6.3 Resultados de la clasificación de los pacientes
6.3.3 Comparación de los métodos de clasificación
Para cada método de clasificación propuesto (S-Class y F-Class), y para cada una de las diferentes señales espectrales se calcularon las curvas ROC (receiver operating curve) y el área bajo estas curva (AUC), como indices para la selección del mejor clasificador. Las curvas ROC de las clasificaciones realizadas con el método S-Class obtuvieron valores de AUC superiores a los obtenidos por los clasificadores que usaron las características extraídas y el SFFS (F-Class).
Las AUC obtenidas a partir de los clasificadores de HRV, para S-Class y F-Class, son las que presentan los menores valores de área siendo los clasificadores que me-
nos discriminan entre los pacientes. Las S-Class considerando FLW y MSC presentan mayores valores de AUC, comparando con los valores obtenidos con F-Class y con- siderando las mismas señales. La Figura 6.3 presenta las curvas ROC y las AUC al comparar las clasificaciones entre los dos métodos propuestos.
0 0.5 1 0 0.5 1 Sensibilidad S−Class = 0.88 F−Class = 0.95 0 0.5 1 0 0.5 1 Sensibilidad S−Class = 0.99 F−Class = 0.94 0 0.5 1 0 0.5 1 1−Especificidad Sensibilidad S−Class = 0.99 F−Class = 0.88 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.8 F−Class = 0.89 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.98 F−Class = 0.84 0 0.5 1 0 0.5 1 1−Especificidad S−Class = 1 F−Class = 0.9 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.73 F−Class = 0.8 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.99 F−Class = 0.86 0 0.5 1 0 0.5 1 1−Especificidad S−Class = 0.99 F−Class = 0.82 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.85 F−Class = 0.95 0 0.5 1 0 0.5 1 S−Class = 0.97 F−Class = 0.95 0 0.5 1 0 0.5 1 1−Especificidad S−Class = 0.99 F−Class = 0.93 Señal de Flujo respiratorio
Variabilidad del ritmo cardíaco
Magnitud de la coherencia al cuadrado
GS vs. GF GS vs. GR GF vs. GR GS vs. GFR
GS vs. GF GS vs. GR GF vs. GR GS vs. GFR
GS vs. GF GS vs. GR GF vs. GR GS vs. GFR
Figura 6.3 Curva ROC comparando los clasificadores S-Class y F-CLass.
6.4
Discusión y conclusiones
En este estudio se ha realizo la clasificación de los pacientes en procesos de deste- te y desconexión de la ventilación mecánica usando las componentes espectrales de HRV, del flujo respiratorio y su coherencia espectral. En la práctica clínica es muy importante la distinción entre los pacientes que superan exitosamente el ensayo de respiración espontánea y aquellos que superando el test tienen que ser reintubados por no poder mantener la respiración espontanea. Para esto se estudiaron 2 métodos
de clasificación, aplicando el PCA a las señales espectrales (S-Class) y la selección de las características (SFFS) extraídas de estas señales espectrales (F-Class).
Se encontró que el método S-Class es más adecuado para la clasificación de los diferentes grupos de pacientes en proceso de extubación, particularmente usando la MSC. Este tipo de clasificadores presentan un buen balance entre sensibilidad y es- pecificidad, y un alto valor de precisión, del 92 % al clasificar los pacientes de GE vs. GF, 86 % al clasificar GE vs. GR, y 83 % clasificando GE vs. GFR (ver Table6.5).
El grupo de pacientes reintubados es el más complejo para el análisis y clasifica- ción, debido a que su respuesta inicial a la prueba de respiración espontánea es similar a la de los pacientes éxito, pero antes de 48h, la evolución del patrón respiratorio es más comparable a la de los pacientes del grupo GF. Sin embargo con este nuevo mé- todo propuesto se consiguió un índice de clasificación superior al 80 % con valores de sensibilidad y especificidad también superiores a este valor.
Aplicando el método de S-Class en la MSC para la clasificación de los pacientes GF vs. GR el resultado de precisión obtenido es inferior al 70 %, mientras que al usar el mismo método en el espectro de la señal de FLW la precisión es del 79 %. Estos valores de clasificación sugieren que el comportamiento del flujo respiratorio entre los pacientes fracasos y reintubados durante la prueba de tubo en T presenta diferencias, por esta razón los índices de clasificación son altos. Por otra parte, los valores bajos de los índices de clasificación al aplicar el mismo método a la MSC sugiere que el comportamiento de la interacción cardiorespiratorio de los pacientes de los grupos GF y GR es similar.
Aplicando el método de F-Class se puede observar que el fp de la FLW y de la
MSC son los parámetros más seleccionados por el SFFS para la clasificación, al igual que las relaciones de potencia en la MSC. La mejor clasificación con este método
se obtuvo comparando los pacientes GE vs. GF, usando los parámetros extraídos de FLW, con una precisión del 74 %. Este valor de clasificación es visiblemente inferior al obtenido con la misma señal aplicando el método de S-Class (Acc=88 %).
En conjunto, se observa que el método de S-Class es mejor que el método F-Class, valorado en función de las precisiones de los clasificadores y de las curvas ROC obteni- das (Figura 6.3). Esto podría estar relacionado con la reducción de la dimensionalidad de las señales espectrales comparado con la selección de características, siendo posible que el PCA aplicado directamente a las señales espectrales captura más información que la extracción y selección de características.
Desde la perspectiva de la clínica, recientes estudios demuestran que la proporción de pacientes desconectados del ventilador mecánico al primer intento va aumentando, mientras que el porcentaje de sujetos que tienen que ser reintubados se mantiene constante [118]. El porcentaje de pacientes que necesitan ser reintubados antes de las 48h, después de haber superado exitosamente el ensayo de destete, está en el rango del 6 % al 25 % para diferentes poblaciones. Este tipo de pacientes tienden a requerir ventilación mecánica por periodos de tiempo más largos, deben permanecer en cuidados intensivos, y aumentan sus indices de mortalidad [117].
En nuestros estudios previos, se propuso la caracterización del patrón respiratorio en base al análisis estadístico de las series temporales extraídas de las señales cardíacas y respiratorias [96, 123, 136]. En general, se obtuvieron buenos resultados clasificando los pacientes del GE y GF, pero el mayor desafió continua siendo la clasificación de los pacientes reintubados.
El avance del método propuesto en este capítulo, aplicando el PCA análisis a las señales espectrales, permite una mejora en la clasificación de los diferentes grupos de pacientes, especialmente de aquellos que requieren ser reintubados. Además, el uso
de la MSC, y no el estudio por separado de la HRV y FLW, permite un considerable incremento en la información aportada al clasificador, especialmente para distinguir entre los pacientes de los GE y GR. Sin embargo, características adicionales y la información clínica sobre los pacientes debe ser considerada antes del ensayo de destete para incrementar el poder de discriminación entre los grupos.