Estado en la investigación sobre modelos de predicción de la severidad en confirmados de la Covid-19
Fuente:
Redalyc
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad de Ciencias Médicas de La Habana
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
| _version_ | 1876451206837043200 |
|---|---|
| author | Maicel Monzón-Pérez |
| author_facet | Maicel Monzón-Pérez |
| contents | Estado en la investigación sobre modelos de predicción de la severidad en confirmados de la Covid-19 Maicel Monzón-Pérez Lizet Sánchez-Valdés Elizabeth Rieche-Gómez Agustín Lage-Dávila Medicina 19 CoV SARS COVID triaje Introducción: El conocimiento previo en literatura científica sobre modelos de predicción clínica en pacientes con la COVID-19 puede ser de utilidad para el desarrollo de nuevas investigaciones.Objetivo: Describir las fuentes, autores, documentos claves que forman parte del frente de investigación. Identificar qué modelos, variables de resultado, predictores y algoritmos han resultado relevantes. Identificar en qué medida los modelos disponibles podrían cumplir con los atributos de calidad y qué características deberían poseer para ser aplicables en el contexto cubano.Material y Métodos: Se realizó una revisión y análisis cienciométrico sobre la investigación en desarrollo y validación de modelos de predicción clínica en la COVID-19. Se utilizaron indicadores cienciométrico y se realizó un mapa temático para el análisis de la estructura conceptual del tema.Resultados: El tema resultó de gran interés con trabajos publicados en las revistas de más alto nivel. Es posible distinguir un contexto de aplicación de bajo y alto riesgo acorde con el nivel primario y secundario de salud. La revisión sistemática publicada por Wynants y colaboradores constituyó la publicación de mayor impacto y una fuente importante para la identificación de modelos, principales componentes. Conclusiones: La literatura reconoce que la mayoría de los modelos publicados no se recomiendan para su uso generalizado en la práctica clínica por lo que es un frente de investigación abierto. Sin embargo, los datos obtenidos podrían ser de utilidad para el desarrollo y validación de modelos en Cuba. 2023 artículo científico 1729-519X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=180482304012 https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/html/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/180482304012.epub https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1804 Revista Habanera de Ciencias Médicas application/pdf Universidad de Ciencias Médicas de La Habana Revista Habanera de Ciencias Médicas (Cuba) Num.1 Vol.22 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_180482304012 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad de Ciencias Médicas de La Habana |
| spellingShingle | Estado en la investigación sobre modelos de predicción de la severidad en confirmados de la Covid-19 Maicel Monzón-Pérez Medicina 19 CoV SARS COVID triaje Estado en la investigación sobre modelos de predicción de la severidad en confirmados de la Covid-19 Maicel Monzón-Pérez Lizet Sánchez-Valdés Elizabeth Rieche-Gómez Agustín Lage-Dávila Medicina 19 CoV SARS COVID triaje Introducción: El conocimiento previo en literatura científica sobre modelos de predicción clínica en pacientes con la COVID-19 puede ser de utilidad para el desarrollo de nuevas investigaciones.Objetivo: Describir las fuentes, autores, documentos claves que forman parte del frente de investigación. Identificar qué modelos, variables de resultado, predictores y algoritmos han resultado relevantes. Identificar en qué medida los modelos disponibles podrían cumplir con los atributos de calidad y qué características deberían poseer para ser aplicables en el contexto cubano.Material y Métodos: Se realizó una revisión y análisis cienciométrico sobre la investigación en desarrollo y validación de modelos de predicción clínica en la COVID-19. Se utilizaron indicadores cienciométrico y se realizó un mapa temático para el análisis de la estructura conceptual del tema.Resultados: El tema resultó de gran interés con trabajos publicados en las revistas de más alto nivel. Es posible distinguir un contexto de aplicación de bajo y alto riesgo acorde con el nivel primario y secundario de salud. La revisión sistemática publicada por Wynants y colaboradores constituyó la publicación de mayor impacto y una fuente importante para la identificación de modelos, principales componentes. Conclusiones: La literatura reconoce que la mayoría de los modelos publicados no se recomiendan para su uso generalizado en la práctica clínica por lo que es un frente de investigación abierto. Sin embargo, los datos obtenidos podrían ser de utilidad para el desarrollo y validación de modelos en Cuba. 2023 artículo científico 1729-519X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=180482304012 https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/html/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/180482304012.epub https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1804 Revista Habanera de Ciencias Médicas application/pdf Universidad de Ciencias Médicas de La Habana Revista Habanera de Ciencias Médicas (Cuba) Num.1 Vol.22 |
| title | Estado en la investigación sobre modelos de predicción de la severidad en confirmados de la Covid-19 |
| topic | Medicina 19 CoV SARS COVID triaje |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=180482304012 https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/html/ https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/180482304012.epub https://www.redalyc.org/journal/1804/180482304012/movil |