiza-768x1024.jpg 768w, https:\/\/www.aes.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/imagen_aniagorostiza-225x300.jpg 225w, https:\/\/www.aes.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/imagen_aniagorostiza-1152x1536.jpg 1152w, https:\/\/www.aes.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/imagen_aniagorostiza.jpg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/><\/p>\n<p>Con esto en mente, se plante\u00f3 un segundo objetivo: desarrollar una herramienta que clasifique autom\u00e1ticamente a nuevas pacientes, reci\u00e9n diagnosticadas, en los arquetipos previamente definidos.<\/p>\n<p>Para abordar este doble objetivo, usamos los datos de 1.860 pacientes diagnosticadas con c\u00e1ncer de mama en las OSI <em>Ezkerraldea-Enkarterri-Cruces<\/em> y <em>Donostialdea<\/em> entre 2019 y 2024.<\/p>\n<p>El 80% de las pacientes (seleccionadas aleatoriamente, por supuesto) se utilizaron para la identificaci\u00f3n de arquetipos. Una vez asignamos un arquetipo a estas pacientes, utilizamos sus datos para entrenar la Herramienta de Clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica (HCA). Todo esto lo hicimos con un enfoque de <a href=\"https:\/\/books.google.es\/books?id=5YxvE1S56DwC&amp;lpg=PT6&amp;ots=0IErCJJodq&amp;dq=latent%20class%20analysis%20bartholomew&amp;lr&amp;hl=es&amp;pg=PP1#v=onepage&amp;q=latent%20class%20analysis%20bartholomew&amp;f=false\">An\u00e1lisis de Clases Latentes<\/a> (ACL). El 20% restante de la muestra actu\u00f3 como \u2018nuevas pacientes\u2019 para validar la herramienta. La validaci\u00f3n consisti\u00f3 en comparar el arquetipo asignado por nuestra HCA con el que asignar\u00eda un modelo tan popular como el <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1023\/A:1010933404324#citeas\"><em>Random Forest<\/em><\/a><em> (<\/em>un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que combina m\u00faltiples \u00e1rboles de decisi\u00f3n<em>)<\/em>.<\/p>\n<p>El resultado: obtuvimos 7 arquetipos que clasifican a las pacientes diagnosticadas con c\u00e1ncer de mama en funci\u00f3n de la edad, el tipo de carcinoma y la combinaci\u00f3n terap\u00e9utica aplicada a la paciente (considerando la cirug\u00eda, quimio, radio y hormonoterapia). Los resultados de la validaci\u00f3n de la HCA fueron muy satisfactorios, ya que el 98,5% de las \u2018nuevas pacientes\u2019 se clasificaron en el mismo arquetipo con la HCA y con <em>Random Forest<\/em>.<\/p>\n<p>En conclusi\u00f3n, este estudio no solo ofrece una metodolog\u00eda s\u00f3lida para identificar arquetipos de pacientes con c\u00e1ncer de mama, sino que tambi\u00e9n proporciona una herramienta \u00fatil para clasificar autom\u00e1ticamente a nuevas pacientes. Y lo mejor es que esta estrategia se puede aplicar a otras condiciones m\u00e9dicas. As\u00ed que, si alguien m\u00e1s est\u00e1 en una situaci\u00f3n similar, \u00a1que no dude en probarla!<\/p>\n<p>Nosotras estamos puliendo detalles e incorporando sugerencias recogidas durante los congresos de este verano y esperamos tener un manuscrito listo para final de a\u00f1o. \u00a1Que esta entrada sirva como un peque\u00f1o adelanto para ir abriendo boca!<\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Esta contribuci\u00f3n resume el trabajo galardonado con el premio a la mejor Comunicaci\u00f3n Oral en las XLIII Jornadas AES. 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