Análisis de personas atendidas por hipotiroidismo en Colombia y predicción con modelo de aprendizaje automático
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Resumen
A nivel mundial, la incidencia de hipotiroidismo de tipo primario oscila entre el 0.1% y 2%. Siendo así más frecuente en la población femenina sobre la masculina, y con un aumento alrededor del 7 al 10% en personas mayores de 60 años . En Colombia son pocos los estudios de prevalencia con base poblacional por lo cual se hace necesario caracterizar el comportamiento de las atenciones de hipotiroidismo en la población colombiana para el periodo 2015-2023 y diseñar un modelo el cual permita predecir el hipotiroidismo a lo largo del tiempo.
Metodología: Es un estudio analítico y retrospectivo, que toma de base fuentes secundarias, mediante consulta del Sistema de Información de la Protección Social (SISPRO) y utilizando como denominadores las proyecciones poblacionales del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Además, una predicción de análisis de serie de tiempo empleando la metodología Box Jenkins mediante modelo de machine learning.
Resultados: Se obtuvieron 8.796.389 casos de hipotiroidismo en el periodo de 2015 a 2023. La tasa global fue de 1.960 casos en promedio por cada 100.000 habitantes. El 87% de los casos correspondieron a mujeres. El mayor número de tasas se dio en los quinquenios de 60 a 64 años durante el tiempo de estudio. A nivel departamental, el mayor número de reporte de casos se dio en Bogotá DC, seguido de Caldas, Quindío y Risaralda, los 3 últimos perteneciendo a la región cafetera del país. Por otra parte, se propone un modelo ARIMA.
Conclusiones: Este estudio evidencia la magnitud del hipotiroidismo en Colombia, una condición subestimada debido a la escasez de estudios epidemiológicos en el país. En gran parte de los casos que se diagnostican esta enfermedad se transforma en una condición crónica. Por otro lado, se logró diseñar un modelo ARIMA (2,1,1), con AIC 2215.2, un RMSE 16539.90, MAE: 14.272, por lo tanto, los casos de hipotiroidismo se pueden predecir hasta doce meses antes.
Descripción
Abstract
Worldwide, the incidence of primary hypothyroidism ranges between 0.1% and 2%. It is more frequent in the female population than in males, with an increase of approximately 7% to 10% in individuals over 60 years of age . In Colombia, there are few population-based prevalence studies ; therefore, it is necessary to characterize the behavior of hypothyroidism-related healthcare encounters in the Colombian population for the period 2015–2023 and to design a model that allows prediction of hypothyroidism over time.
Methodology: This is an analytical and retrospective study based on secondary data sources, using information obtained from the Social Protection Information System (SISPRO) and population projections from the National Administrative Department of Statistics (DANE) as denominators. In addition, a time series prediction analysis was performed using the Box–Jenkins methodology through a machine learning model.
Results: A total of 8,796,389 cases of hypothyroidism were identified during the period from 2015 to 2023. The overall rate averaged 1,960 cases per 100,000 inhabitants. Eighty-seven percent of the cases corresponded to women. The highest rates were observed in the 60–64-year age group throughout the study period. At the departmental level, the highest number of reported cases occurred in Bogotá D.C., followed by Caldas, Quindío, and Risaralda, the latter three belonging to the coffee-growing region of the country. Additionally, an ARIMA model is proposed.
Conclusions: This study demonstrates the magnitude of hypothyroidism in Colombia, a condition that has been underestimated due to the scarcity of epidemiological studies in the country. In a large proportion of diagnosed cases, this disease becomes a chronic condition. Furthermore, an ARIMA (2,1,1) model was developed, with an AIC of 2215.2, an RMSE of 16,539.90, and an MAE of 14,272; therefore, hypothyroidism cases can be predicted up to twelve months in advance.
Palabras clave
Hipotiroidismo, Colombia, Morbilidad, Prevalencia, Aprendizaje automático, Python, Serie de tiempo