Factores explicativos de la adherencia al tratamiento antirretroviral con técnicas de Machine Learning

Factores explicativos de la adherencia al tratamiento antirretroviral con técnicas de Machine Learning. (2025). Gerencia Y Políticas De Salud, 24, 1-23. https://doi.org/10.11144/Javeriana.rgps24.ftml

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Resumen

Objetivo. Identificar factores explicativos en la adherencia al tratamiento antirretroviral en pacientes con diagnóstico del virus de inmunodeficiencia humana (VIH). Materiales y métodos. Se realizó un estudio observacional de corte retrospectivo en 1793 pacientes con diagnóstico confirmado de VIH/sida con indicaciones de tratamiento antirretroviral, adscritos a una institución de salud colombiana durante el 2021. Resultados. El modelo de soporte vectorial presentó un 61% de predictibilidad en la relación entre la adherencia al tratamiento antirretroviral de pacientes con VIH y el resultado de carga viral. Las variables con el mayor peso en el modelo según el ranking de importancia fueron el riesgo cardiovascular, el mecanismo de transmisión, la aceptación del diagnóstico y el consumo de comidas. Conclusiones. Es necesario considerar que las rutas y modelos de atención para el VIH deben avanzar hacia esquemas que integren la gobernanza y los factores sociales, lo cual evidencia la necesidad de superar la exclusión, la inequidad y los obstáculos que limitan el acceso y la utilización oportuna de los servicios de salud.

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