La población de estudio incluyó pacientes hospitalizados y dados de alta desde 2017 a 2024, en total de 86.943 sujetos.
Mediante minería de datos se recopiló de la historia clínica las variables de interés propuestas por literatura, expertos o escalas clásicas previas, como la escala LACE.
Se empleó el Algoritmo XGBoost y se utilizaron técnicas de Machine Learning para entrenar (n=58609) y validar el modelo (primer test n=25118 y segundo test n=3216).
Se comparó los resultados obtenidos del modelo creado y de escalas clásicas previas.