PREDICCIÓN DE HIPONATREMIAS BASADA EN CIENCIA DE DATOS. 60.000 PERSONAS MAYORES.PROGRAMA DE OPTIMIZACIÓN DE MEDICACIÓN PARA PERSONAS MAYORES. (#22211)
Objetivos
Analizar y predecir la ocurrencia de eventos de hiponatremia en un set de datos de personas mayores de 65 años con técnicas de serie de datos y “forecasting”
Materiales y Métodos
Se evaluó el set de datos correspondiente al término 1/7/2020 al 1/2/2021, se analizaron valores de sodio entre 135 y 125 meq y < de 125 meq /dl . Se emplearon las series transformada de Fourier y los algoritmos Prophet y ARIMA.
Resultados
Se analizaron 11890 eventos de hiponatremia leve y 959 severa. El aumento de atributos al modelo parece ser útil para mejorar la predicción Prophet mostró una leve tendencia a aprender y predecir resultados en el data set empleado.
Conclusiones
La disponibilidad de set de datos permitiría tomar decisiones sanitarias a nivel poblacional, focalizando las medidas preventivas, en forma oportuna y segmentando a los grupos de mayor riesgo. Para un mayor aprovechamiento se necesita sumar grupos de trabajo que permitan disponer de mayores sets de datos.
Tipo: Comunicaciones Libres
Palabras clave: Hiponatremias,Ciencia de datos,Personas mayores,Medicación potencialmente inapropiada
Categorias: Farmacología/Terapéutica/Toxicología, Gestión Hospitalaria
Institución: HIBA
Ciudad: Ciudad Autónoma de Buenos Aires ,
País: Argentina
Autores
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