Introducción:

Las consultas por dolor torácico son frecuentes en los servicios de emergencias médicas (SEM). Aún no se ha identificado una estrategia diagnóstica que utilice tanto los datos objetivos como los subjetivos del dolor.

Objetivos:

Evaluar un clasificador de machine learning para predecir el riesgo de presentar un síndrome coronario agudo (SCA) sin elevación del segmento ST, en pacientes que consultan a un SEM con dolor torácico.

Material y métodos:

Se analizaron 161 pacientes que consultaron al SEM con dolor torácico. Se registró mediante un clasificador de machine learning las variables objetivas y subjetivas de caracterización del dolor.

Resultados:

La edad promedio fue de 57 mas/menos 12, 72,7% masculinos eran de sexo masculino y 17,4 % presentaban evento coronario previo. El 57,8% presentaba un síndrome coronario agudo con una incidencia de IAM de 29,8%, de los cuales requirieron revascularización por ATC el 35%, y CRM el 9,9% en el período de seguimiento a 30 días. Como modelo de clasificación se utilizó un Random Forest Classifier que presentó un área bajo la curva ROC de 0,8991, sensibilidad de 0,8552, especificidad de 0,8588 y una precisión de 0,8441. Las variables predictoras más influyentes fueron peso (p = 0,002), edad (p = 5,011e-07), intensidad del dolor (p = 3,0679e-05), tensión arterial sistólica (p = 0,6068) y características subjetivas del dolor (p = 1,590e-04).

Conclusiones:

Los clasificadores de machine learning son una herramienta útil a fin de predecir el riesgo de sufrir un síndrome coronario agudo a 30 días de seguimiento.

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