Modelos Bayesianos Jerárquicos de Regresión: Evaluación del Efecto de la Ranolazina, Dofetilida, Verapamilo y Quinidina en la repolarización ventricular.

Abstract

El modelamiento bayesiano jerárquico permite capturar la incertidumbre que presentan los datos biomédicos, permitiendo tener estimaciones robustas en cuanto a parámetros de los regresores y predicciones. Siendo la duración intervalo QT un marcador de repolarización ventricular el cual mide el tiempo que comienza la onda Q hasta que termina la onda T, su modelamiento a través de características electrocardiográficas y clínicas ayudara a los profesionales de la salud a una administración adecuada de los fármacos: Ranolazina, Do-fetilida, Verapamilo y la Quinidina. El estudio se desarrolla mediante enfoque cuantitativo sustentando en el modelamiento bayesiano, donde la población de estudio son pacientes a los cuales se les administraron diferentes fármacos. Posteriormente se recolectaron datos electrocardiográficos que permitan caracterizar la repolarización cardiaca mediante la duración del intervalo QT. A partir de estos datos se construyen modelos con la finalidad de encontrar el modelo que mejor explique la duración del intervalo QT, esto mediante métricas de predicción como lo son RMSE, MAPE y WAIC. De los modelos planteados el de mejor rendimiento es en el que se incluye al modelo base y las variables asimetría de onda T y JT, aquí se evidencia que el uso de la Quinidina aumenta en promedio 55.41 ms la duración del intervalo QT, además este modelo permite realizar predicciones más robustas de la duración del intervalo según las diversas características electrocardiográficas y clínicas. En consecuencia, el modelo se plantea como una herramienta para mejorar la toma de decisiones y así reducir las muertes que se deben a anomalías en la repolarización ventricular.