Aproximación a la metodología basada en árboles de decisión (CART). Mortalidad hospitalaria del infarto agudo de miocardio

ResumenObjetivoRealizar una aproximación a la metodología de árboles de decisión tipo CART (Classification and Regression Trees) desarrollando un modelo para calcular la probabilidad de muerte hospitalaria en infarto agudo de miocardio (IAM).MétodoSe utiliza el conjunto mínimo básico de datos al alta hospitalaria (CMBD) de Andalucía, Cataluña, Madrid y País Vasco de los años 2001 y 2002, que incluye los casos con IAM como diagnóstico principal. Los 33.203 pacientes se dividen aleatoriamente (70 y 30 %) en grupo de desarrollo (GD = 23.277) y grupo de validación (GV = 9.926). Como CART se utiliza un modelo inductivo basado en el algoritmo de Breiman, con análisis de sensibilidad mediante el índice de Gini y sistema de validación cruzada. Se compara con un modelo de regresión logística (RL) y una red neuronal artificial (RNA) (multilayer perceptron). Los modelos desarrollados se contrastan en el GV y sus propiedades se comparan con el área bajo la curva ROC (ABC) (intervalo de confianza del 95%).ResultadosEn el GD el CART con ABC = 0,85 (0,86-0,88), RL 0,87 (0,86-0,88) y RNA 0,85 (0,85-0,86). En el GV el CART con ABC = 0,85 (0,85-0,88), RL 0,86 (0,85-0,88) y RNA 0,84 (0,83-0,86).ConclusionesLos 3 modelos obtienen resultados similares en su capacidad de discriminación. El modelo CART ofrece como ventaja su simplicidad de uso y de interpretación, ya que las reglas de decisión que generan pueden aplicarse sin necesidad de procesos matemáticos.

ObjectiveTo provide an overview of decision trees based on CART (Classification and Regression Trees) methodology. As an example, we developed a CART model intended to estimate the probability of intrahospital death from acute myocardial infarction (AMI).MethodWe employed the minimum data set (MDS) of Andalusia, Catalonia, Madrid and the Basque Country (2001-2002), which included 33,203 patients with a diagnosis of AMI. The 33,203 patients were randomly divided (70% and 30%) into the development (DS; n = 23,277) and the validation (VS; n = 9,926) sets. The CART inductive model was based on Breiman’s algorithm, with a sensitivity analysis based on the Gini index and cross-validation. We compared the results with those obtained by using both logistic regression (LR) and artificial neural network (ANN) (multilayer perceptron) models. The developed models were contrasted with the VS and their properties were evaluated with the area under the ROC curve (AUC) (95% confidence interval [CI]).ResultsIn the DS, the CART showed an AUC = 0.85 (0.86-0.88), LR 0.87 (0.86-0.88) and ANN 0.85 (0.85-0.86). In the VS, the CART showed an AUC = 0.85 (0.85-0.88), LR 0.86 (0.85-0.88) and ANN 0.84 (0.83-0.86).ConclusionsNone of the methods tested outperformed the others in terms of discriminative ability. We found that the CART model was much easier to use and interpret, because the decision rules generated could be applied without the need for mathematical calculations.