|
TRABAJO DE REVISIÓN
MODELOS PREDICTIVOS PARA ENFERMEDADES COMPLEJAS
PREDICTIVE MODELS FOR COMPLEX DISEASES
Mabel Brunotto1, Ana María Zarate1
Revista Facultad de Ciencias
Medicas 2012; 69(1):33-41
1Departamento de Biología Bucal. Facultad de Odontología.
Universidad Nacional de Córdoba
Correspondencia
Prof. Dra. Mgter. Mabel N Brunotto. Biología Celular
.Cátedra “A “-Departamento Biología Bucal Facultad de
Odontología- UNC
Haya de la Torres s/n-Pabellón Argentina Ciudad
Universitaria-CP5000- Córdoba-Argentina
brunottomabel@gmail.com
AGRADECIMIENTOS.
Secretaría de Ciencia y Técnica (SECYT-UNC)- Universidad
Nacional de Córdoba (Res Nº SECYT 214/10).
RESUMEN
Las Enfermedades Complejas No Transmisibles (ECNT) son las
principales causas de muerte en el mundo, produciendo más
muertes cada año que todas las otras causas combinadas. De
acuerdo a los datos disponibles aproximadamente el 80% de
las muertes por ECNT se producen en países de bajos y
medianos ingresos. Sin embargo, las muertes causadas por
ECNT podrían evitarse si se implementaran programas de
prevención y diagnóstico temprano. El desafío que
representan los fenotipos multifactoriales es lograr una
estrategia válida de identificación de individuos de riesgo
en la población. Estas estrategias pueden estar orientadas
al monitoreo poblacional o a la generación de modelos
predictivos causales para detección temprana, interpretando
las causas primordiales que generan la patología. El
objetivo de este trabajo es describir las características de
las enfermedades crónicas complejas y algunos de los métodos
actuales de estudio de éstas en el área de la salud.
Conclusiones. El trabajo interdisciplinario, de un equipo de
profesionales de la salud pertenecientes a diversas áreas
permite un adecuado abordaje de las patologías complejas. La
aplicación de modelos como los gráficos de causalidad
resulta una herramienta invalorable para lograr un adecuado
ajuste del modelo estadístico, permitiendo introducir todos
los componentes que intervienen en la dinámica
salud-enfermedad. Y la mejor estrategia metodológica para
las enfermedades complejas es el diagnóstico temprano y el
monitoreo de grupos de riesgo y el seguimiento de terapias
de pacientes diagnosticados.
ABSTRACT
The Non Communicable Complex Disease (NCCD) are the leading
causes of death in the world, causing more deaths each year
than all other combined causes. The approximately 80% of
deaths were caused by NCCD and occured in low and middle
income countries. However, NCCD deaths could be avoided by
prevention programs and early diagnosis. The challenge of
the multifactorial phenotypes is to achieve a valid strategy
for identifying risk individuals at the population. These
strategies may be addressed to screening population or
generating causal predictive models for early detection,
interpreting the root causes that create the condition. The
aim of this paper is to describe the characteristic of
complex chronic diseases and some of the current methods of
study of these in the health area . Conclusions:
Interdisciplinary work, a team of health professionals
belonging to different areas allows for an adequate
management of complex diseases. The application of graph
models, such as DAG’s, is a valuable tool for a better
adjustment of the statistical model, which allows an
appropriate correspondence with the actual health model of
these illnesses. And the best methodological strategy for
complex diseases is the early diagnosis and the monitoring
of risk groups and therapy monitoring of patients diagnosed.
|
