Especialidad

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Pertenecen a esta comunidad todos los trabajos terminales de una especialidad que se cursa posterior a la licenciatura (estudios de posgrado), que está sujeto a la revisión y aceptación de una comisión dictaminadora y es requisito para la obtención del certificado o diploma del Tecnológico de Monterrey.

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  • Trabajo terminal especialidad
    Estudio piloto del poder discriminante de los patrones termográficos y sintomáticos entre pacientes positivos de COVID-19 contra pacientes negativos de COVID-19
    (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2020-05) Treviño Ferrer, Andrea Alejandra; TREVIÑO FERRER, ANDREA ALEJANDRA; 3163268; Barrientos Aguiñaga, Adrián; puemcuervo, emipsanchez; Pérez Alba, Eduardo; Hernández Torre, Martín Mauricio Virgilio; Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud; Campus Monterrey; Treviño Alvarado, Víctor Manuel
    Antecedentes: La pandemia por SARS-COV-2 ha tenido un fuerte impacto a nivel de la salud y además socioeconómico. Es imperativo encontrar métodos de detección que sean rápidos, precisos, baratos y seguros para controlar la propagación del virus. Se pretende indagar si se pudieran usar las imágenes térmicas para el diagnóstico de éste. Objetivo: Principal: Establecer si los videos tomográficos estandarizados en conjunto con los síntomas auto reportados de los pacientes tienen el poder estadístico necesario separar pacientes positivos COVID-19 contra negativos COVID-19 en pacientes que van a realizarse la prueba RT-PCR de detección de SARS-CoV-2. Secundarios: Reportar el desempeño diagnóstico de modelos multivariado basado en la distribución de calor en el tórax de pacientes con sospecha de enfermedad de COVID-19 que acudan a tomarse una prueba de RT-PCR. Diseño: Estudio prospectivo, analítico, observacional de caso-control Localización: Se realizó en Monterrey, México Métodos: Estudio observacional en el que se reclutaron pacientes con sospecha de COVID-19 que acudían a un centro a tomarse pruebas de RT-PCR. Se hizo una recolección de demografía, síntomas, variables clínicas y se tomaron imágenes termográficas. Al final de la recolección se diseñó un modelo predictivo de COVID-19 utilizando logaritmos y modelos diagnósticos basados en información radiómica. Este modelo radiómico utilizó el 90% de los pacientes para entrenar el modelo de inteligencia artificial. Una vez entrenado, se probó en el 10% de los sujetos que no fueron seleccionados. Este proceso de training test se repitió 1000 veces para tener una estimación robusta del desempeño del método. Resultados: El uso de las imágenes térmicas para detectar COVID-19, en sus cuatro vistas separadas, tuvieron un pobre desempeño con una precisión en rango de 0.433-0.52, con un área bajo la curva de 0.397-0.515, una sensibilidad de 0.373-0.492 y una especificidad de 0.420-0.539. Limitaciones: Una muestra de pacientes relativamente pequeña (a pesar de que se reunió la muestra deseada), además que se obtuvo de un solo centro. Requerimiento de tomar los videos sin camiseta/blusa. Participación limitada por parte de las mujeres. Conclusiones: Nuestros resultados indican que las imágenes térmicas tienen un pobre desempeño para la detección de COVID-19.
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