Resumen

El cáncer de vejiga, el noveno más frecuente en todo el mundo, requiere un diagnóstico y un tratamiento rápidos para evitar la progresión de la enfermedad y mejorar la supervivencia de los pacientes. Sin embargo, los pacientes con cáncer de vejiga suelen sufrir retrasos considerables en el diagnóstico. Uno de los motivos de estos retrasos es que la hematuria, uno de los principales síntomas del cáncer de vejiga, tiene una alta probabilidad de ser también un signo de alerta de enfermedades del tracto urinario. Otra razón es que la sensibilidad de las partes del cuerpo afectadas por el cáncer de vejiga disuade a los pacientes de someterse a una cistoscopia e influye en el comportamiento de "compra de médico" de los pacientes. En este estudio, se utilizó el proceso de jerarquía analítica para determinar las variables críticas que influyen en el retraso diagnóstico; además, las variables se utilizaron para construir modelos de predicción del retraso diagnóstico en pacientes con hematuria mediante el uso de varias técnicas de aprendizaje automático. Además, se evaluaron las variables críticas asociadas al retraso diagnóstico del cáncer de vejiga en pacientes con hematuria mediante la tecnología GainRatio. La muestra del estudio se seleccionó a partir de una base de datos poblacional. Los resultados de la evaluación del modelo indicaron que el modelo de predicción establecido mediante algoritmos de árboles de decisión superó a los demás modelos. Los factores de riesgo críticos para el diagnóstico tardío del cáncer de vejiga fueron los siguientes (1) cistoscopia realizada 6 meses después del diagnóstico de hematuria y (2) compras del médico.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:cáncer de vejiga, diagnóstico, pacientes, hematuria, variables críticas, compras de médicos, proceso de jerarquía analítica, factores de riesgo críticos, algoritmos de árboles de decisión, resultados de la evaluación de modelos
• Keywords:bladder cancer, diagnosis, patients, hematuria, critical variables, physician shopping, analytic hierarchy process, critical risk factors, decision tree algorithms, model evaluation results