Resumen en español

En el presente trabajo se buscó validar mediante simulación cuatro algoritmos clasificadores ya establecidos, considerando diferentes prevalencias de las combinaciones de signos y síntomas de la enfermedad, con el fin de analizar su posible desempeño en diferentes áreas endémicas de Colombia. Para el desarrollo del trabajo se consideró que el dengue es una de las patologías infecciosas con mayor impacto social, cuya presencia, despierta gran interés respecto a su vigilancia, prevención y control por parte de entidades de salud pública. Este proyecto es la continuación de un estudio previo (trabajo realizado por [Méndez, 2017]) en el que se desarrollaron cuatro prototipos para clasificar individuos con dengue a partir de las combinaciones de signos y síntomas expresado por el paciente en la consulta clínica. Una vez creados los algoritmos, surgió la necesidad de evaluar su posible uso en zonas que se consideran distintas, es decir, surgieron interrogantes acerca de su efectividad en la detección de individuos con dengue tanto en zonas endémicas como en zonas no endémicas. El autor, realizó un proceso de validación interna de los cuatro algoritmos clasificadores creados, utilizando un archivo de datos que contenía la información recolectada en campo, durante la ejecución de un macroproyecto de investigación que abordaban integralmente el problema de salud pública relacionado con la enfermedad. Dado que no se contaba con otros archivos de datos, no se logró llevar a cabo un buen proceso de validación externa. Inicialmente, los principales insumos que se tuvieron en cuenta para la realización del proyecto, fue lo encontrado por el trabajo mencionado, con el fin de establecer divergencias o similitudes entre los resultados obtenidos en cuanto al cálculo de las distintas medidas de desempeño. Según la propuesta metodológica, se llevó acabo un estudio de simulación considerando distintos escenarios, tanto de la presencia de signos y síntomas, como de prevalencia de la enfermedad. Con la realización de este trabajo, se observó que los prototipos clasificadores que generan sus probabilidades predictivas haciendo uso del Teorema de Bayes continuo, presenta mejores resultados a la hora de clasificar los individuos. En cuanto a la validación de los prototipos, se encontró que el prototipo II y IV no tuvieron buenos resultados para la sensibilidad de la prueba en los escenarios de simulación estudiados. Dichos prototipos poseen una mayor probabilidad de identificar a pacientes que no tienen dengue cuando hay una prevalencia alta de pacientes con odinofagia.