Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2144
https://doi.org/10.69639/arandu.v11i2.401
Análisis y Visualización de Datos Clínicos: Enfoque Analítico
para la Predicción de Insuficiencia Cardíaca
Analysis and Visualization of Clinical Data: An Analytical Approach for Heart Failure
Prediction
Erika Cristina Lozada Martínez
erikacristina.lozada@alumni.urv.cat
https://orcid.org/0000-0001-8819-2366
Universitat Rovira i Virgili
Tarragona – España
José Ezequiel Naranjo Robalino
jose.naranjo0463@utc.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-2884-1667
Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Ecuador – Latacunga
Marcelo Vladimir García Sánchez
mv.garcia@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7138-3913
Universidad Técnica de Ambato
Ambato – Ecuador
Artículo recibido: 20 octubre 2024 - Aceptado para publicación: 25 noviembre 2024
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
Este estudio analiza el Heart Failure Prediction Dataset para identificar factores de riesgo
asociados con la insuficiencia cardíaca mediante técnicas de visualización y análisis estadístico.
El dataset incluye 11 características clínicas relevantes, como edad, género, tipo de dolor torácico,
presión arterial en reposo, y otros indicadores cardiovasculares. Se preprocesaron los datos para
garantizar su calidad, incluyendo la creación de variables lógicas y la segmentación por género,
además de la eliminación de valores faltantes. Se emplearon diferentes tipos de visualizaciones,
como histogramas, diagramas de caja y dispersión, para analizar la relación entre las variables y
la probabilidad de insuficiencia cardíaca. Los resultados destacan que los hombres mayores de 55
años, con dolor torácico atípico (ASY) y angina inducida por ejercicio, presentan un riesgo
significativamente mayor de desarrollar insuficiencia cardíaca. Otras variables, como el
colesterol, la frecuencia cardíaca máxima y el nivel de glucosa en ayunas, no mostraron una
influencia relevante en este contexto. Además, la pendiente del segmento ST (Slope) y la presión
arterial en reposo en mujeres se identificaron como factores importantes en la predicción de la
enfermedad. Este análisis refuerza la importancia de enfoques basados en datos para comprender
mejor los factores de riesgo cardiovascular y desarrollar estrategias de prevención personalizadas.
Palabras clave: analítica de datos, diagnóstico clínico, enfermedad cardiaca
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2145
ABSTRACT
This study analyzes the Heart Failure Prediction Dataset to identify risk factors associated with
heart failure using visualization techniques and statistical analysis. The dataset includes 11
relevant clinical characteristics, such as age, gender, type of chest pain, resting blood pressure,
and other cardiovascular indicators. The data were preprocessed to ensure data quality, including
the creation of logical variables and segmentation by gender, as well as the elimination of missing
values. Different types of visualizations, such as histograms, box plots and scatter plots, were
used to analyze the relationship between variables and the probability of heart failure. The results
highlight that men older than 55 years, with atypical chest pain (ASY) and exercise-induced
angina, have a significantly higher risk of developing heart failure. Other variables, such as
cholesterol, maximum heart rate and fasting glucose level, did not show a relevant influence in
this context. In addition, ST-segment slope (Slope) and resting blood pressure in women were
identified as important factors in predicting disease. This analysis reinforces the importance of
data-driven approaches to better understand cardiovascular risk factors and develop personalized
prevention strategies.
Keywords: data analysis, clinical diagnosis, cardiac disease
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Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2146
INTRODUCCIÓN
La insuficiencia cardíaca es una condición crónica que afecta a millones de personas en
todo el mundo, representando una de las principales causas de mortalidad y morbilidad. Su
diagnóstico oportuno y la identificación precisa de los factores de riesgo asociados son esenciales
para reducir las tasas de complicaciones y mejorar la calidad de vida de los pacientes (Li & Xia
Dou, 2025). En este contexto, los avances en analítica de datos y la disponibilidad de conjuntos
de datos clínicos estructurados ofrecen oportunidades para explorar patrones complejos y generar
conocimiento útil para la predicción y prevención de eventos cardíacos adversos (Aghapanah et
al., 2025).
El presente estudio utiliza el conjunto de datos que ha sido diseñado y ampliamente
utilizado para explorar y predecir eventos de insuficiencia cardíaca, proporcionando 11
características clínicas que permiten analizar factores de riesgo clave en pacientes que incluyen
información demográfica, fisiológica y metabólica, como edad, género, tipo de dolor torácico,
presión arterial en reposo, colesterol, niveles de azúcar en ayunas, electrocardiogramas,
frecuencia cardíaca máxima, angina inducida por ejercicio, descenso del segmento ST durante el
esfuerzo en relación con el reposo y la pendiente del ejercicio pico. Estas variables permiten
investigar cómo las características individuales y combinadas de los pacientes están asociadas
con la probabilidad de insuficiencia cardíaca (Ijuin et al., 2025).
El objetivo principal de este trabajo es realizar un análisis exploratorio y visual del
conjunto de datos para identificar patrones y relaciones significativas entre las variables clínicas
y la insuficiencia cardíaca. Además, se busca responder preguntas específicas que relacionen las
características clínicas con el riesgo de insuficiencia cardíaca, tales como la influencia del género,
la edad o el tipo de dolor torácico en la probabilidad de sufrir este evento. La metodología aplicada
incluye la selección de gráficos apropiados basados en principios de percepción visual y
excelencia gráfica, garantizando que las visualizaciones sean claras, precisas y representen
fielmente los datos.
El procesamiento de datos inicial consistió en convertir las variables a formatos lógicos
y asignar valores predeterminados a las celdas vacías, con el fin de evitar sesgos y asegurar la
consistencia del análisis. Posteriormente, se realizó un análisis descriptivo de cada variable para
comprender su distribución y relación con la insuficiencia cardíaca. Las visualizaciones
seleccionadas siguen principios como la posición en una escala común, el uso de gráficos
tridimensionales en comparaciones multivariables y la optimización de la relación tinta-datos,
eliminando elementos innecesarios y garantizando la claridad del mensaje.
Este enfoque no solo permite responder preguntas específicas sobre las características
clínicas y su relación con la insuficiencia cardíaca, sino que también demuestra cómo la analítica
visual puede ser una herramienta poderosa en el análisis de datos médicos. Los hallazgos
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2147
obtenidos destacan la importancia de elegir técnicas gráficas adecuadas para maximizar la
comprensión de los patrones clínicos y respaldar la toma de decisiones médicas basadas en datos.
Además, este análisis visual sienta las bases para futuros estudios que integren modelos
predictivos avanzados, con el objetivo de mejorar la identificación temprana de riesgos en
pacientes con predisposición a eventos cardíacos.
MATERIALES Y MÉTODOS
Conjunto de datos
El análisis presentado en este estudio se basa en el conjunto de datos de predicción de
insuficiencia cardíaca, un conjunto de datos clínicos disponible en la plataforma Kaggle (Garai et
al., 2024), que contiene información de 303 pacientes, con un total de 12 columnas, de las cuales
11 corresponden a características clínicas y la restante a la variable objetivo (Cardiopatía), que
indica la presencia (1) o ausencia (0) de insuficiencia cardíaca. Las características incluyen tanto
variables numéricas como categóricas, relacionadas con factores de riesgo cardiovasculares
ampliamente estudiados. El objetivo principal al procesar este conjunto de datos fue explorar las
relaciones entre las variables para identificar patrones relevantes en la predicción de insuficiencia
cardíaca. A continuación, se presenta la Tabla 1 con la descripción de las columnas del conjunto
de datos.
Tabla 1
Descripción de conjunto de datos original
Variable
Dataset title
Tipo
Edad
Edad
Numérica
Sexo
Sexo
Categórica
Tipo de dolor en el pecho
TipoDolorPecho
Categórica
Presión arterial en reposo
PresionArterialReposo
Numérica
Colesterol sérico
Colesterol
Numérica
Azúcar en sangre en ayunas
AzucarSangreAyunas
Categórica
Resultados del electrocardiograma en reposo
ECGReposo
Categórica
Frecuencia cardíaca máxima alcanzada
FrecuenciaMaxima
Numérica
Angina inducida por el ejercicio
AnginaEjercicio
Categórica
Depresión de ST inducida por el ejercicio en
relación al reposo
DepresionEjercicioReposo
Numérica
La pendiente del ejercicio pico.
PendienteEjercicioPico
Categórica
Cardiopatía
Cardiopatia
Categórica
El conjunto de datos utilizado en este estudio fue sometido a un preprocesamiento para
garantizar la calidad, consistencia y validez de los datos antes de su análisis (Dhaka et al., 2024).
Este proceso incluyó la transformación de variables numéricas a formato lógico, la segmentación
de datos basada en características específicas y el manejo adecuado de valores faltantes o
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2148
inconsistentes (Verma & Khatoon, 2024). La variable cardiopatía, de tipo numérico y con valores
de 0 y 1 (donde 1 indica la presencia de insuficiencia cardíaca y 0 su ausencia), fue transformada
en una nueva variable denominada Cardioaptia_Log, que representa esta información en formato
lógico (verdadero/falso). Esta modificación facilita su integración en análisis categóricos y mejora
la claridad en la interpretación de los resultados (Aji et al., 2024). Asimismo, se realizó un
procedimiento similar con la variable de azúcar en sangre en ayunas, que clasifica los niveles de
glucosa en ayunas según un umbral de 120 mg/dl. Se creó la variable AzucarSangreAyunas_Log,
que mantiene el mismo contenido, pero en formato lógico, optimizando su uso en análisis
comparativos.
Para asegurar la validez de los datos, se generaron subconjuntos que excluyen registros
con valores iguales a 0 en las variables de colesterol, la presión arterial en reposo y la frecuencia
cardíaca máxima alcanzada, eliminando posibles inconsistencias o datos incompletos (Sharma &
Agarwal, 2024). Esto permitió garantizar que las observaciones utilizadas en el análisis reflejaran
información clínica relevante. Además, se implementó una segmentación basada en género,
creando subconjuntos específicos para las variables mencionadas, diferenciando entre hombres y
mujeres. Estos subconjuntos incluyeron valores de colesterol, presión arterial en reposo y
frecuencia cardíaca máxima, lo que permitió analizar diferencias en los patrones clínicos según
el género, considerando las variaciones biológicas y fisiológicas asociadas (Vinay et al., 2024).
Finalmente, se abordaron los valores faltantes o inconsistentes mediante la exclusión de
celdas vacías en las variables principales, asegurando que el análisis se realizara exclusivamente
sobre datos válidos (Vanami et al., 2024). Este enfoque garantizó la integridad de los resultados
y minimizó el sesgo potencial derivado de datos incompletos. En conjunto, estas etapas de
preprocesamiento optimizaron el conjunto de datos para un análisis robusto y confiable,
estableciendo una base sólida para interpretar patrones y tendencias relevantes en el contexto de
la insuficiencia cardíaca. La Tabla 2 presenta la descripción de las columnas del conjunto de datos
preprocesado.
Tabla 2
Descripción de conjunto de datos preprocesados
Variable
Título
Tipo
Edad
Edad
Numérica
Sexo
Sexo
Categórica
Tipo de dolor en el pecho
TipoDolorPecho
Categórica
Presión arterial en reposo
PresionArterialReposo
Numérica
Colesterol sérico
Colesterol
Numérica
Azúcar en sangre en ayunas
AzucarSangreAyunas_Log
Lógica
Resultados del electrocardiograma en reposo
ECGReposo
Categórica
Frecuencia cardíaca máxima alcanzada
FrecuenciaMaxima
Numérica
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2149
Angina inducida por el ejercicio
AnginaEjercicio
Categórica
Depresión de ST inducida por el ejercicio en
relación al reposo
DepresionEjercicioReposo
Numérica
continua
La pendiente del ejercicio pico.
PendienteEjercicioPico
Categórica
Cardiopatía
Cardiopatia_Log
Lógica
Formulación de Preguntas de Investigación Basadas en las Variables Clínicas
Una vez preprocesado el conjunto de datos, se estableció un conjunto de preguntas clave
con el objetivo de investigar cómo las variables clínicas presentes en el conjunto de datos influyen
en la probabilidad de insuficiencia cardíaca (Tiwari et al., 2024). Estas preguntas están diseñadas
para explorar las relaciones entre las variables, identificar patrones relevantes y profundizar en la
comprensión de los factores de riesgo cardiovasculares y representan una guía para realizar
análisis estadísticos y visualizaciones dirigidas, con el propósito de responder a las preguntas y
respaldar los hallazgos con evidencia cuantitativa. A continuación, se presentan las preguntas de
investigación basadas en las variables clínicas (Ayshwarya et al., 2024):
1. ¿Existe una relación entre el sexo y una mayor probabilidad de insuficiencia cardíaca?
2. ¿Existe una relación entre la edad y una mayor probabilidad de insuficiencia cardíaca?
3. ¿Existe relación entre el dolor torácico con una mayor probabilidad de insuficiencia
cardiaca?
4. ¿Existe alguna relación entre la presión arterial en reposo con una mayor probabilidad de
insuficiencia cardíaca?
5. ¿Existe alguna relación entre el colesterol y una mayor probabilidad de insuficiencia
cardíaca?
6. ¿Existe alguna relación entre la glucemia en ayunas y una mayor probabilidad de
insuficiencia cardíaca?
7. ¿Existe alguna relación entre el ECG en reposo y una mayor probabilidad de insuficiencia
cardíaca?
8. ¿Existe alguna relación entre la frecuencia cardiaca máxima y una mayor probabilidad de
insuficiencia cardiaca?
9. ¿Existe alguna relación entre la angina de esfuerzo con una mayor probabilidad de
insuficiencia cardiaca?
10. ¿Existe alguna relación entre la depresión de ST inducida por el ejercicio en relación al
reposo con una mayor probabilidad de insuficiencia cardiaca?
11. ¿Existe alguna relación entre la pendiente del pico de ejercicio con una mayor probabilidad
de insuficiencia cardiaca?
12. ¿Cuál es la combinación de factores de riesgo asociada a una mayor probabilidad de
insuficiencia cardíaca?
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2150
Visualización de datos
El diseño de la visualización de datos es esencial en el análisis exploratorio de datos, ya
que permite identificar patrones, relaciones y tendencias de manera intuitiva y comprensible
(Höhn et al., 2024). En esta sección, se describen las estrategias y principios utilizados para
desarrollar gráficos claros y precisos basados en las variables del conjunto de datos. Debido a la
naturaleza mixta de las variables disponibles (numéricas, categóricas y lógicas), se seleccionaron
diferentes tipos de gráficos con la finalidad de representar de una forma óptima cada tipo de dato
y las relaciones entre ellos (Nasr et al., 2024). Este diseño sigue estándares y principios de
percepción visual asegurando que las gráficas transmitan información relevante sin perder ni
distorsionar los datos (Meyer et al., 2024).
El conjunto de datos preprocesado contiene una combinación de variables numéricas,
categóricas y lógicas, lo que requiere un enfoque diferenciado para seleccionar los tipos de
gráficos más apropiados para su análisis. Se utilizó un diagrama de cajas y bigotes, que se presenta
en la figura 1, para visualizar la distribución de la cardiopatía según el sexo y la edad. El
histograma que se presenta en la figura 2 fue seleccionado para visualizar la distribución de la
variable numérica de la edad, permitiendo identificar patrones en la distribución etaria de los
pacientes. Se utilizaron gráficos de barras para comparar las variables categóricas, como el tipo
de dolor en el pecho y los resultados del electrocardiograma en reposo, facilitando la comparación
de frecuencias entre sus diferentes categorías que se presentan en las figuras 3,4,5,6,7 y 8. Se
utilizó el gráfico de crestas de densidad para analizar la relación entre variables numéricas
continuas (como el colesterol o la frecuencia cardíaca máxima alcanzada) y variables categóricas
(cardiopatía), proporcionando una visualización clara de las distribuciones superpuestas por
grupo que se presenta en la figura 9. Finalmente se utilizaron diagramas de dispersión para
explorar la relación entre variables numéricas, como la edad y otras características clínicas (por
ejemplo, la depresión de ST inducida por el ejercicio con relación al reposo o la presión arterial
en reposo), ayudando a identificar tendencias o correlaciones que se presentan en las figuras 10,
11, 12 y 13.
Adicional al tipo de gráfico seleccionado se siguieron los principios técnicos para
priorizar el uso de tareas perceptivas fundamentales, como la posición en una escala común (de
mayor precisión en la interpretación) y la longitud de elementos gráficos, optimizando la
comprensión visual de los datos (Hernly et al., 2024). Se eliminaron elementos visuales
innecesarios, como imágenes superfluas o etiquetas redundantes, y se utilizaron colores neutros
para evitar distracciones. Las escalas comunes se mantuvieron consistentes en gráficos
comparativos, asegurando una representación uniforme. Los gráficos se diseñaron para mantener
un factor de mentira cercano a 1, garantizando que las proporciones visuales reflejaran con
precisión los valores reales de los datos, evitando exageraciones o minimizaciones. La mayoría
de los gráficos incluyeron tres dimensiones para representar simultáneamente la edad, la
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2151
cardiopatía y otras variables clínicas, maximizando la cantidad de información transmitida sin
comprometer la claridad (Ning et al., 2024). Se optimizó la relación tinta-datos mediante la
eliminación de líneas, etiquetas y elementos gráficos innecesarios, enfocando la atención en la
información relevante. Esto mejora la legibilidad y minimiza el uso de elementos decorativos.
Los gráficos se diseñaron con una proporción visual de 1:1.6, asegurando una presentación
balanceada y fácil de interpretar (Tavani et al., 2024). A continuación, se presentan los gráficos
realizados en base al diseño planteado arriba.
Figura 1
Diagrama de caja de la distribución del conjunto de datos (verde significa verdadero y amarillo
falso)
Figura 2
Histograma de la distribución de edad
Figura 3
Diagrama de barras de la existencia de cardiopatía según el sexo
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2152
Figura 4
Diagrama de barras de la pendiente del ejercicio pico
Figura 5
Diagrama de barras de cardiopatía según el ECG en reposo.
Figura 6
Diagrama de barras de cardiopatía según la angina inducida en el ejercicio.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2153
Figura 7
Diagrama de barras de cardiopatía según el tipo de dolor de pecho.
Figura 8
Diagrama de barras de cardiopatía según el azúcar en la sangre en ayunas.
Figura 9
Gráfico de densidad de crestas de cardiopatía según el azúcar en la sangre en ayunas.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2154
Figura 10
Gráfico de dispersión de cardiopatía según la frecuencia cardiaca máxima en mujeres por edad
Figura 11
Gráfico de dispersión de cardiopatía según la frecuencia cardiaca máxima en hombres por
edad.
Figura 12
Gráfico de dispersión de cardiopatía según el colesterol en mujeres por edad.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2155
Figura 13
Gráfico de dispersión de cardiopatía según el colesterol en hombres por edad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis detallado de las gráficas que representan el conjunto de permitió responder las
preguntas planteadas previamente, proporcionando una visión clara de los factores asociados con
la probabilidad de desarrollar insuficiencia cardíaca. Los resultados obtenidos se fundamentan en
la exploración de datos y la identificación de patrones mediante gráficos y estadísticas
descriptivas, y se describen a continuación.
Relación entre el género y la probabilidad de enfermedad cardíaca
Los resultados muestran una clara diferencia en la probabilidad de enfermedad cardíaca
entre hombres y mujeres. Los hombres tienen una mayor predisposición a desarrollar insuficiencia
cardíaca en comparación con las mujeres. Este hallazgo resalta el género como un factor de riesgo
importante.
Relación entre la edad y la probabilidad de enfermedad cardíaca
La edad se confirma como un factor relevante en la aparición de enfermedades cardíacas.
Los pacientes mayores de 55 años presentan un riesgo significativamente mayor de desarrollar
insuficiencia cardíaca.
Relación entre el tipo de dolor torácico y la probabilidad de enfermedad cardíaca
El tipo de dolor de pecho también tiene un impacto significativo. Los pacientes con angina
atípica tienen una mayor probabilidad de presentar insuficiencia cardíaca.
Relación entre la presión arterial en reposo y la probabilidad de enfermedad cardíaca
La presión arterial en reposo mostró una relación interesante, especialmente en mujeres.
Aquellas con valores elevados de presión arterial en reposo tienen una mayor probabilidad de
desarrollar insuficiencia cardíaca.
Relación entre el colesterol y la probabilidad de enfermedad cardíaca
Contrario a las expectativas, los niveles de colesterol no se asociaron significativamente
con un mayor riesgo de insuficiencia cardíaca en este análisis.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2156
Relación entre la glucosa en ayunas y la probabilidad de enfermedad cardíaca.
Los resultados indican que los niveles de glucosa en ayunas tampoco influyen
significativamente en la probabilidad de insuficiencia cardíaca.
Relación entre el electrocardiograma en reposo y la probabilidad de enfermedad cardíaca
El análisis del electrocardiograma en reposo no reveló una relación significativa con la
insuficiencia cardíaca.
Relación entre la frecuencia cardíaca máxima y la probabilidad de enfermedad cardíaca
La frecuencia cardíaca máxima alcanzada durante el esfuerzo no mostró ser un factor
significativo en el desarrollo de insuficiencia cardíaca.
Relación entre la angina inducida por ejercicio y la probabilidad de enfermedad cardíaca
La angina inducida por ejercicio sí presentó una asociación significativa. Los pacientes que
experimentaron dolor torácico durante el ejercicio tienen una mayor probabilidad de presentar
insuficiencia cardíaca, lo que refuerza la importancia de incluir esta variable en evaluaciones
clínicas de riesgo.
Relación entre el indicador la depresión del ST inducida durante el ejercicio en relación al
reposo y la probabilidad de enfermedad cardíaca
El indicador de la depresión del ST inducida durante el ejercicio en relación al reposo no
mostró una influencia relevante en la probabilidad de insuficiencia cardíaca, sugiriendo que este
factor puede no ser un marcador decisivo en este contexto.
Relación entre la pendiente del ejercicio pico y la probabilidad de enfermedad cardíaca
Los pacientes con una pendiente del ejercicio pico tienen un riesgo significativamente
mayor de insuficiencia cardíaca.
Combinación de factores de riesgo asociados a una mayor probabilidad de insuficiencia
cardíaca
Se identificó que los hombres mayores de 55 años con dolor torácico atípico (ASY) y
angina inducida por ejercicio son los más propensos a desarrollar insuficiencia cardíaca. Este
conjunto de características representa un perfil de alto riesgo que puede ser utilizado para priorizar
intervenciones clínicas y estrategias de prevención.
Se identificó que ciertas variables demográficas y clínicas tienen un impacto significativo
en la probabilidad de insuficiencia cardíaca. Primero, se identificó que el género y la edad se
identificaron como factores relevantes, con los hombres y los pacientes mayores de 55 años
mostrando un mayor riesgo de desarrollar la enfermedad.
El análisis del tipo de dolor torácico evidenció que los pacientes con angina atípica (ASY)
tienen una probabilidad significativamente mayor de padecer insuficiencia cardíaca, lo que
posiciona esta variable como un indicador clínico crítico en la evaluación inicial de riesgos. De
manera similar, la angina inducida por ejercicio mostró una asociación fuerte con la insuficiencia
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2157
cardíaca, reforzando su papel como un marcador clave en la detección temprana de problemas
cardiovasculares.
Por otro lado, variables como el colesterol, el nivel de azúcar en ayunas, la frecuencia
cardíaca máxima y el electrocardiograma en reposo no mostraron una influencia estadísticamente
relevante en el desarrollo de la enfermedad dentro del contexto de este conjunto de datos. Esto
sugiere que estos factores, aunque importantes en otros escenarios, podrían tener una menor
sensibilidad o especificidad en la predicción de insuficiencia cardíaca en esta muestra específica.
La pendiente del ejercicio pico se destacó como un factor crítico, con pacientes que presentan una
pendiente plana mostrando un mayor riesgo de insuficiencia cardíaca. Este hallazgo resalta la
importancia de incluir medidas relacionadas con la pendiente del ejercicio pico en la evaluación
clínica, especialmente en pruebas de esfuerzo.
En base a este análisis se puede determinar que existe una combinación de factores de
riesgo asociados a una mayor probabilidad de insuficiencia cardíaca.
CONCLUSIONES
El presente estudio analizó el conjunto de datos de predicción de insuficiencia cardíaca
mediante técnicas de análisis y visualización de datos para identificar los factores clínicos más
relevantes asociados a la probabilidad de insuficiencia cardíaca. Los resultados obtenidos
permiten extraer conclusiones importantes tanto en términos clínicos como metodológicos,
destacando la utilidad del enfoque analítico aplicado.
Se identificó un perfil de alto riesgo compuesto por hombres mayores de 55 años con
angina atípica y dolor torácico inducido por ejercicio. Este perfil clínico puede ser utilizado para
priorizar la atención médica y diseñar estrategias de intervención dirigidas a mitigar el riesgo en
poblaciones específicas.
Desde un enfoque metodológico, este estudio demuestra la importancia de seleccionar
visualizaciones apropiadas y aplicar principios teóricos de representación gráfica para maximizar
la comprensión de los datos y garantizar la precisión de las interpretaciones. El uso de gráficos
específicos para representar variables categóricas, numéricas y lógicas permitió abordar preguntas
clínicas clave y extraer conclusiones significativas.
Este análisis reafirma la relevancia de un enfoque basado en datos para identificar factores
de riesgo y perfilar grupos poblacionales en la prevención y manejo de enfermedades
cardiovasculares. Además, establece una base sólida para el desarrollo de modelos predictivos
más robustos que integren variables críticas y mejoren la detección temprana de insuficiencia
cardíaca. Los hallazgos obtenidos pueden ser útiles tanto en la práctica clínica como en la
investigación, contribuyendo al avance en el entendimiento de esta patología y sus factores
asociados.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2158
Agradecimientos
Los autores desean expresar su más profundo agradecimiento a la red de investigación
INTELIA, respaldada por REDU, por su invaluable apoyo y colaboración a lo largo del desarrollo
de este trabajo.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 2159
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