Calidad de Vida en Pacientes Terminales: Generación de Conocimiento con Minería de Datos

Resumen

La Minería de Datos (MD) cumple con el objetivo de
descubrir patrones en grandes volúmenes de información
extrayendo con exactitud asociaciones, cambios y anomalías
en estructuras de datos almacenados en repositorios y bases
de datos, utilizando dos tipos de análisis: predictivo y
descriptivo; con ello permite desarrollar diferentes tareas
como la clasificación. En el presente trabajo fueron analizados
1560 datos de 65 pacientes en fase terminal por cáncer en la
unidad de cuidados paliativos del Hospital Regional 1° de
Octubre de la Ciudad de México, a los cuales se les aplico una
encuesta sobre calidad de vida elaborada por el propio
departamento del hospital, considerando las principales
variables como edad, sexo, diagnóstico, síntomas
relacionados a la escala de Edmonton y calidad de vida, para
este estudio se aplicaron algoritmos de clasificación
utilizando arboles de decisión y los algoritmos: J48
perteneciente al algoritmo C4.5, Apriori y EM (algoritmo de
agrupamiento de maximización) utilizando el software
WEKA versión 3.9.3. por lo que fue posible identificar que la
incidencia en tipos de cáncer y sus principales decesos fueron:
mama, próstata, pulmón y colón; también existe una alta
afectación en el entorno familiar y social en la fase terminal
del paciente, mientras incrementa el dolor al cabo de una
semana antes del deceso de los pacientes la familia no sabe
cómo sobrellevar la situación.
Por lo anterior resulta necesario un adecuado entrenamiento
por parte de los médicos apoyando el proceso de la muerte del
paciente y no solo para el sino para la familia quien atraviesa
la asistencia del final de la vida.