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La posibilidad de contar con predictores precoces de evoluci&#243;n&#44; puede ser una herramienta de ayuda a la decisi&#243;n cl&#237;nica&#44; al momento de la asistencia de estos pacientes cr&#237;ticos&#46; Diferentes estudios han intentado descubrir predictores relacionados con la mortalidad de este colectivo particular de pacientes en UCI<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5-8</span></a>&#46; Sin embargo&#44; la mayor&#237;a de ellos presentan graves limitaciones relacionadas con el peque&#241;o n&#250;mero de pacientes incluidos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#44; la metodolog&#237;a empleada para obtener el predictor<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;8</span></a> o aplicaci&#243;n a subpoblaciones especiales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; Desarrollar predictores de mortalidad en pacientes cr&#237;ticos es una tarea compleja&#44; debido a su heterogeneidad y a la diferente respuesta sist&#233;mica ante la misma enfermedad&#46; Las nuevas tecnolog&#237;as inform&#225;ticas permiten generar de forma autom&#225;tica&#44; modelos de predicci&#243;n mediante la utilizaci&#243;n de estrategias de &#171;machine learning&#187;&#46;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">11-15</span></a>&#46; Sin embargo&#44; la mayor&#237;a de estos modelos son poco comprensibles por los m&#233;dicos&#44; con una muy baja aceptaci&#243;n a las decisiones cl&#237;nicas basadas en algoritmos cr&#237;pticos &#40;cajas negras&#41; y en general&#44; no tienen una clara aplicaci&#243;n en la pr&#225;ctica cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Por ello&#44; es importante desarrollar modelos predictivos que aprovechen estas nuevas tecnolog&#237;as de an&#225;lisis pero que sean comprensibles&#44; precoces y de aplicaci&#243;n pr&#225;ctica&#44; con la finalidad de ayudar en la decisi&#243;n cl&#237;nica&#46; El objetivo de nuestro estudio es desarrollar mediante el uso de t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#44; una escala gravedad&#44; comprensible y aplicable &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Spanish Influenza Score</span>&#58; SIS&#41;&#44; que permita categorizar o estratificar el riesgo de mortalidad en forma precoz&#44; en los pacientes con gripe al ingreso en la UCI&#46;</p><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Objetivo primario</span><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desarrollar mediante t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#44; una escala de estratificaci&#243;n de la gravedad &#40;SIS&#41; y evaluar la capacidad de predicci&#243;n de mortalidad en UCI para pacientes con gripe grave en UCI</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Objetivo secundario</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Evaluar la capacidad de predicci&#243;n de la mortalidad de un modelo no lineal como <span class="elsevierStyleItalic">Random Forest</span> &#40;RF&#41; en pacientes con gripe grave en UCI respecto de la escala SIS&#46;</p></span></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Material y m&#233;todo</span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Tipo de estudio</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Suban&#225;lisis de base de datos GETGAG&#47;SEMICYUC con pacientes ingresados en 184 UCI espa&#241;olas en el periodo comprendido entre 2009-2018&#44; con infecci&#243;n probada por gripe<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Fuente de los datos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El conjunto de datos de entrenamiento &#40;GE&#41; y el de validaci&#243;n &#40;GV&#41; utilizados para el desarrollo del presente modelo&#44; pertenecen a la base de datos creada en 2009 con motivo de la pandemia por la SEMICYUC para favorecer el conocimiento de esta nueva entidad y generar conocimientos de referencia para la mejor pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; El estudio fue aprobado por el Comit&#233; &#201;tico de Investigaci&#243;n Cl&#237;nica del Hospital Universitario Joan XXIII &#40;IRB&#35;11809&#41; y ratificado por cada comit&#233; local de los centros participantes&#46; La identidad de los pacientes permaneci&#243; an&#243;nima y no se solicit&#243; consentimiento informado por la naturaleza observacional y epidemiol&#243;gica del estudio&#44; como ha sido publicado con anterioridad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron todos los pacientes ingresados en forma consecutiva en las 184 UCI Espa&#241;olas participantes&#44; con signos cl&#237;nicos respiratorios sugestivos de infecci&#243;n viral&#44; con o sin fiebre y con confirmaci&#243;n microbiol&#243;gica de gripe A o B mediante PCR-rt<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos fueron obtenidos por los m&#233;dicos asistenciales a trav&#233;s del examen f&#237;sico&#44; la revisi&#243;n de la historia cl&#237;nica&#44; la radiolog&#237;a y los resultados de laboratorio&#46; Los m&#233;dicos asistenciales de cada centro fueron los responsables de solicitar todos los an&#225;lisis y de realizar todos los procedimientos relacionados con el cuidado del paciente&#46; Solamente se excluyeron del estudio pacientes menores de 15 a&#241;os y aquellos pacientes con datos perdidos relacionados con los objetivos del estudio&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La base de datos contiene variables demogr&#225;ficas&#44; nivel de gravedad&#44; tiempo de inicio de los s&#237;ntomas hasta el ingreso al hospital &#40;Gap-H&#41; o desde el ingreso al hospital hasta la UCI &#40;Gap-UCI&#41;&#44; o hasta el diagn&#243;stico &#40;Gap-Dg&#41;&#44; vacunaci&#243;n antigripal&#44; cuadrantes infiltrados en la radiograf&#237;a de t&#243;rax&#44; insuficiencia renal&#44; ventilaci&#243;n no-invasiva &#40;VNI&#41; o invasiva &#40;VM&#41;&#44; fracaso a la VNI&#44; shock al ingreso y comorbilidades&#44; as&#237; como resultados laboratorio&#46; La valoraci&#243;n de la severidad de la enfermedad se realiz&#243; a trav&#233;s del APACHE II <span class="elsevierStyleItalic">score</span> y el grado de disfunci&#243;n org&#225;nica a trav&#233;s del SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Definiciones&#58;</span> las definiciones de las variables se pueden observar en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">tabla 1 del anexo B</a> y en publicaciones anteriores<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Tratamiento de valores perdidos</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se excluyeron los pacientes con datos perdidos en variables categ&#243;ricas y se imputaron los valores perdidos de las variables num&#233;ricas mediante la funci&#243;n missForest&#47;CRAN-R&#44; una imputaci&#243;n no param&#233;trica del valor perdido utilizando &#225;rboles aleatorios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Elecci&#243;n de los puntos de corte de las variables</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el an&#225;lisis&#44; se debi&#243; convertir las variables num&#233;ricas continuas en categ&#243;ricas&#46; Los puntos de corte para las variables num&#233;ricas se obtuvieron de forma autom&#225;tica a trav&#233;s de la funci&#243;n LOESS <span class="elsevierStyleItalic">smoothing</span> &#40;paquete stats&#47;CRAN R&#41;&#46; La regresi&#243;n de LOESS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> permite trazar curvas de una serie temporal mediante un m&#233;todo de regresi&#243;n de m&#237;nimos cuadrados&#46; Una vez obtenidas las curvas&#44; se definen los puntos de corte a trav&#233;s de aquellas variaciones en la curva que se asocien con un aumento de al menos un 10&#37; de la mortalidad&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Elecci&#243;n de las variables a incluir en el modelo</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La elecci&#243;n de las variables se realiz&#243; de forma autom&#225;tica a trav&#233;s de la obtenci&#243;n del &#171;information Value&#187; para cada una de ellas mediante el paquete estad&#237;stico &#171;InformationValue&#187;-CRAN R&#46; El <span class="elsevierStyleItalic">Information Value</span> &#40;IV&#41; es un m&#233;todo de b&#250;squeda para seleccionar una variable predictora a trav&#233;s de regresi&#243;n log&#237;stica binaria<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">25&#44;26</span></a>&#46; El IV total es la suma de los IV de su categor&#237;a y una medida de la capacidad predictiva de una variable&#44; para discriminar &#171;casos o eventos&#187; y los &#171;controles o no eventos&#187;&#46; Para el IV se consider&#243; un punto de corte &#8805;&#160;0&#44;20 para incluir las variables al modelo seg&#250;n lo sugeridos por Siddiqi<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Validaci&#243;n cruzada</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se puede ver el flujo del an&#225;lisis del estudio&#46; La cohorte original de pacientes se dividi&#243; en dos grupos&#44; GE &#40;75&#37; de los pacientes&#41; para crear el modelo y GV &#40;25&#37; restante&#41; para evaluar la precisi&#243;n y el error de dicho modelo&#46; La partici&#243;n se realiz&#243; de forma aleatoria&#44; pero manteniendo una misma proporci&#243;n en la variable respuesta &#171;y&#187; &#40;mortalidad&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Modelo de regresi&#243;n y obtenci&#243;n de la puntuaci&#243;n del SIS</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez categorizadas todas las variables&#44; se obtuvo un &#171;valor&#187; para cada nivel mediante un modelo binomial de regresi&#243;n log&#237;stica &#40;RL&#41; con la funci&#243;n &#171;glm&#187; de R&#46; A partir de los coeficientes se obtuvieron los <span class="elsevierStyleItalic">ODDS RATIO</span> &#40;OR&#41;&#44; los cuales se redondearon para determinar los puntos asignados a cada variable del score SIS&#46; Se aplic&#243; la puntuaci&#243;n a cada uno de los pacientes y mediante la sumatoria&#44; se obtuvo el puntaje final de la escala SIS&#46; Se realiz&#243; dicho procedimiento para el GE y para GV y se evalu&#243; la capacidad predictiva del modelo mediante su exactitud y discriminaci&#243;n mediante AUC ROC&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Conversi&#243;n del puntaje en probabilidad de muerte y visualizaci&#243;n de los resultados</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para obtener la probabilidad de muerte del puntaje SIS se estimaron mediante RL los coeficientes de la escala y la probabilidad del evento &#40;mortalidad&#41;&#44; utilizando los valores individuales de cada paciente&#46; Posteriormente se construy&#243; una figura de barras &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Barplot</span>&#41; para representar los supervivientes y fallecidos seg&#250;n el puntaje obtenido por la escala SIS y tambi&#233;n una curva de probabilidad del evento &#171;mortalidad en UCI&#187;&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Validaci&#243;n de la escala SIS</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El adecuado funcionamiento de la escala SIS se evalu&#243; mediante la exactitud y discriminaci&#243;n del modelo&#44; as&#237; como sensibilidad &#40;S&#41;&#44; especificidad &#40;E&#41;&#44; valor predictivo positivo &#40;VPP&#41; y negativo &#40;VPN&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; se evalu&#243; la calibraci&#243;n entre el riesgo predicho y el observado mediante el &#237;ndice de Sommers<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> Finalmente&#44; se definieron cuatro categor&#237;as de riesgo estratificado seg&#250;n mortalidad&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Modelo no lineal de mortalidad Random Forest &#40;RF&#41;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante RF se determin&#243; un modelo de mortalidad con las variables de ingreso a UCI&#46; RF es una metodolog&#237;a muy usada dentro de la familia de algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico o <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> que se basa en la creaci&#243;n de m&#250;ltiples &#225;rboles &#40;bosques&#41; de decisi&#243;n&#44; que se construyen mediante un algoritmo que introduce un modelo aleatorio de selecci&#243;n de las variables para reducir la correlaci&#243;n entre ellas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">28&#44;29</span></a>&#46; La importancia de la variable se define como la influencia que tiene cada una de ellas al quitarla del modelo respecto de la predicci&#243;n&#46; El modelo final fue valorado mediante la exactitud&#44; discriminaci&#243;n&#44; S&#44; E&#44; VPP y VPN&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Expresi&#243;n de los resultados</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores son expresados como medianas y rango intercuartil &#40;RIC&#41; 25-75&#37;&#44; o bien n&#250;mero y porcentajes seg&#250;n corresponda&#46; Los resultados del an&#225;lisis multivariado se expresan como <span class="elsevierStyleItalic">Odd Ratio</span> y su respectivo intervalo de confianza &#40;IC&#41; 95&#37;&#46; El an&#225;lisis estad&#237;stico se realiz&#243; en el entorno del software R&#44; versi&#243;n 3&#46;6&#46;0 usando los paquetes de R&#46;</p></span></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Resultados</span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0175">Poblaci&#243;n general</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cohorte total de estudio incluy&#243; 3&#46;959 pacientes ingresados en 184 UCI espa&#241;olas&#46; Las caracter&#237;sticas generales de los pacientes se pueden ver en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0180">Desarrollo de la escala <span class="elsevierStyleItalic">Spanish Influenza Score</span> &#40;SIS&#41;</span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0185">Puntos de corte de las variables continuas</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A trav&#233;s de la Regresi&#243;n de LOESS se dibujaron las curvas para las variables continuas como el APACHE II&#44; SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span> y Gap-UCI &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">fig&#46; 1 en anexo B</a>&#41;&#46; En base al cambio del 10&#37; en la probabilidad de muerte en cada curva&#44; se establecieron los siguientes puntos de corte&#58; a&#41; para el APACHE II&#44; 4 puntos de corte&#58; 1&#41; 11 a 17&#44; 2&#41; 18 a 21&#44; 3&#41; 22 a 27 y 4&#41; m&#225;s de 27 puntos&#59; b&#41; para el SOFA&#44; 5 puntos de corte&#58; 1&#41; 3 a 6&#44; 2&#41; 7 a 8&#44; 3&#41; 9 a 10&#44; 4&#41; 11 a 12 y 5&#41; mayor de 12 puntos y c&#41; para el Gap-UCI&#44; los d&#237;as se transformaron en horas y se determinaron 4 puntos de corte&#58; 1&#41; 12-36&#44; 2&#41; 37-60&#44; 3&#41; 61-80 y 4&#41; m&#225;s de 80 horas&#46; Estos puntos de corte se incluyeron en el modelo de regresi&#243;n&#46;</p></span></span><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0190"><span class="elsevierStyleItalic">Elecci&#243;n de las variables mediante el valor de la informaci&#243;n &#40;information value &#61; IV&#41;</span></span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La capacidad de predicci&#243;n de cada variable respecto de la mortalidad en UCI fue evaluada mediante m&#233;todo de regresi&#243;n lineal para obtener el IV&#46; Solamente ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva &#40;VMI&#41;&#44; SOFA score&#44; APACHE II <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">shock</span>&#44; insuficiencia renal aguda &#40;IRA&#41; y Gap-UCI fueron las variables que llegaron al punto de corte establecido para ser incluidas en el modelo&#46; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">en anexo B</a>&#41;&#46;</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0195"><span class="elsevierStyleItalic">Modelo de regresi&#243;n</span></span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dividi&#243; a la poblaci&#243;n en un grupo de entrenamiento &#40;GE&#59; n&#160;&#61;&#160;2&#46;970&#41; y en un grupo de validaci&#243;n &#40;GV&#59; n&#160;&#61;&#160;989&#41;&#46; Las caracter&#237;sticas de cada grupo pueden observase en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">tabla 3 del anexo B</a>&#46; Los puntos de corte establecidos para APACHE II&#44; SOFA y Gap-UCI y las variables categ&#243;ricas ventilaci&#243;n VMI&#44; <span class="elsevierStyleItalic">shock</span> e IRA se incluyeron en el modelo de regresi&#243;n&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se pueden observar las variables asociadas de forma independiente con la mortalidad&#46; Una vez aplicado el modelo en el GV&#44; se observ&#243; una exactitud del 82&#37; y un AUC ROC 82&#37;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se transformaron los OR de cada variable en los puntos del score mediante redondeo al 0&#44;5 m&#225;s cercano y se desarroll&#243; un <span class="elsevierStyleItalic">score</span> con un puntaje m&#225;ximo de 18 puntos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Se aplic&#243; el puntaje a cada uno de los pacientes del GD y se obtuvo la predicci&#243;n de mortalidad respecto de la puntuaci&#243;n para cada paciente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; Despu&#233;s se aplic&#243; el <span class="elsevierStyleItalic">score</span> al GV y se obtuvo una exactitud del 83&#37; &#40;95&#37; IC&#58; 0&#44;79-0&#44;84&#41; con un &#225;rea bajo la curva ROC del 82&#37; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41; demostrando una buena discriminaci&#243;n del SIS&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">figura 2 del anexo B</a> se puede observar que la calibraci&#243;n del modelo es buena con un &#237;ndice de Sommers de 0&#44;65 y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se observan los valores predictivos del SIS&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; se determinaron cuatro niveles de riesgo de SIS estratificados seg&#250;n mortalidad&#58; 1&#41; Muy bajo riesgo&#58; SIS 0-8&#46;5 puntos con una mortalidad del 2&#44;5&#37;&#59; 2&#41; Riesgo moderado&#58; SIS 9-11 puntos con una mortalidad del 16&#37;&#59; 3&#41; Riesgo alto&#58; SIS 11&#44;5 -14 puntos con una mortalidad del 36&#46;3&#37; y 4&#41; Muy alto riesgo&#58; SIS &#62;&#160;14 puntos con una mortalidad del 60&#37; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0200">Modelo de predicci&#243;n de mortalidad mediante Random Forest &#40;modelo no lineal&#41;</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de RF evidenci&#243; a la ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&#44; SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#44; insuficiencia renal aguda&#44; d&#237;as hasta la UCI&#44; APACHE II&#44; fracaso de la ventilaci&#243;n no invasiva e inmunodeficiencia como las variables con mayor impacto sobre la predicci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">fig&#46; 3 del anexo B</a>&#41;&#46; La valoraci&#243;n de la predicci&#243;n evidenci&#243; una exactitud del 81&#37; con un AUC ROC de 82&#37;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se muestran el resto de los par&#225;metros de predicci&#243;n y su comparaci&#243;n respecto del SIS&#46;</p></span></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0205">Discusi&#243;n</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de escalas de gravedad a nivel individual y poblacional es de vital importancia pues permite clasificar y estratificar a los pacientes en categor&#237;as de riesgo&#44; en funci&#243;n de uno de los resultados m&#225;s importantes que pueden medirse en la UCI como es la mortalidad&#46; Sobre este concepto&#44; el objetivo principal de nuestro estudio fue desarrollar un modelo de predicci&#243;n &#171;precoz&#187; de mortalidad&#44; mediante aplicaci&#243;n de m&#233;todos de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> y comparar su rendimiento respecto de un modelo no lineal de Random Forest&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El principal hallazgo del estudio fue que la escala SIS desarrollada&#44; demostr&#243; una adecuada exactitud en la validaci&#243;n cruzada &#40;83&#37;&#41; y una muy buena discriminaci&#243;n &#40;AUCROC 82&#37;&#41;&#44; par&#225;metros de predicci&#243;n similares al modelo Random Forest&#46; Estos datos sugieren que la escala SIS es un modelo v&#225;lido&#44; que permite estratificar adecuadamente el riesgo de muerte en pacientes con gripe al ingreso a UCI&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta el momento los estudios realizados solo han determinado variables asociadas a la mortalidad a trav&#233;s de an&#225;lisis multivariado cl&#225;sico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;6&#44;19&#44;30</span></a> o bien&#44; desarrollando escalas con un limitado n&#250;mero de pacientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;31-33</span></a> o considerando solamente poblaciones especiales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; Oh et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> en 709 pacientes&#44; desarrollaron una escala con 4 variables&#44; adjudicando un punto para cada una de ellas &#40;estado mental alterado&#44; hipoxia&#44; infiltrados bilaterales y edad &#62;&#160;65 a&#241;os&#41;&#46; Aunque es un estudio multic&#233;ntrico y la discriminaci&#243;n de la escala fue muy buena &#40;AUC ROC 0&#44;83&#41;&#44; solo 75 &#40;10&#44;5&#37;&#41; pacientes fueron casos graves&#46; Adem&#225;s&#44; los autores no realizaron validaci&#243;n cruzada&#46; Adeniji et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> aplicaron el STSS &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Simple Triage Scoring System</span>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a> y el SOFA en urgencias&#44; para predecir la necesidad de ventilaci&#243;n mec&#225;nica &#40;VM&#41; y el ingreso en UCI de pacientes con gripe&#46; La discriminaci&#243;n fue superior para el STSS &#40;AUC ROC 0&#44;88&#41; respecto del SOFA &#40;AUC ROC 0&#44;77&#41; para el ingreso a UCI y tambi&#233;n para necesidad de VM &#40;AUC ROC 0&#44;91 vs&#46; AUC ROC 0&#44;87 para STSS y SOFA respectivamente&#41;&#46; Sin embargo&#44; el n&#250;mero de pacientes incluidos es muy bajo &#40;n&#160;&#61;&#160;62&#41;&#44; por lo cual la potencia del estudio es pobre y los resultados dif&#237;ciles de interpretar&#46; Chung et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> desarrollaron una escala de gravedad en 409 pacientes ancianos &#40;GID&#58; Geriatric Influenza Death&#41;&#46; El an&#225;lisis multivariado evidenci&#243; solo cinco variables &#40;coma&#44; elevaci&#243;n de la PCR&#44; c&#225;ncer&#44; enfermedad coronaria y presencia de bandas en la f&#243;rmula leucocitaria&#41; asociadas de forma independiente con la mortalidad&#46; Aunque el GID&#44; mostr&#243; una muy buena discriminaci&#243;n &#40;AUC ROC 86&#37;&#41;&#44; a diferencia de nuestra escala&#44; considera variables de toda la evoluci&#243;n&#44; se limita a la poblaci&#243;n de mayores y no se ha realizado validaci&#243;n cruzada&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios basados en m&#233;todos estad&#237;sticos habituales&#44; como la regresi&#243;n log&#237;stica &#40;modelo lineal&#41;&#44; son ampliamente aceptados por los m&#233;dicos para determinar o investigar factores relacionados con la mortalidad o el desarrollo de alg&#250;n evento adverso&#46; Sin embargo&#44; estos indicadores no funcionan adecuadamente para la predicci&#243;n individual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#44; ni permiten predecir el rumbo cl&#237;nico de un paciente&#46; Nuevas formas de predicci&#243;n&#44; utilizando algoritmos desarrollados mediante t&#233;cnicas de aprendizaje autom&#225;tico &#40;<span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#41;&#44; como las redes neuronales o los &#225;rboles de decisi&#243;n&#44; han sido implementados para la obtenci&#243;n de modelos de predicci&#243;n en diferentes escenarios en cuidados intensivos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">34-37</span></a>&#46; Pero estos modelos&#44; aunque demuestran muy buen rendimiento en la predicci&#243;n&#44; suelen ser incomprensibles para los cl&#237;nicos y poco aplicables&#44; no solo por su complejidad&#44; sino tambi&#233;n&#44; por la falta de inclusi&#243;n en el modelo de variables de gran inter&#233;s cl&#237;nico&#44; como el tratamiento antimicrobiano&#44; en un modelo complejo que compara modelos cl&#237;nicos versus autom&#225;ticos en el tratamiento de la sepsis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#44; lo cual invalida la aplicaci&#243;n cl&#237;nica del modelo&#46; De forma reciente&#44; Hu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a> publicaron un estudio sobre la aplicaci&#243;n de dos t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> &#40;<span class="elsevierStyleItalic">gradient boosting XGBoost</span> y RF&#41; comparadas con un modelo de RL para predecir la mortalidad a los 30 d&#237;as&#44; en una cohorte de 336 pacientes con gripe&#46; Los autores concluyen que los modelos XGBoost &#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;84&#41; y RF&#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;80&#41; presentaron una mejor discriminaci&#243;n respecto de la RL &#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;70&#41;&#46; Estos resultados no se corresponden con lo observado en nuestro estudio&#44; donde tambi&#233;n utilizamos un modelo de RF&#46; La discrepancia podr&#237;a estar relacionada con el bajo n&#250;mero de pacientes respecto de un elevado n&#250;mero de variables consideradas en el estudio de Hu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; lo cual afecta de forma desfavorable a los modelos de regresi&#243;n&#44; pero no a los desarrollados mediante arboles de decisi&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; utiliza variables de los primeros 7 d&#237;as&#44; con lo cual no puede considerarse como un predictor precoz&#46; Finalmente&#44; la discriminaci&#243;n del mejor modelo &#40;XGBoost&#41;&#44; el cual es poco interpretable para el cl&#237;nico&#44; solo es ligeramente superior a la observada en la escala SIS&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las escalas utilizadas de forma habitual en UCI para medir la gravedad general &#40;APACHE II&#41; o el grado de disfunci&#243;n org&#225;nica &#40;SOFA&#41; presentan limitaciones al momento de categorizar los pacientes con gripe grave<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;8&#44;39-41</span></a>&#44; por lo cual nuestra escala SIS&#44; podr&#237;a ser una alterativa sencilla a implementar en este grupo de pacientes&#44; ya que ha demostrado un rendimiento similar a un modelo de predicci&#243;n desarrollado con <span class="elsevierStyleItalic">Random Forest</span> &#40;RF&#41;&#46; Aunque el RF es uno de los mejores m&#233;todos de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> para responder a los problemas complejos&#44; especialmente aquellos relacionados con asociaciones no lineales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#44; la principal desventaja del m&#233;todo es que es poco entendible para el cl&#237;nico&#44; ya que no permite conocer c&#243;mo se realizan las asociaciones &#40;cajas negras&#41; para generar el modelo final&#46; En el mismo sentido que nuestros resultados&#44; pero en la poblaci&#243;n general de UCI&#44; Kim et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> estudiaron la capacidad de predicci&#243;n de mortalidad&#44; de tres diferentes modelos desarrollados con <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> &#40;redes neuronales&#44; <span class="elsevierStyleItalic">support vector machine</span> y &#225;rboles de decisi&#243;n&#41;&#44; respecto de un modelo tradicional de regresi&#243;n log&#237;stica desarrollado con las variables del APACHE III <span class="elsevierStyleItalic">score</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#46; El estudio incluy&#243; a m&#225;s de 38&#46;000 ingresos y solo consider&#243; los datos capturados en las primeras 24 horas de ingreso a UCI&#46; El estudio evidenci&#243; una capacidad de predicci&#243;n similar entre los cuatro modelos&#44; resaltando a la regresi&#243;n log&#237;stica como un m&#233;todo v&#225;lido para determinar la predicci&#243;n de mortalidad respecto de modelos m&#225;s complejos&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio combina t&#233;cnicas de aprendizaje autom&#225;tico con regresi&#243;n log&#237;stica&#44; lo cual le brinda robustez y objetividad&#46; Adem&#225;s&#44; siendo un estudio multic&#233;ntrico y con un elevado n&#250;mero de pacientes&#44; permite la generalizaci&#243;n de los resultados&#44; ya que las 184 UCI participantes representan aproximadamente el 50&#37; de todas las UCI de Espa&#241;a&#46; Sin embargo&#44; nuestro estudio presenta algunas limitaciones que deben ser remarcadas para su adecuada interpretaci&#243;n&#46; Primero&#44; nuestra escala SIS utiliza solamente datos al ingreso de UCI&#44; por lo cual&#44; datos relacionados con los cambios producidos durante la evoluci&#243;n no son considerados&#46; Aunque esto puede afectar la capacidad de predicci&#243;n&#44; nuestro objetivo primario fue desarrollar una escala de riesgo &#171;precoz&#187; al momento de ingreso a UCI y no durante su evoluci&#243;n&#44; la cual ha demostrado un adecuado poder de discriminaci&#243;n&#46; Segundo&#44; el desarrollo del modelo se ha realizado considerando solamente pacientes ingresados en UCI espa&#241;olas&#44; por lo cual&#44; el modelo podr&#237;a no presentar un adecuado funcionamiento en otros pa&#237;ses&#44; o en otras poblaciones fuera del &#225;mbito de la UCI&#46; Tercero&#44; aunque se ha realizado una validaci&#243;n cruzada&#44; el funcionamiento de SIS no ha sido probado en forma prospectiva&#44; por lo cual&#44; nuestro proyecto contempla una validaci&#243;n prospectiva nacional e internacional del SIS para evaluar el impacto cl&#237;nico real y la aceptaci&#243;n de la escala por parte de los intensivistas&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusi&#243;n&#44; la escala SIS desarrollada en base a los datos de m&#225;s de 3&#46;900 pacientes cr&#237;ticos&#44; demuestra una predicci&#243;n similar a la observada para un modelo de Random Forest&#46; Considerando que la aplicabilidad de la escala SIS es sencilla y permite obtener una estratificaci&#243;n del riesgo de muerte de forma precoz&#44; su implementaci&#243;n podr&#237;a impactar favorablemente en la evoluci&#243;n de los pacientes ingresados en UCI por infecci&#243;n grave por gripe&#46; Sin embargo&#44; estas consideraciones deber&#225;n ser confirmadas con la validaci&#243;n prospectiva del SIS&#46;</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0210">Autor&#237;a&#47;colaboraciones</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Concepci&#243;n y el dise&#241;o del estudio&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#46; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#41;&#44;MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;&#44; JG&#40;Jose garnacho-Montero&#41;&#44; MRB &#40;Manuel Ruiz Botella&#41;&#44; JG &#40;Josep Gomez&#41;&#44; JA&#40;Jordi Albiol&#41;&#44; EM &#40;Eduard mallol&#41;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adquisici&#243;n de los datos y an&#225;lisis&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; MRB &#40;Manuel Ruiz Botella&#41;&#44; JG &#40;Josep Gomez&#41;&#44; JA&#40;Jordi Albiol&#41;&#44; EM &#40;Eduard mallol&#41; AB&#40;Ariel Barrios&#41;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Interpretaci&#243;n de los datos&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;&#44; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; JCY &#40;Juan carlos yebenes&#41;&#44; AT &#40;Antoni Torres&#41; PR&#40;Paula Ramirez&#41; JGM&#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; RF&#40;Ricard ferrer&#41;&#44; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41; JG&#40;JUan Guardiola&#41;&#44; MIR&#40;Marcos I restrepo&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Importante aportaci&#243;n intelectual al contenido&#58; AT &#40;Antoni Torres&#41;&#44; JGM &#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; PR &#40;Paula Ramirez&#41;&#44; JCY &#40;Juan Carlos Yebenes&#41;&#44; RF &#40;Ricard ferrer&#41;&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41;&#44; JG &#40;JUan Guardiola&#41;&#44;MIR&#40;Marcos I Restrepo&#41;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Borrador del manuscrito&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Revisi&#243;n cr&#237;tica del contenido&#58; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41;&#46; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; JCY &#40;Juan carlos yebenes&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;&#44; AT &#40;Antoni Torres&#41;&#44; PR &#40;Paula Ramirez&#41;&#44; JGM &#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; RF &#40;Ricard ferrer&#41;&#44; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#41;&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41;&#44; AB&#40;Ariel Barrios&#41;&#44; JG&#40;JUan Guardiola&#41;&#44; MIR &#40;Marcos I restrepo&#41;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores aprobaron el manuscrito final enviado para su evaluaci&#243;n y posible publicaci&#243;n&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los hallazgos y las conclusiones del presente manuscrito son responsabilidad de los autores y no representan necesariamente la posici&#243;n oficial de la SEMICYUC&#46;</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0215">Papel de los auspiciantes</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La SEMICYUC no ha tenido ninguna implicaci&#243;n en el dise&#241;o del estudio&#44; en el an&#225;lisis y la interpretaci&#243;n de los datos o en la redacci&#243;n del presente manuscrito&#46; JG ha tenido un tiempo parcial protegido destinado al an&#225;lisis del estudio&#44; a trav&#233;s de una beca de investigaci&#243;n de la Fundaci&#243;n Privada Barri&#46; AR&#44; el autor para la correspondencia&#44; ha tenido acceso a todos los datos del estudio y es el responsable final de enviar el manuscrito para su publicaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0220">Conflicto de intereses</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">AR ha recibido una beca de investigaci&#243;n de Gilead Science para el estudio de antibi&#243;ticos nebulizados&#46; Adem&#225;s&#44; ha recibido honorarios por conferencias docentes para Biomerieux&#44; Astellas&#44; Pfizer&#44; Thermo Fisher&#44; MSD&#44; Gilead&#44; Shionogi y BRHAMS&#46; Sin embargo&#44; no tiene conflictos de inter&#233;s con el presente manuscrito</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n total &#40;n&#160;&#61;&#160;3&#46;959&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Demogr&#225;ficas</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">55 &#40;43-67&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#46;359 &#40;59&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Tipo de diagn&#243;stico de ingreso</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Neumon&#237;a viral primaria&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#46;520 &#40;63&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">805 &#40;20&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Gravedad y nivel de asistencia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>APACHE II score&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">16 &#40;12-21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">6 &#40;4-8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62; 2 cuadrantes con infiltrados en la radiograf&#237;a de t&#243;rax&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;731 &#40;43&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap hospital&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4 &#40;2-6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap diagn&#243;stico&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4 &#40;2-7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap UCI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1 &#40;1-2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Vacunados&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">466 &#40;11&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Comorbilidades</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Asma&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">379 &#40;9&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>EPOC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">938 &#40;23&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia cardiaca cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">531 &#40;13&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia renal cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">355 &#40;8&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad Hematol&#243;gica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">287 &#40;7&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Embarazo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">514 &#40;12&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Obesidad &#40;IMC&#160;&#62;30&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;239 &#40;31&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad neuromuscular&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">117 &#40;2&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad autoinmune&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">161 &#40;4&#44;0&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Inmunodeficiencia adquirida&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">445 &#40;11&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Complicaciones</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Shock</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#46;002 &#40;50&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#46;171 &#40;54&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ventilaci&#243;n mec&#225;nica no invasiva &#40;VNI&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;455 &#40;36&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Fracaso de la VNI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">768 &#40;19&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia renal aguda&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;129 &#40;28&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mortalidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">845 &#40;21&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">2&#44;5&#37; IC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">97&#44;5&#37; IC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p &#61;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0251&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&#60;&#160;1&#44;1e-16&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Insuficiencia renal aguda&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;2759160&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;8398&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">3&#44;247e-13&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">3&#44;7199974&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;8479344&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4&#44;8936&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;&#160;2&#44;2e-16&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Shock</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;7920661</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;3835584</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">2&#44;3270</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;078e-0&#44;5&#42;&#42;&#42;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;11-17&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;4155315&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;0114517&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;9993&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0452860&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;18-21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;9302566&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3468351&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;7876&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0003878&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;22-27&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;2490143&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;5392787&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;3074&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;203e-05&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#62; 27 puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;1892816&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;0516243&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;9825&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;924e-07&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;3-6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;1505601&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;8049519&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6631&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;4478884&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;7-8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;8934255&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;5981189&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3436&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;5846590&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;9-10&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3867558&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;9104261&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;1266&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;1303892&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;11-12&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;8822991&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;1519383&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;0919&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0119529&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#62; 12 puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;3234584&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3389414&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;0551&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0028335&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Gap-UCI &#40;12-36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;4226239&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;0443490&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;9611&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0001834&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;318e-06&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">Gap-UCI &#62;80 horas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4&#44;3225489&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">SOFA &#40;puntos&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">GAPUCI &#40;hs&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Puntuaci&#243;n m&#225;xima</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">18&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo SIS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo RF&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Exactitud &#40;<span class="elsevierStyleItalic">accuracy</span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Sensibilidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Especificidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">38&#46;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">30&#46;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Valor predictivo positivo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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ORIGINAL
Spanish Influenza Score (SIS): utilidad del Machine Learning en el desarrollo de una escala temprana de predicción de mortalidad en la gripe grave
Spanish Influenza Score (SIS): Usefulness of machine learning in the development of an early mortality prediction score in severe influenza
Grupo de Trabajo Gripe A Grave (GETGAG) de la Sociedad Española de Medicina Intensiva Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC) ◊
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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mortalidad de los pacientes cr&#237;ticos ingresado en UCI afectados por infecci&#243;n del virus de la gripe contin&#250;a siendo inaceptablemente elevada&#44; algo superior al 20&#37; en la poblaci&#243;n general<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">1-3</span></a> y mayor al 30&#37; en aquellos pacientes que requieren ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Las escalas utilizadas para predecir la gravedad en pacientes con neumon&#237;a comunitaria parecen subestimar la gravedad de los pacientes con infecci&#243;n por gripe<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; La posibilidad de contar con predictores precoces de evoluci&#243;n&#44; puede ser una herramienta de ayuda a la decisi&#243;n cl&#237;nica&#44; al momento de la asistencia de estos pacientes cr&#237;ticos&#46; Diferentes estudios han intentado descubrir predictores relacionados con la mortalidad de este colectivo particular de pacientes en UCI<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5-8</span></a>&#46; Sin embargo&#44; la mayor&#237;a de ellos presentan graves limitaciones relacionadas con el peque&#241;o n&#250;mero de pacientes incluidos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#44; la metodolog&#237;a empleada para obtener el predictor<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;8</span></a> o aplicaci&#243;n a subpoblaciones especiales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; Desarrollar predictores de mortalidad en pacientes cr&#237;ticos es una tarea compleja&#44; debido a su heterogeneidad y a la diferente respuesta sist&#233;mica ante la misma enfermedad&#46; Las nuevas tecnolog&#237;as inform&#225;ticas permiten generar de forma autom&#225;tica&#44; modelos de predicci&#243;n mediante la utilizaci&#243;n de estrategias de &#171;machine learning&#187;&#46;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">11-15</span></a>&#46; Sin embargo&#44; la mayor&#237;a de estos modelos son poco comprensibles por los m&#233;dicos&#44; con una muy baja aceptaci&#243;n a las decisiones cl&#237;nicas basadas en algoritmos cr&#237;pticos &#40;cajas negras&#41; y en general&#44; no tienen una clara aplicaci&#243;n en la pr&#225;ctica cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Por ello&#44; es importante desarrollar modelos predictivos que aprovechen estas nuevas tecnolog&#237;as de an&#225;lisis pero que sean comprensibles&#44; precoces y de aplicaci&#243;n pr&#225;ctica&#44; con la finalidad de ayudar en la decisi&#243;n cl&#237;nica&#46; El objetivo de nuestro estudio es desarrollar mediante el uso de t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#44; una escala gravedad&#44; comprensible y aplicable &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Spanish Influenza Score</span>&#58; SIS&#41;&#44; que permita categorizar o estratificar el riesgo de mortalidad en forma precoz&#44; en los pacientes con gripe al ingreso en la UCI&#46;</p><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Objetivo primario</span><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desarrollar mediante t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#44; una escala de estratificaci&#243;n de la gravedad &#40;SIS&#41; y evaluar la capacidad de predicci&#243;n de mortalidad en UCI para pacientes con gripe grave en UCI</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Objetivo secundario</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Evaluar la capacidad de predicci&#243;n de la mortalidad de un modelo no lineal como <span class="elsevierStyleItalic">Random Forest</span> &#40;RF&#41; en pacientes con gripe grave en UCI respecto de la escala SIS&#46;</p></span></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Material y m&#233;todo</span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Tipo de estudio</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Suban&#225;lisis de base de datos GETGAG&#47;SEMICYUC con pacientes ingresados en 184 UCI espa&#241;olas en el periodo comprendido entre 2009-2018&#44; con infecci&#243;n probada por gripe<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Fuente de los datos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El conjunto de datos de entrenamiento &#40;GE&#41; y el de validaci&#243;n &#40;GV&#41; utilizados para el desarrollo del presente modelo&#44; pertenecen a la base de datos creada en 2009 con motivo de la pandemia por la SEMICYUC para favorecer el conocimiento de esta nueva entidad y generar conocimientos de referencia para la mejor pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; El estudio fue aprobado por el Comit&#233; &#201;tico de Investigaci&#243;n Cl&#237;nica del Hospital Universitario Joan XXIII &#40;IRB&#35;11809&#41; y ratificado por cada comit&#233; local de los centros participantes&#46; La identidad de los pacientes permaneci&#243; an&#243;nima y no se solicit&#243; consentimiento informado por la naturaleza observacional y epidemiol&#243;gica del estudio&#44; como ha sido publicado con anterioridad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron todos los pacientes ingresados en forma consecutiva en las 184 UCI Espa&#241;olas participantes&#44; con signos cl&#237;nicos respiratorios sugestivos de infecci&#243;n viral&#44; con o sin fiebre y con confirmaci&#243;n microbiol&#243;gica de gripe A o B mediante PCR-rt<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos fueron obtenidos por los m&#233;dicos asistenciales a trav&#233;s del examen f&#237;sico&#44; la revisi&#243;n de la historia cl&#237;nica&#44; la radiolog&#237;a y los resultados de laboratorio&#46; Los m&#233;dicos asistenciales de cada centro fueron los responsables de solicitar todos los an&#225;lisis y de realizar todos los procedimientos relacionados con el cuidado del paciente&#46; Solamente se excluyeron del estudio pacientes menores de 15 a&#241;os y aquellos pacientes con datos perdidos relacionados con los objetivos del estudio&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La base de datos contiene variables demogr&#225;ficas&#44; nivel de gravedad&#44; tiempo de inicio de los s&#237;ntomas hasta el ingreso al hospital &#40;Gap-H&#41; o desde el ingreso al hospital hasta la UCI &#40;Gap-UCI&#41;&#44; o hasta el diagn&#243;stico &#40;Gap-Dg&#41;&#44; vacunaci&#243;n antigripal&#44; cuadrantes infiltrados en la radiograf&#237;a de t&#243;rax&#44; insuficiencia renal&#44; ventilaci&#243;n no-invasiva &#40;VNI&#41; o invasiva &#40;VM&#41;&#44; fracaso a la VNI&#44; shock al ingreso y comorbilidades&#44; as&#237; como resultados laboratorio&#46; La valoraci&#243;n de la severidad de la enfermedad se realiz&#243; a trav&#233;s del APACHE II <span class="elsevierStyleItalic">score</span> y el grado de disfunci&#243;n org&#225;nica a trav&#233;s del SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Definiciones&#58;</span> las definiciones de las variables se pueden observar en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">tabla 1 del anexo B</a> y en publicaciones anteriores<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;17-21</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Tratamiento de valores perdidos</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se excluyeron los pacientes con datos perdidos en variables categ&#243;ricas y se imputaron los valores perdidos de las variables num&#233;ricas mediante la funci&#243;n missForest&#47;CRAN-R&#44; una imputaci&#243;n no param&#233;trica del valor perdido utilizando &#225;rboles aleatorios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">22&#44;23</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Elecci&#243;n de los puntos de corte de las variables</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el an&#225;lisis&#44; se debi&#243; convertir las variables num&#233;ricas continuas en categ&#243;ricas&#46; Los puntos de corte para las variables num&#233;ricas se obtuvieron de forma autom&#225;tica a trav&#233;s de la funci&#243;n LOESS <span class="elsevierStyleItalic">smoothing</span> &#40;paquete stats&#47;CRAN R&#41;&#46; La regresi&#243;n de LOESS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> permite trazar curvas de una serie temporal mediante un m&#233;todo de regresi&#243;n de m&#237;nimos cuadrados&#46; Una vez obtenidas las curvas&#44; se definen los puntos de corte a trav&#233;s de aquellas variaciones en la curva que se asocien con un aumento de al menos un 10&#37; de la mortalidad&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Elecci&#243;n de las variables a incluir en el modelo</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La elecci&#243;n de las variables se realiz&#243; de forma autom&#225;tica a trav&#233;s de la obtenci&#243;n del &#171;information Value&#187; para cada una de ellas mediante el paquete estad&#237;stico &#171;InformationValue&#187;-CRAN R&#46; El <span class="elsevierStyleItalic">Information Value</span> &#40;IV&#41; es un m&#233;todo de b&#250;squeda para seleccionar una variable predictora a trav&#233;s de regresi&#243;n log&#237;stica binaria<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">25&#44;26</span></a>&#46; El IV total es la suma de los IV de su categor&#237;a y una medida de la capacidad predictiva de una variable&#44; para discriminar &#171;casos o eventos&#187; y los &#171;controles o no eventos&#187;&#46; Para el IV se consider&#243; un punto de corte &#8805;&#160;0&#44;20 para incluir las variables al modelo seg&#250;n lo sugeridos por Siddiqi<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Validaci&#243;n cruzada</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se puede ver el flujo del an&#225;lisis del estudio&#46; La cohorte original de pacientes se dividi&#243; en dos grupos&#44; GE &#40;75&#37; de los pacientes&#41; para crear el modelo y GV &#40;25&#37; restante&#41; para evaluar la precisi&#243;n y el error de dicho modelo&#46; La partici&#243;n se realiz&#243; de forma aleatoria&#44; pero manteniendo una misma proporci&#243;n en la variable respuesta &#171;y&#187; &#40;mortalidad&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Modelo de regresi&#243;n y obtenci&#243;n de la puntuaci&#243;n del SIS</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez categorizadas todas las variables&#44; se obtuvo un &#171;valor&#187; para cada nivel mediante un modelo binomial de regresi&#243;n log&#237;stica &#40;RL&#41; con la funci&#243;n &#171;glm&#187; de R&#46; A partir de los coeficientes se obtuvieron los <span class="elsevierStyleItalic">ODDS RATIO</span> &#40;OR&#41;&#44; los cuales se redondearon para determinar los puntos asignados a cada variable del score SIS&#46; Se aplic&#243; la puntuaci&#243;n a cada uno de los pacientes y mediante la sumatoria&#44; se obtuvo el puntaje final de la escala SIS&#46; Se realiz&#243; dicho procedimiento para el GE y para GV y se evalu&#243; la capacidad predictiva del modelo mediante su exactitud y discriminaci&#243;n mediante AUC ROC&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Conversi&#243;n del puntaje en probabilidad de muerte y visualizaci&#243;n de los resultados</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para obtener la probabilidad de muerte del puntaje SIS se estimaron mediante RL los coeficientes de la escala y la probabilidad del evento &#40;mortalidad&#41;&#44; utilizando los valores individuales de cada paciente&#46; Posteriormente se construy&#243; una figura de barras &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Barplot</span>&#41; para representar los supervivientes y fallecidos seg&#250;n el puntaje obtenido por la escala SIS y tambi&#233;n una curva de probabilidad del evento &#171;mortalidad en UCI&#187;&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Validaci&#243;n de la escala SIS</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El adecuado funcionamiento de la escala SIS se evalu&#243; mediante la exactitud y discriminaci&#243;n del modelo&#44; as&#237; como sensibilidad &#40;S&#41;&#44; especificidad &#40;E&#41;&#44; valor predictivo positivo &#40;VPP&#41; y negativo &#40;VPN&#41;&#46; Adem&#225;s&#44; se evalu&#243; la calibraci&#243;n entre el riesgo predicho y el observado mediante el &#237;ndice de Sommers<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> Finalmente&#44; se definieron cuatro categor&#237;as de riesgo estratificado seg&#250;n mortalidad&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Modelo no lineal de mortalidad Random Forest &#40;RF&#41;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante RF se determin&#243; un modelo de mortalidad con las variables de ingreso a UCI&#46; RF es una metodolog&#237;a muy usada dentro de la familia de algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico o <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> que se basa en la creaci&#243;n de m&#250;ltiples &#225;rboles &#40;bosques&#41; de decisi&#243;n&#44; que se construyen mediante un algoritmo que introduce un modelo aleatorio de selecci&#243;n de las variables para reducir la correlaci&#243;n entre ellas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">28&#44;29</span></a>&#46; La importancia de la variable se define como la influencia que tiene cada una de ellas al quitarla del modelo respecto de la predicci&#243;n&#46; El modelo final fue valorado mediante la exactitud&#44; discriminaci&#243;n&#44; S&#44; E&#44; VPP y VPN&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Expresi&#243;n de los resultados</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores son expresados como medianas y rango intercuartil &#40;RIC&#41; 25-75&#37;&#44; o bien n&#250;mero y porcentajes seg&#250;n corresponda&#46; Los resultados del an&#225;lisis multivariado se expresan como <span class="elsevierStyleItalic">Odd Ratio</span> y su respectivo intervalo de confianza &#40;IC&#41; 95&#37;&#46; El an&#225;lisis estad&#237;stico se realiz&#243; en el entorno del software R&#44; versi&#243;n 3&#46;6&#46;0 usando los paquetes de R&#46;</p></span></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Resultados</span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0175">Poblaci&#243;n general</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cohorte total de estudio incluy&#243; 3&#46;959 pacientes ingresados en 184 UCI espa&#241;olas&#46; Las caracter&#237;sticas generales de los pacientes se pueden ver en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0180">Desarrollo de la escala <span class="elsevierStyleItalic">Spanish Influenza Score</span> &#40;SIS&#41;</span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0185">Puntos de corte de las variables continuas</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A trav&#233;s de la Regresi&#243;n de LOESS se dibujaron las curvas para las variables continuas como el APACHE II&#44; SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span> y Gap-UCI &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">fig&#46; 1 en anexo B</a>&#41;&#46; En base al cambio del 10&#37; en la probabilidad de muerte en cada curva&#44; se establecieron los siguientes puntos de corte&#58; a&#41; para el APACHE II&#44; 4 puntos de corte&#58; 1&#41; 11 a 17&#44; 2&#41; 18 a 21&#44; 3&#41; 22 a 27 y 4&#41; m&#225;s de 27 puntos&#59; b&#41; para el SOFA&#44; 5 puntos de corte&#58; 1&#41; 3 a 6&#44; 2&#41; 7 a 8&#44; 3&#41; 9 a 10&#44; 4&#41; 11 a 12 y 5&#41; mayor de 12 puntos y c&#41; para el Gap-UCI&#44; los d&#237;as se transformaron en horas y se determinaron 4 puntos de corte&#58; 1&#41; 12-36&#44; 2&#41; 37-60&#44; 3&#41; 61-80 y 4&#41; m&#225;s de 80 horas&#46; Estos puntos de corte se incluyeron en el modelo de regresi&#243;n&#46;</p></span></span><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0190"><span class="elsevierStyleItalic">Elecci&#243;n de las variables mediante el valor de la informaci&#243;n &#40;information value &#61; IV&#41;</span></span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La capacidad de predicci&#243;n de cada variable respecto de la mortalidad en UCI fue evaluada mediante m&#233;todo de regresi&#243;n lineal para obtener el IV&#46; Solamente ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva &#40;VMI&#41;&#44; SOFA score&#44; APACHE II <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">shock</span>&#44; insuficiencia renal aguda &#40;IRA&#41; y Gap-UCI fueron las variables que llegaron al punto de corte establecido para ser incluidas en el modelo&#46; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">en anexo B</a>&#41;&#46;</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0195"><span class="elsevierStyleItalic">Modelo de regresi&#243;n</span></span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se dividi&#243; a la poblaci&#243;n en un grupo de entrenamiento &#40;GE&#59; n&#160;&#61;&#160;2&#46;970&#41; y en un grupo de validaci&#243;n &#40;GV&#59; n&#160;&#61;&#160;989&#41;&#46; Las caracter&#237;sticas de cada grupo pueden observase en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">tabla 3 del anexo B</a>&#46; Los puntos de corte establecidos para APACHE II&#44; SOFA y Gap-UCI y las variables categ&#243;ricas ventilaci&#243;n VMI&#44; <span class="elsevierStyleItalic">shock</span> e IRA se incluyeron en el modelo de regresi&#243;n&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se pueden observar las variables asociadas de forma independiente con la mortalidad&#46; Una vez aplicado el modelo en el GV&#44; se observ&#243; una exactitud del 82&#37; y un AUC ROC 82&#37;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se transformaron los OR de cada variable en los puntos del score mediante redondeo al 0&#44;5 m&#225;s cercano y se desarroll&#243; un <span class="elsevierStyleItalic">score</span> con un puntaje m&#225;ximo de 18 puntos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Se aplic&#243; el puntaje a cada uno de los pacientes del GD y se obtuvo la predicci&#243;n de mortalidad respecto de la puntuaci&#243;n para cada paciente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46; Despu&#233;s se aplic&#243; el <span class="elsevierStyleItalic">score</span> al GV y se obtuvo una exactitud del 83&#37; &#40;95&#37; IC&#58; 0&#44;79-0&#44;84&#41; con un &#225;rea bajo la curva ROC del 82&#37; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41; demostrando una buena discriminaci&#243;n del SIS&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">figura 2 del anexo B</a> se puede observar que la calibraci&#243;n del modelo es buena con un &#237;ndice de Sommers de 0&#44;65 y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se observan los valores predictivos del SIS&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; se determinaron cuatro niveles de riesgo de SIS estratificados seg&#250;n mortalidad&#58; 1&#41; Muy bajo riesgo&#58; SIS 0-8&#46;5 puntos con una mortalidad del 2&#44;5&#37;&#59; 2&#41; Riesgo moderado&#58; SIS 9-11 puntos con una mortalidad del 16&#37;&#59; 3&#41; Riesgo alto&#58; SIS 11&#44;5 -14 puntos con una mortalidad del 36&#46;3&#37; y 4&#41; Muy alto riesgo&#58; SIS &#62;&#160;14 puntos con una mortalidad del 60&#37; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0200">Modelo de predicci&#243;n de mortalidad mediante Random Forest &#40;modelo no lineal&#41;</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de RF evidenci&#243; a la ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&#44; SOFA <span class="elsevierStyleItalic">score</span>&#44; insuficiencia renal aguda&#44; d&#237;as hasta la UCI&#44; APACHE II&#44; fracaso de la ventilaci&#243;n no invasiva e inmunodeficiencia como las variables con mayor impacto sobre la predicci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0135">fig&#46; 3 del anexo B</a>&#41;&#46; La valoraci&#243;n de la predicci&#243;n evidenci&#243; una exactitud del 81&#37; con un AUC ROC de 82&#37;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> se muestran el resto de los par&#225;metros de predicci&#243;n y su comparaci&#243;n respecto del SIS&#46;</p></span></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0205">Discusi&#243;n</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de escalas de gravedad a nivel individual y poblacional es de vital importancia pues permite clasificar y estratificar a los pacientes en categor&#237;as de riesgo&#44; en funci&#243;n de uno de los resultados m&#225;s importantes que pueden medirse en la UCI como es la mortalidad&#46; Sobre este concepto&#44; el objetivo principal de nuestro estudio fue desarrollar un modelo de predicci&#243;n &#171;precoz&#187; de mortalidad&#44; mediante aplicaci&#243;n de m&#233;todos de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> y comparar su rendimiento respecto de un modelo no lineal de Random Forest&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El principal hallazgo del estudio fue que la escala SIS desarrollada&#44; demostr&#243; una adecuada exactitud en la validaci&#243;n cruzada &#40;83&#37;&#41; y una muy buena discriminaci&#243;n &#40;AUCROC 82&#37;&#41;&#44; par&#225;metros de predicci&#243;n similares al modelo Random Forest&#46; Estos datos sugieren que la escala SIS es un modelo v&#225;lido&#44; que permite estratificar adecuadamente el riesgo de muerte en pacientes con gripe al ingreso a UCI&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta el momento los estudios realizados solo han determinado variables asociadas a la mortalidad a trav&#233;s de an&#225;lisis multivariado cl&#225;sico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;6&#44;19&#44;30</span></a> o bien&#44; desarrollando escalas con un limitado n&#250;mero de pacientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;31-33</span></a> o considerando solamente poblaciones especiales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a>&#46; Oh et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> en 709 pacientes&#44; desarrollaron una escala con 4 variables&#44; adjudicando un punto para cada una de ellas &#40;estado mental alterado&#44; hipoxia&#44; infiltrados bilaterales y edad &#62;&#160;65 a&#241;os&#41;&#46; Aunque es un estudio multic&#233;ntrico y la discriminaci&#243;n de la escala fue muy buena &#40;AUC ROC 0&#44;83&#41;&#44; solo 75 &#40;10&#44;5&#37;&#41; pacientes fueron casos graves&#46; Adem&#225;s&#44; los autores no realizaron validaci&#243;n cruzada&#46; Adeniji et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> aplicaron el STSS &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Simple Triage Scoring System</span>&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a> y el SOFA en urgencias&#44; para predecir la necesidad de ventilaci&#243;n mec&#225;nica &#40;VM&#41; y el ingreso en UCI de pacientes con gripe&#46; La discriminaci&#243;n fue superior para el STSS &#40;AUC ROC 0&#44;88&#41; respecto del SOFA &#40;AUC ROC 0&#44;77&#41; para el ingreso a UCI y tambi&#233;n para necesidad de VM &#40;AUC ROC 0&#44;91 vs&#46; AUC ROC 0&#44;87 para STSS y SOFA respectivamente&#41;&#46; Sin embargo&#44; el n&#250;mero de pacientes incluidos es muy bajo &#40;n&#160;&#61;&#160;62&#41;&#44; por lo cual la potencia del estudio es pobre y los resultados dif&#237;ciles de interpretar&#46; Chung et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> desarrollaron una escala de gravedad en 409 pacientes ancianos &#40;GID&#58; Geriatric Influenza Death&#41;&#46; El an&#225;lisis multivariado evidenci&#243; solo cinco variables &#40;coma&#44; elevaci&#243;n de la PCR&#44; c&#225;ncer&#44; enfermedad coronaria y presencia de bandas en la f&#243;rmula leucocitaria&#41; asociadas de forma independiente con la mortalidad&#46; Aunque el GID&#44; mostr&#243; una muy buena discriminaci&#243;n &#40;AUC ROC 86&#37;&#41;&#44; a diferencia de nuestra escala&#44; considera variables de toda la evoluci&#243;n&#44; se limita a la poblaci&#243;n de mayores y no se ha realizado validaci&#243;n cruzada&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios basados en m&#233;todos estad&#237;sticos habituales&#44; como la regresi&#243;n log&#237;stica &#40;modelo lineal&#41;&#44; son ampliamente aceptados por los m&#233;dicos para determinar o investigar factores relacionados con la mortalidad o el desarrollo de alg&#250;n evento adverso&#46; Sin embargo&#44; estos indicadores no funcionan adecuadamente para la predicci&#243;n individual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#44; ni permiten predecir el rumbo cl&#237;nico de un paciente&#46; Nuevas formas de predicci&#243;n&#44; utilizando algoritmos desarrollados mediante t&#233;cnicas de aprendizaje autom&#225;tico &#40;<span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#41;&#44; como las redes neuronales o los &#225;rboles de decisi&#243;n&#44; han sido implementados para la obtenci&#243;n de modelos de predicci&#243;n en diferentes escenarios en cuidados intensivos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">34-37</span></a>&#46; Pero estos modelos&#44; aunque demuestran muy buen rendimiento en la predicci&#243;n&#44; suelen ser incomprensibles para los cl&#237;nicos y poco aplicables&#44; no solo por su complejidad&#44; sino tambi&#233;n&#44; por la falta de inclusi&#243;n en el modelo de variables de gran inter&#233;s cl&#237;nico&#44; como el tratamiento antimicrobiano&#44; en un modelo complejo que compara modelos cl&#237;nicos versus autom&#225;ticos en el tratamiento de la sepsis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#44; lo cual invalida la aplicaci&#243;n cl&#237;nica del modelo&#46; De forma reciente&#44; Hu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a> publicaron un estudio sobre la aplicaci&#243;n de dos t&#233;cnicas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> &#40;<span class="elsevierStyleItalic">gradient boosting XGBoost</span> y RF&#41; comparadas con un modelo de RL para predecir la mortalidad a los 30 d&#237;as&#44; en una cohorte de 336 pacientes con gripe&#46; Los autores concluyen que los modelos XGBoost &#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;84&#41; y RF&#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;80&#41; presentaron una mejor discriminaci&#243;n respecto de la RL &#40;AUC ROC&#160;&#61;&#160;0&#44;70&#41;&#46; Estos resultados no se corresponden con lo observado en nuestro estudio&#44; donde tambi&#233;n utilizamos un modelo de RF&#46; La discrepancia podr&#237;a estar relacionada con el bajo n&#250;mero de pacientes respecto de un elevado n&#250;mero de variables consideradas en el estudio de Hu et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#44; lo cual afecta de forma desfavorable a los modelos de regresi&#243;n&#44; pero no a los desarrollados mediante arboles de decisi&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; utiliza variables de los primeros 7 d&#237;as&#44; con lo cual no puede considerarse como un predictor precoz&#46; Finalmente&#44; la discriminaci&#243;n del mejor modelo &#40;XGBoost&#41;&#44; el cual es poco interpretable para el cl&#237;nico&#44; solo es ligeramente superior a la observada en la escala SIS&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las escalas utilizadas de forma habitual en UCI para medir la gravedad general &#40;APACHE II&#41; o el grado de disfunci&#243;n org&#225;nica &#40;SOFA&#41; presentan limitaciones al momento de categorizar los pacientes con gripe grave<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;8&#44;39-41</span></a>&#44; por lo cual nuestra escala SIS&#44; podr&#237;a ser una alterativa sencilla a implementar en este grupo de pacientes&#44; ya que ha demostrado un rendimiento similar a un modelo de predicci&#243;n desarrollado con <span class="elsevierStyleItalic">Random Forest</span> &#40;RF&#41;&#46; Aunque el RF es uno de los mejores m&#233;todos de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> para responder a los problemas complejos&#44; especialmente aquellos relacionados con asociaciones no lineales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#44; la principal desventaja del m&#233;todo es que es poco entendible para el cl&#237;nico&#44; ya que no permite conocer c&#243;mo se realizan las asociaciones &#40;cajas negras&#41; para generar el modelo final&#46; En el mismo sentido que nuestros resultados&#44; pero en la poblaci&#243;n general de UCI&#44; Kim et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> estudiaron la capacidad de predicci&#243;n de mortalidad&#44; de tres diferentes modelos desarrollados con <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> &#40;redes neuronales&#44; <span class="elsevierStyleItalic">support vector machine</span> y &#225;rboles de decisi&#243;n&#41;&#44; respecto de un modelo tradicional de regresi&#243;n log&#237;stica desarrollado con las variables del APACHE III <span class="elsevierStyleItalic">score</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#46; El estudio incluy&#243; a m&#225;s de 38&#46;000 ingresos y solo consider&#243; los datos capturados en las primeras 24 horas de ingreso a UCI&#46; El estudio evidenci&#243; una capacidad de predicci&#243;n similar entre los cuatro modelos&#44; resaltando a la regresi&#243;n log&#237;stica como un m&#233;todo v&#225;lido para determinar la predicci&#243;n de mortalidad respecto de modelos m&#225;s complejos&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio combina t&#233;cnicas de aprendizaje autom&#225;tico con regresi&#243;n log&#237;stica&#44; lo cual le brinda robustez y objetividad&#46; Adem&#225;s&#44; siendo un estudio multic&#233;ntrico y con un elevado n&#250;mero de pacientes&#44; permite la generalizaci&#243;n de los resultados&#44; ya que las 184 UCI participantes representan aproximadamente el 50&#37; de todas las UCI de Espa&#241;a&#46; Sin embargo&#44; nuestro estudio presenta algunas limitaciones que deben ser remarcadas para su adecuada interpretaci&#243;n&#46; Primero&#44; nuestra escala SIS utiliza solamente datos al ingreso de UCI&#44; por lo cual&#44; datos relacionados con los cambios producidos durante la evoluci&#243;n no son considerados&#46; Aunque esto puede afectar la capacidad de predicci&#243;n&#44; nuestro objetivo primario fue desarrollar una escala de riesgo &#171;precoz&#187; al momento de ingreso a UCI y no durante su evoluci&#243;n&#44; la cual ha demostrado un adecuado poder de discriminaci&#243;n&#46; Segundo&#44; el desarrollo del modelo se ha realizado considerando solamente pacientes ingresados en UCI espa&#241;olas&#44; por lo cual&#44; el modelo podr&#237;a no presentar un adecuado funcionamiento en otros pa&#237;ses&#44; o en otras poblaciones fuera del &#225;mbito de la UCI&#46; Tercero&#44; aunque se ha realizado una validaci&#243;n cruzada&#44; el funcionamiento de SIS no ha sido probado en forma prospectiva&#44; por lo cual&#44; nuestro proyecto contempla una validaci&#243;n prospectiva nacional e internacional del SIS para evaluar el impacto cl&#237;nico real y la aceptaci&#243;n de la escala por parte de los intensivistas&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusi&#243;n&#44; la escala SIS desarrollada en base a los datos de m&#225;s de 3&#46;900 pacientes cr&#237;ticos&#44; demuestra una predicci&#243;n similar a la observada para un modelo de Random Forest&#46; Considerando que la aplicabilidad de la escala SIS es sencilla y permite obtener una estratificaci&#243;n del riesgo de muerte de forma precoz&#44; su implementaci&#243;n podr&#237;a impactar favorablemente en la evoluci&#243;n de los pacientes ingresados en UCI por infecci&#243;n grave por gripe&#46; Sin embargo&#44; estas consideraciones deber&#225;n ser confirmadas con la validaci&#243;n prospectiva del SIS&#46;</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0210">Autor&#237;a&#47;colaboraciones</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Concepci&#243;n y el dise&#241;o del estudio&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#46; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#41;&#44;MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;&#44; JG&#40;Jose garnacho-Montero&#41;&#44; MRB &#40;Manuel Ruiz Botella&#41;&#44; JG &#40;Josep Gomez&#41;&#44; JA&#40;Jordi Albiol&#41;&#44; EM &#40;Eduard mallol&#41;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adquisici&#243;n de los datos y an&#225;lisis&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; MRB &#40;Manuel Ruiz Botella&#41;&#44; JG &#40;Josep Gomez&#41;&#44; JA&#40;Jordi Albiol&#41;&#44; EM &#40;Eduard mallol&#41; AB&#40;Ariel Barrios&#41;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Interpretaci&#243;n de los datos&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;&#44; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41; ST&#40;Sandra Trefler&#41;&#44; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; JCY &#40;Juan carlos yebenes&#41;&#44; AT &#40;Antoni Torres&#41; PR&#40;Paula Ramirez&#41; JGM&#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; RF&#40;Ricard ferrer&#41;&#44; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41; JG&#40;JUan Guardiola&#41;&#44; MIR&#40;Marcos I restrepo&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Importante aportaci&#243;n intelectual al contenido&#58; AT &#40;Antoni Torres&#41;&#44; JGM &#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; PR &#40;Paula Ramirez&#41;&#44; JCY &#40;Juan Carlos Yebenes&#41;&#44; RF &#40;Ricard ferrer&#41;&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41;&#44; JG &#40;JUan Guardiola&#41;&#44;MIR&#40;Marcos I Restrepo&#41;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Borrador del manuscrito&#58; AR &#40;Alejandro Rodriguez&#41;&#44; MS &#40;Manuel Samper&#41;&#44; GM&#40;Gerard Moreno&#41;</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Revisi&#243;n cr&#237;tica del contenido&#58; MB&#40;Mar&#237;a Bodi&#41;&#44; ED &#40;Emili D&#237;az&#41;&#46; JMC &#40;Judth Mar&#237;n-Corral&#41;&#44; LC&#40;Laura Claverias&#41;&#44; JCY &#40;Juan carlos yebenes&#41;&#44; JSV&#40;Jordi Sole-Violan&#41;&#44; AT &#40;Antoni Torres&#41;&#44; PR &#40;Paula Ramirez&#41;&#44; JGM &#40;Jose Garnacho Montero&#41;&#44; RF &#40;Ricard ferrer&#41;&#44; IML&#40;Ignacio Mart&#237;n Loeches&#41;&#44; LFR&#40;Luis Felipe Reyes&#41;&#44; AB&#40;Ariel Barrios&#41;&#44; JG&#40;JUan Guardiola&#41;&#44; MIR &#40;Marcos I restrepo&#41;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores aprobaron el manuscrito final enviado para su evaluaci&#243;n y posible publicaci&#243;n&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los hallazgos y las conclusiones del presente manuscrito son responsabilidad de los autores y no representan necesariamente la posici&#243;n oficial de la SEMICYUC&#46;</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0215">Papel de los auspiciantes</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La SEMICYUC no ha tenido ninguna implicaci&#243;n en el dise&#241;o del estudio&#44; en el an&#225;lisis y la interpretaci&#243;n de los datos o en la redacci&#243;n del presente manuscrito&#46; JG ha tenido un tiempo parcial protegido destinado al an&#225;lisis del estudio&#44; a trav&#233;s de una beca de investigaci&#243;n de la Fundaci&#243;n Privada Barri&#46; AR&#44; el autor para la correspondencia&#44; ha tenido acceso a todos los datos del estudio y es el responsable final de enviar el manuscrito para su publicaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0220">Conflicto de intereses</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">AR ha recibido una beca de investigaci&#243;n de Gilead Science para el estudio de antibi&#243;ticos nebulizados&#46; Adem&#225;s&#44; ha recibido honorarios por conferencias docentes para Biomerieux&#44; Astellas&#44; Pfizer&#44; Thermo Fisher&#44; MSD&#44; Gilead&#44; Shionogi y BRHAMS&#46; Sin embargo&#44; no tiene conflictos de inter&#233;s con el presente manuscrito</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Poblaci&#243;n total &#40;n&#160;&#61;&#160;3&#46;959&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Demogr&#225;ficas</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">55 &#40;43-67&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#46;359 &#40;59&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Tipo de diagn&#243;stico de ingreso</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Neumon&#237;a viral primaria&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#46;520 &#40;63&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">805 &#40;20&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Gravedad y nivel de asistencia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>APACHE II score&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">16 &#40;12-21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">6 &#40;4-8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#62; 2 cuadrantes con infiltrados en la radiograf&#237;a de t&#243;rax&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;731 &#40;43&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap hospital&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4 &#40;2-6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap diagn&#243;stico&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4 &#40;2-7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Gap UCI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1 &#40;1-2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Vacunados&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">466 &#40;11&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Comorbilidades</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Asma&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">379 &#40;9&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>EPOC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">938 &#40;23&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia cardiaca cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">531 &#40;13&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia renal cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">355 &#40;8&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad Hematol&#243;gica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">287 &#40;7&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Embarazo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">514 &#40;12&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Obesidad &#40;IMC&#160;&#62;30&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;239 &#40;31&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad neuromuscular&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">117 &#40;2&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad autoinmune&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">161 &#40;4&#44;0&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Inmunodeficiencia adquirida&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">445 &#40;11&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Complicaciones</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Shock</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#46;002 &#40;50&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#46;171 &#40;54&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ventilaci&#243;n mec&#225;nica no invasiva &#40;VNI&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;455 &#40;36&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Fracaso de la VNI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">768 &#40;19&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia renal aguda&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;129 &#40;28&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mortalidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">845 &#40;21&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">2&#44;5&#37; IC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">97&#44;5&#37; IC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor de p &#61;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0251&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">&#60;&#160;1&#44;1e-16&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Insuficiencia renal aguda&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;2759160&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;8398&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">3&#44;247e-13&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Ventilaci&#243;n mec&#225;nica invasiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">3&#44;7199974&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;8479344&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4&#44;8936&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60;&#160;2&#44;2e-16&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Shock</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;7920661</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;3835584</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">2&#44;3270</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">1&#44;078e-0&#44;5&#42;&#42;&#42;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;11-17&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;4155315&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;0114517&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;9993&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0452860&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;18-21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;9302566&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3468351&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;7876&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0003878&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#40;22-27&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;2490143&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;5392787&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;3074&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;203e-05&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">APACHE II &#62; 27 puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;1892816&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;0516243&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;9825&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;924e-07&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;3-6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;1505601&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;8049519&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6631&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;4478884&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;7-8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;8934255&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;5981189&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3436&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;5846590&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;9-10&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3867558&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;9104261&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;1266&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;1303892&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#40;11-12&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;8822991&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;1519383&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;0919&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0119529&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">SOFA &#62; 12 puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;3234584&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;3389414&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;0551&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;0028335&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Gap-UCI &#40;12-36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;4226239&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;0443490&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">2&#44;9611&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">0&#44;0001834&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">1&#44;318e-06&#42;&#42;&#42;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t">Gap-UCI &#62;80 horas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">4&#44;3225489&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Puntos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">SOFA &#40;puntos&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">1&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">GAPUCI &#40;hs&#41;</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Puntuaci&#243;n m&#225;xima</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">18&#46;0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo SIS&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo RF&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Exactitud &#40;<span class="elsevierStyleItalic">accuracy</span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">Sensibilidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Especificidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">38&#46;4&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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                  \t\t\t\t">30&#46;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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                  \t\t\t\t">Valor predictivo positivo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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