José Vicente Roig Vila, Juan García Armengol, Alfonso García Fadrique, Manuel Herrera, Idel Montalvo Arango, Joaquín Izquierdo
Los métodos complejos de análisis de datos precisan de técnicas de optimización tales como los algoritmos evolutivos para generar resultados fiables.
El objetivo de este estudio es analizar las relaciones de determinados cuidados perioperatorios en cirugía colorrectal (CCR) con datos epidemiológicos de cirujanos efectuando un agrupamiento particional para buscar asociaciones relevantes.
Métodos Se emplearon datos de una encuesta sobre cuidados perioperatorios en CCR a miembros de las asociaciones coloproctológicas españolas, analizando respuestas relacionadas con preparación cólica (PMC), sonda nasogástrica (SNG), drenajes (D) y alimentación precoz (AP), sobre las que existe evidencia científica (EC) que muestra innecesarias las primeras e importante la última. Aplicamos una variante de Particle Swarm Optimization (PSO), para agrupar conglomerados de datos optimizando variables con criterios de agrupación estadística.
Resultados Se analizaron 130 encuestas hallando 2 grupos claros que incluían respectivamente al 21,5 y 78,5% de la muestra. El 68% de cirujanos del grupo A eran European Board in Coloproctology, frente a ninguno del B y los del primero desarrollaban 80% de actividad coloproctológica frente al 60% del resto. A preguntas sobre PMC, SNG, D y AP respondieron homogéneamente siguiendo la EC los del grupo A, mientras los otros lo hicieron de modo disperso y sin seguirla. Edad, puesto de trabajo o rango académico no fueron relevantes en el agrupamiento.
Conclusiones El algoritmo evolutivo se ha mostrado capaz de identificar grupos según el empleo de cuidados perioperatorios en CCR. La acreditación y dedicación se han asociado a comportamientos basados en la EC.
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