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CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC DR. AMADO ALEJANDRO BAEZ CENTER OF OPERATIONAL MEDICINE MEDICAL COLLEGE OF GEORGIA UNPHU

CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

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Page 1: CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

DR. AMADO ALEJANDRO BAEZC E N T E R O F O P E R AT I O N A L M E D I C I N E

M E D I C A L C O L L E G E O F G E O R G I A

U N P H U

Page 2: CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

Lanzamiento Centro Fusion de InteligenciaEpidemiologica At C5i Abril 2020

Page 3: CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

LANZAMIENTO DEL C5I MIDE RD

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Analisis consolidado de data epidemiologica para combate del COVID 19CEGES- 2020

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INTEGRACION DE RT A ANALISIS

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ANALISIS DE DATA (HEAT MAPPING) A NIVEL LOCAL/PROVINCIAL

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ANALISIS DE DATA (HEAT MAPPING) A NIVEL LOCAL/PROVINCIAL

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PLATAFORMA DE ANALISISAPERTURA ECONOMICA USANDO

MCKINSSEY FRAMEWORK Y TABLEAU

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DECISION SCIENCE

How machines are assisting leaders in solvingproblems that have traditionally relied on humanjudgment, intuition and experience.

‘Decision science’ encapsulates how computersare helping to systematically identify risks andrewards pertinent to make a business decision.

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ACUTE CARE DIAGNOSTICS COLLABORATION

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ABOUT BAYES THEOREM

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CLINICAL APPLICATIONS

Integrates probability/ prevalence of a disease

+

Likelihood ratios (Integrations of Sensitivity and Specificity

Calculation gives you probability that a disease can be ”rulled in” or ‘Ruled out”

based o the specifics of the patient and the chosen tests.

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LETS THINK A BIT: WHY ORDER A CHEST XRAY FOR

CHEST PAIN?

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CTA PE

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ACUTE CARE DIAGNOSTICS COLLABORATION

ACDC

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Page 21: CIENCIA DE DATA VS CIENCIA DE DECISION: RESULTADOS DE ACDC

COMPARATIVE ASSESSMENT OF DIAGNOSTIC ACCURACY OF CT SCAN AND ULTRASONOGRAPHY IN THE DIAGNOSIS OF ACUTE APPENDICITIS AFTER

THE APPLICATION OF THE ALVARADO SCORING SYSTEM

• 4341 patients from 31 studies Calculated positive likelihood ratios (LR) for US was 12 and negative LR was 0.18; for CT +LR was 16 and –LR 0.06.

• +LR and low Alvarado risk results yielded a post test probability for US of 83.72% and 87.27% for CT, intermediate risk gave 95.88% and 96.88%,

• High risk 99.37% and 99.53respectively (no statistical difference!!)

• Demonstrated elevated accuracy of the in high pre-test

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AORTIC DISSECTION

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IMPROVED RULE OUT DIAGNOSTIC GAIN WITH A COMBINED AORTIC

DISSECTION DETECTION RISK SCORE AND D-DIMER BAYESIAN DECISION

SUPPORT SCHEME• ADD risk score low risk pretest probability (ADD‐RS of 0) as 4.3%, Intermediate 36.5% (ADD‐RS of 1) and high risk 59.2% (ADD‐RS of 2 or 3). 

• Pool D‐Dimer data demonstrated Negative LR (0.06, 95% CI 0.03 to 0.12), positive LR (2.43, 95% CI 1.89 to 3.12). 

• Bayes modeling for Negative Likelihood ratios demonstrated posttest probabilities score of 0.24% for Low Risk (ADG = 4.06% and RDG= 94.42%), 3.4% for Intermediate Risk  (ADG = 33.1% and RDG= 90.68%) and 7.9% for High Risk (ADG = 51.3% and RDG= 86.65%).

COMBO ADD RISK SCORE AND D-DIMER TESTING YIELDED IMPORTANT RULE-OUT GAINS, MOSTLY EVIDENCED IN THE ADD-RS LOW AND INTERMEDIATE PRETEST PROBABILITY CATEGORY

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ÍNDICE DE VULNERABILIDAD COMPUESTO.

IVC COV2RIESGO DE MUERTE.

SISALRIL(PL CASTELLANOS, RAMIREZ-SLAIBE , L MARTINEZ)

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FUENTES DE INFORMACIÓN

Seguro Familiar de Salud

Ministerio de Salud

Servicio Nacional de Salud

C5i

1

2

3

4

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IVC COV2: ESTRUCTURA Y COMPOSICIÓN

Índice Vulnerabilidad Compuesto IVC Cov2

Dimensión1: Comorbilidades

Dimensión 2:Edad

Dimensión 3:Sexo

Dimensión 4: Composición del Núcleo

Familiar.

2 .3 1 .3 2 .3 3 .1 4

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D I M E N S I Ó N 1 : C O M O R B I L I DA D E SFA L L E C I D O S P O R C OV I D 1 9 S E G Ú N C O M O R B I L I DA D

I D E N T I F I C A DA D E N T RO D E L S F S33

.12%

61.1

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Fallecidos… Número de fallecidos 157.

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RESULTADO: IVC-COV2

IVC-COV2 RIESGO

Población Vulnerable VIVOS

FALLECIDOS OBSERVADOS POR COVID 19

Porcentaje de Fallecidos por Covid 19 Observados según Riesgo IVC-COV2

Total 1,055,745 1,055,588 157 100.00%

RIESGO BAJO 393,459 393,456 3 1.91%

RIESGO MEDIO 395,172 395,131 41 26.11%

RIESGO ALTO 267,114 267,001 113 71.97%

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Twitter/IG: AleBaezMD