Estado actual y calidad de algoritmos de aprendizaje automático para predecir respuesta al tratamiento en artritis reumatoide: una revisión sistemática

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dc.contributorBerra Romani, Roberto
dc.contributorMendoza Pinto, Claudia
dc.contributorGarcía Carrasco, Mario
dc.contributor.authorMaya Castro, Iván Daniel
dc.date.accessioned2024-02-13T20:38:37Z
dc.date.available2024-02-13T20:38:37Z
dc.date.issued2023-09
dc.description.abstract“Aunque los fármacos modificadores de la enfermedad son la opción terapéutica para alcanzar la remisión de la artritis reumatoide, estos han mostrado en promedio un 60.0% de efectividad, haciendo necesario la realización de modelos predictivos que permitan conocer la respuesta que tendrán los pacientes a estos fármacos. En los últimos años se han empleado algoritmos de aprendizaje automático para la realización de estos modelos predictivos, sin conocer cuál es el estado actual y calidad de los estudios. El objetivo es analizar mediante una revisión sistemática, el estado actual y la calidad de los algoritmos de aprendizaje automático para la identificación de predictores de respuesta al tratamiento en artritis reumatoide. Se realizó una revisión sistemática empleando 5 bases de datos desde su inicio hasta diciembre de 2022. Identificando artículos que evaluaban algoritmos de aprendizaje automático como modelos predictivos de respuesta al tratamiento. Este trabajo se apegó a las guías establecidas por PRISMA. Se evaluó la adherencia al checklist TRIPOD, y el riesgo de sesgo y aplicabilidad mediante PROBAST, además se realizó un análisis descriptivo con la información más relevante”.
dc.folio20231003121649-2456-T
dc.formatpdf
dc.identificator3
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/19970
dc.language.isospa
dc.matricula.creator221450044
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationMEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD
dc.subject.lccArticulaciones--Enfermedades
dc.subject.lccArtritis--Tratamiento
dc.subject.lccMedicamentos--Efectividad
dc.subject.lccInformática médica--Procesamiento de datos
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias Médicas E Investigación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ciencias Naturales y de la Salud
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Medicina
dc.thesis.degreetoobtainMaestro(a) en Ciencias Médicas e Investigación
dc.titleEstado actual y calidad de algoritmos de aprendizaje automático para predecir respuesta al tratamiento en artritis reumatoide: una revisión sistemática
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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