Comparación de metodologías de detección de valores atípicos en la variable VO2 de la prueba cardiopulmonar de ejercicio (CPET) (2022)
Este documento busca comparar los métodos de detección de valores atípicos en la variable de consumo de oxígeno (VO2) en la prueba cardiopulmonar de ejercicio. Con el método seleccionado, se detectaron los valores atípicos y se calculó el valor de VO2 máximo para determinar si cambia con la detección, lo que implicaría una interpretación diferente de la prueba para los expertos. La prueba cardiopulmonar de ejercicio (CPET) evalúa la función del sistema cardiorrespiratorio de un paciente y su capacidad funcional. Analizar los resultados de CPET es un desafío para el personal médico porque son datos voluminosos, contienen mucha información y vienen en un formato sin procesar que dificulta el análisis directo. Además, presentan una alta variabilidad que depende del paciente, las variables medidas y el proceso de ejecución de la prueba; todos estos factores generan datos que difieren del patrón habitual y que pueden alterar el análisis de los resultados. Por ello, es necesario preprocesar los datos obtenidos y detectar atípicos para facilitar la lectura de los resultados y aumentar la fiabilidad de la interpretación. Para desarrollar el trabajo de grado se utilizaron 407 CPET, obtenidas del proyecto de investigación “Ejercicio físico en sujetos nativos sanos desentrenados a moderada altura frente a aclimatados crónicamente” financiado por Minciencias (Id: 120356934972) y la PUJ, recolectados entre el año 2016 y 2018. El proyecto busca realizar una comparación de seis métodos no paramétricos de detección de valores atípicos en el conjunto de datos de la variable VO2 de la CPET, para identificar el método más adecuado a través de métricas de rendimiento, y evaluar el impacto de las metodologías aplicadas. Adicionalmente, se creó una aplicación de escritorio que permite aplicar la detección con el método seleccionado, calcular una variable de impacto antes y después de la detección, y también generar una representación gráfica de la variable VO2 contra el tiempo antes y después de eliminar sus valores atípicos. La comparación entre métodos de detección mostró que el Isolation Forest fue el que obtuvo el mejor puntaje en la métrica Fb. Al aplicar el método, se identificó un cambio significativo en el valor del VO2 máximo antes y después de la detección. Estos resultados fueron presentados a tres evaluadores expertos en CPET a través de la aplicación de escritorio donde se recibió retroalimentación y presentaron propuestas de mejora. Los comentarios fueron positivos, pues los evaluadores mencionaron que la aplicación facilita la interpretación de la prueba y reduce la subjetividad de la detección de valores atípicos.