ProstaWeb: una herramienta online para la predicción de patologías prostáticas desde Atención Primaria.

Autores/as

  • Francisco J. Pérez-Gil Escuela Superior de Ingeniería Informática. Universidad de Castilla-La Mancha. 02071. Albacete
  • Pablo Bermejo Escuela Superior de Ingeniería Informática. Universidad de Castilla-La Mancha. 02071. Albacete
  • Alicia Vivo Centro de Salud La Roda. 022630 Albacete
  • Pedro J. Tárraga-López Centro de Salud Zona 5. 02005. Albacete

DOI:

https://doi.org/10.19230/jonnpr.1327

Palabras clave:

Prostata, Cancer Prostata, Telemedicina, Hipertrofia benigna de próstata, Diagnostico

Resumen

Objetivo: Desarrollar una herramienta de apoyo y ayuda al diagnóstico de las Patologías prostáticas.

Método: Mediante la base de datos proporcionada por un proyecto de investigación previo en el que se relacionan variables antropométricas, clínicas y analiticas se desarrollan algoritmos de estadística predictiva que proporcionan las probabilidades de tener una patología prostática u otra.

Resultados: Una herramienta de diagnóstico que realiza con cierta precisión la probabilidad de tener una patología prostática u otra según las variables que incluye el paciente.

Conclusiones: Prostaweb es una herramienta de diagnóstico para patologías prostaticas útil y practica para el médico de atención primaria. Aunque la tasa de aciertos es considerablemente alta, todavía sería necesario construir modelos con variables más refinadas y quizás con un mayor número de pacientes, para aumentar la precisión de las predicciones.

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Citas

Ferlay J, Autier P, Boniol M, Heanue M, Colombet M, Boyle P. Estimates of the cancer incidence and mortality in Europe in 2006. Annals of Oncology. 2007; 18: 581-592.

Landis S, Murray T, Bolden S, Wingo P. Cancer Statistics. A Cancer Journal for Clinicians. 1999; 49: 8-31.

Brawer MK. Prostate-specific antigen: current status. A Cancer Journal for Clinicians. 1999; 49: 264-281.

Mochtar C, Kiemeney L, Laguna M, Debruyne F, de la Rosette J. PSA velocity in conservatively managed BPH: can it predict the need for BPH-related invasive therapy? The Prostate. 2006; 66: 1407-1412.

Merrick G, Butler W, Wallner K, Lief J, Hinerman-Mulroy A, Galbreath R. Prostate-specific antigen (PSA) velocity and benign prostate hypertrophy predict for PSA spikes following prostate brachytherapy. Brachtherapy. 2003; 2:181-188.

Yuksel S, Dizman T, Yildizdan G, Sert U. Application of soft sets to diagnose the prostate cancer risk. Journal of Inequalities and Applications. 2013; 229.

Meigs J, Barry M, Oesterling J, Jacobsen S. Interpreting results of prostate-specific antigen testing for early detection of prostate cancer. Journal of General Internal Medicine. 1996; 11: 505-512.

Bermejo P, Vivo A, Tárraga P, Rodríguez-Montes JA. Development of interpretable predictive models for BPH and prostate cancer. Clinical Medicine Insights. Oncology. 2015. 9: 15-25.

Tesis Doctoral: Diseño y evaluación de un modelo predictivo para el diagnóstico del cáncer de próstata en Atención Primaria . Vivo A. 2012. Universidad Autónoma de Madrid.

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Publicado

2017-01-31

Número

Vol. 2 Núm. 4: (ABRIL 2017) JONNPR.2017;2(4):120-167

Sección

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