[JAMA PEDIATRICS]Paquete R para clasificación de condición crónica compleja pediátrica

  • La identificación de niños con enfermedades crónicas complejas (CCC) es necesaria para mejorar la prestación de servicios de salud y realizar investigaciones clínicas, ya que esta población de pacientes utiliza recursos médicos significativos para pacientes internados y ambulatorios.1 La clasificación CCC original se publicó en 2000.2 A la segunda versión se publicó en 2014 para reflejar las adiciones al sistema de Clasificación Internacional de Enfermedades y la adopción por los Estados Unidos de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas de Salud Relacionados, Décima Revisión.3 La clasificación de CCC es ampliamente utilizada en investigación (actualmente citado en más de 100 publicaciones de revistas revisadas por pares). Sin embargo, el enfoque actual para asignar las categorías CCC en los conjuntos de datos relacionados con la atención médica está limitado por el software propietario y la ineficiencia computacional. El software SAS y Stata para asignar categorías de CCC se publicaron como apéndices de la actualización de 2014 3, pero no todos los investigadores tienen acceso a estos paquetes estadísticos. Además, los conjuntos de datos cada vez más grandes están disponibles para los investigadores. Aunque la capacidad de procesamiento de datos de las computadoras individuales continúa mejorando, el software SAS y Stata puede tomar un tiempo significativo para ejecutarse en conjuntos de datos con millones de observaciones. El objetivo de este proyecto fue desarrollar software computacionalmente eficiente para generar las categorías de CCC utilizando R, un entorno estadístico de fuente abierta y gratuito.4 Luego comparamos el software SAS, Stata y R con respecto a la precisión y velocidad de clasificación en un sistema típico de escritorio.
  • Métodos: | Desarrollamos el paquete pccc R basado en el sistema CCC 2014 versión 2.3 Para maximizar la eficiencia computacional, aprovechamos la capacidad de llamar a C ++ desde R utilizando el paquete Rcpp.5 Utilizamos prácticas de ingeniería de software estándar, incluido el control de versiones distribuidas. , seguimiento de problemas y pruebas unitarias. Probamos el paquete pccc utilizando los mismos conjuntos de datos del Proyecto de Utilidad y Costos de Salud de la Agencia para la Investigación y Calidad de la Atención Médica utilizada para desarrollar el software 2014 (Base de Datos de Pacientes Internos de Niños [KID] y Muestra del Departamento de Emergencia Nacional de 2010 [NEDS]). En el mismo sistema de escritorio (i7 dual-core, 16-GB RAM), clasificamos cada registro con el software SAS, Stata y R y comparamos los resultados. Probamos la precisión (porcentaje correc- tamente clasificado) del software R utilizando SAS como estándar de criterio. Para probar la velocidad relativa de las 3 implementaciones, comparamos el tiempo de procesamiento (en minutos) para el conjunto de datos KID de 3 407 146 registros y el conjunto de datos NEDS de 28 584 301 registros. La última versión del paquete R está disponible en la Red Integral de Archivos R (https://cran.r-project.org/web/packages/pccc/index.html), y la versión de desarrollo está en GitHub (https : //github.com/CUD2V/pccc). La aprobación de la junta de revisión institucional no fue requerida para este estudio utilizando conjuntos de datos disponibles públicamente.

cuidados-paliativos-2.jpg

DESCARGAR PUBLICACION

Deja un comentario