Capacidad predictiva de eventos en pacientes con hipertensión arterial mediante el análisis con redes neuronales Artificiales del monitoreo ambulatorio de presión arterial en comparación con la estratificación de riesgo clínica

pp. 33-42

Resumen

Introducción: No hay evidencia disponible sobre la comparación del valor predictivo de eventos graves en el seguimiento de pacientes hipertensos mediante el análisis con redes neuronales artificiales (RNA) de las mediciones del monitoreo ambulatorio de presión arterial (MAPA) en comparación con la estratificación de riesgo clínica (EC).

Material y métodos: Se analizaron estudios de MAPA que incluyeron 27 mediciones cada uno: presión arterial media sistólica, diastólica, presión del pulso y frecuencia cardiaca de 24 hs, diurnas y nocturnas; carga hipertensiva; desvíos estándar de presiones y frecuencia cardíaca; ritmo circadiano. La variable dependiente fue el punto final combinado de muerte, accidente cerebrovascular, infarto agudo de miocardio, insuficiencia cardíaca e insuficiencia renal. Para la EC de cada paciente se utilizó como modelo el Consenso Argentino de Hipertensión Arterial. Se evaluó la capacidad discriminativa para predecir el punto final con RNA-MAPA y con EC por análisis de regresión logística a través del análisis del área bajo la curva ROC (ABCR). Se compararon ambas ABCR mediante test de De Long. Para los análisis estadísticos y el modelaje de las RNA se usó el programa SPSS 23.0 Statistics.

Resultados: Se analizó la información de 491 estudios de MAPA; edad media: 69 ± 14 años, 53 % mujeres, 11,6 % diabéticos, 51% dislipidémicos, media de índice de masa corporal 26 ± 4 kg/m2, 14,3 % fumadores. La mediana del seguimiento fue 6,6 años (rango intercuartílico 4,5-8). El modelo de RNA con mejor capacidad predictiva fue el Perceptrón Multicapa con una capa oculta; arquitectura neuronal (27/7/2). La presión arterial sistólica nocturna presentó una importancia normalizada independiente del 100 % para la determinación del modelo. El ABCR para la discriminación del punto final fue, con el análisis con RNA del MAPA, 0,81 (IC 95% 0,77-0,90); con la estratificación de riesgo clínico fue de 0,67 (IC 95% 0,56-0,77); test de De Long p < 0,001.

Conclusión: Observamos una mayor capacidad discriminativa en la predicción de eventos mediante el análisis con RNA de las variables del MAPA vs. la estratificación de riesgo clínico, lo cual constituye una hipótesis de investigación a validar prospectivamente.