Carlos Pedro Gonçalves*, José Rouco
Antecedentes: El grupo etario, el sexo y la comorbilidad o enfermedad subyacente se han identificado como factores de riesgo importantes en la gravedad de la COVID-19 y el riesgo de muerte.
Objetivo: Comparamos el desempeño de los principales modelos de aprendizaje automático de conjunto basados en árboles de decisión en la tarea de predicción de la probabilidad de muerte por COVID-19, condicional a tres factores de riesgo: grupo etario, sexo y comorbilidad o enfermedad subyacente, utilizando el conjunto de datos de vigilancia de casos de COVID-19 de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU.
Método: Para evaluar el impacto de los tres factores de riesgo en la probabilidad de muerte por COVID-19, extraemos y analizamos el perfil de probabilidad condicional producido por el modelo con mejor desempeño.
Resultado: Los resultados muestran la presencia de un aumento exponencial de la probabilidad de muerte por COVID-19 con el grupo de edad, y los hombres muestran una tasa de crecimiento exponencial más alta que las mujeres, un efecto que es más fuerte cuando existe una comorbilidad o enfermedad subyacente, que también actúa como un acelerador del aumento de la probabilidad de muerte por COVID-19 tanto para los sujetos masculinos como para las mujeres. Estos resultados se discuten en relación con las preocupaciones sanitarias y epidemiológicas y en el grado en que refuerzan los hallazgos provenientes de otros estudios sobre COVID-19.