Aplicación de árboles de decisión para la identificación de factores de riesgo de mortalidad hospitalaria en endocarditis infecciosa
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Introducción: La endocarditis infecciosa es una enfermedad grave con mortalidad hospitalaria cercana al 50percent-flag-change, que requiere un manejo interdisciplinario oportuno. En Colombia, la evidencia disponible sobre los resultados clínicos y factores asociados con mortalidad en pacientes con endocarditis infecciosa es limitada, lo que dificulta la toma de decisiones clínicas basadas en evidencia local.Objetivo: Identificar combinaciones específicas de características clínicas, microbiológicas y terapéuticas asociadas con mortalidad hospitalaria en pacientes diagnosticados con endocarditis infecciosa en el Hospital Universitario Mayor Méderi entre los años 2011 y 2025.Metodología: Se realizará un estudio observacional analítico tipo cohorte retrospectiva basado en datos secundarios obtenidos del registro institucional de endocarditis infecciosa (ENDOMED).Se implementará un análisis exploratorio mediante árboles de decisión, una técnica estadística que permite detectar patrones complejos e interacciones entre múltiples variables. Las variables incluidas abarcarán características clínicas iniciales, hallazgos microbiológicos y tratamiento recibido por los pacientes. El análisis identificará combinaciones de variables asociadas con mayor mortalidad hospitalaria.Resultados esperados: Se espera obtener patrones clínicos, microbiológicos y terapéuticos específicos que permitan predecir con mayor precisión la mortalidad hospitalaria. Estos hallazgos contribuirán a la identificación temprana de pacientes de alto riesgo, facilitando intervenciones clínicas oportunas que puedan mejorar los resultados y reducir la mortalidad en esta población.
Introduction: Infective endocarditis is a severe disease with a hospital mortality rate close to 50percent-flag-change, requiring timely interdisciplinary management. In Colombia, there is limited evidence regarding clinical outcomes and factors associated with mortality in patients with infective endocarditis, complicating evidence-based clinical decision-making at the local level.Objective: To identify specific combinations of clinical, microbiological, and therapeutic characteristics associated with hospital mortality in patients diagnosed with infective endocarditis at Hospital Universitario Mayor Méderi between 2011 and 2025.Methodology: This will be an observational analytical retrospective cohort study using secondary data from the institutional registry of infective endocarditis (ENDOMED). An exploratory analysis will be conducted using decision trees, a statistical technique that can detect complex patterns and interactions among multiple variables. Variables included will encompass initial clinical features, microbiological findings, and treatments received by patients. The analysis will identify variable combinations associated with increased hospital mortality.Expected Results: The study aims to reveal specific clinical, microbiological, and therapeutic patterns that can more accurately predict hospital mortality. These findings will help identify high-risk patients early, facilitating timely clinical interventions that may improve outcomes and reduce mortality in this population.
