Resumen

La migraña ocupa el primer lugar como causa de discapacidad entre las enfermedades neurológicas, es la tercera causa de discapacidad en la población de menos de 50 años y la séptima causa de años de vida vividos con discapacidad en el mundo. Se realizó este estudio para construir algoritmos diagnósticos autovalidados que permitieran predecir con exactitud aceptable la aparición de discapacidad moderada a grave por migraña. Se aplicaron técnicas de minería de datos a la base de datos con la información de los 505 pacientes con migraña diagnosticados en el estudio transversal multicéntrico del proyecto de cefaleas Bayamo. Se emplearon siete algoritmos (JRip, NNge, J48, Id3, Naive Bayes, Bayesian Logistic Regression e IBk) pertenecientes a varios paradigmas de la inteligencia artificial. Los algoritmos JRip y J48 predijeron el riesgo de desarrollar la discapacidad moderada a grave por migraña a 93.7 % y 91.8 % de los pacientes respectivamente; con un área bajo la curva ROC de 0,899 y 0.920. El factor más importante lo constituyó haber tenido más de 20 días con cefalea en los últimos tres meses, le siguieron en orden de importancia, la mala calidad del sueño y las cefaleas coexistentes. Se concluyó que el árbol de toma de decisiones y las reglas de decisión permitieron predecir el riesgo de desarrollar discapacidad moderada a grave por migraña.

Palabras clave: trastornos migrañosos migraña con aura predicción minería de datos personas con discapacidad.

2018-02-16   |   640 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 23 Núm.6. Noviembre-Diciembre 2017 Pags. 796-808 Multimed 2017; 23(6)