05 de noviembre de 2026
Beatriz EspinozaOsmany Reyes Cardoso, estudiante de la Maestría en Ciencias de la Salud de la Universidad de Sonora, recibió el Premio Estatal de Investigación en Medicina Clínica 2025 “Dr. Ernesto Ramos Bours” por su trabajo de tesis titulado “Desarrollo y validación interna de un modelo de regresión logística predictivo de desenlaces fatales en pacientes pediátricos hospitalizados por fiebre manchada por Rickettsia rickettsii, Sonora, México”.
Originario de Cuba y médico de formación, el universitario explicó que desarrolló un modelo predictivo mediante técnicas de aprendizaje automático y regresión logística para identificar oportunamente a pacientes pediátricos con mayor riesgo de presentar complicaciones graves por fiebre manchada.
En entrevista, explicó que su investigación busca aportar una herramienta que permita reconocer, desde el ingreso hospitalario, a los niños que presentan mayor probabilidad de evolucionar hacia complicaciones graves o desenlaces fatales.
Señaló que el estudio contó con el apoyo de un equipo multidisciplinario integrado por estudiantes y asesores, y forma parte de una línea de investigación sobre fiebre manchada desarrollada durante más de dos décadas en la Universidad de Sonora, bajo el liderazgo de Gerardo Álvarez Hernández.
Reyes Cardoso precisó que el modelo se construyó a partir de información clínica de pacientes pediátricos atendidos en el Hospital Infantil del Estado de Sonora, con la muerte y las amputaciones como resultados por predecir, debido a sus consecuencias irreversibles.
Detalló que se analizaron 568 registros, de los cuales 380 correspondieron a casos confirmados atendidos entre 2004 y 2025, con el desafío de estudiar una enfermedad de baja frecuencia, pero de elevada letalidad.
Añadió que el diagnóstico temprano resulta difícil porque las primeras manifestaciones pueden confundirse con las de otras enfermedades febriles o exantemáticas.
Subrayó que el retraso en el diagnóstico influye en la letalidad, por lo que la sospecha clínica y el reconocimiento temprano son importantes para iniciar el tratamiento oportuno y contribuir a reducir las defunciones.
Procedimiento científico para lograr el modelo predictivo
Respecto al procedimiento científico, Reyes Cardoso explicó que se utilizaron métodos de selección de variables para identificar aquellas con estabilidad y capacidad predictiva, hasta obtener un modelo con tres elementos: los niveles de creatinina y lactato deshidrogenasa, y la alteración del estado mental.
Indicó que estas variables se relacionan con los procesos fisiopatológicos de la enfermedad, pues la creatinina aporta información sobre el funcionamiento renal, la lactato deshidrogenasa sobre el daño tisular y la alteración del estado mental sobre un posible compromiso neurológico.
Agregó que otro de los propósitos fue traducir el modelo matemático en un instrumento sencillo para el personal médico, que pudiera consultarse de manera práctica durante la atención hospitalaria.
Por ello, destacó que, además de desarrollar una ecuación predictiva, el equipo derivó un puntaje clínico que conserva la capacidad de discriminación del modelo original y facilita su consulta a pie de cama del paciente.
El estudiante de posgrado mencionó que las tres variables pueden obtenerse mediante estudios de laboratorio y una valoración clínica que habitualmente se realizan al ingreso hospitalario.
Apuntó que, una vez que cuente con la validación necesaria, el modelo podría respaldar las decisiones médicas, orientar la asignación de recursos y apoyar la valoración de la necesidad de atención especializada, como el ingreso a unidades de cuidados intensivos.
Aclaró que la investigación corresponde a una validación interna y que todavía es necesario evaluar el desempeño del modelo en otros hospitales y poblaciones antes de considerar su aplicación generalizada.
“Para esta investigación solamente nos mantuvimos en la validación interna, o sea, desarrollar primero el modelo en la dependencia y ahora vamos a enfocarnos, vamos a tratar de enfocarnos y llegar a la verdad para poder garantizar que su aplicación sea válida, que generalice bien, que aquí, en Monterrey y en todos los estados, sobre todo los más afectados”, expresó.
Sobre su incorporación a la Universidad de Sonora, Reyes Cardoso relató que comenzó a aprender programación e inteligencia artificial (IA) de forma autodidacta en 2016, y durante la pandemia de COVID-19 participó en un equipo multidisciplinario en Cuba que desarrolló un sistema para apoyar la identificación de la enfermedad mediante imágenes radiográficas.
Dijo que esa experiencia fortaleció su interés por vincular la tecnología con la medicina y buscar soluciones a problemas específicos de salud, y que, después de conversar con Gerardo Álvarez Hernández, encontró la oportunidad de aplicar sus conocimientos a la investigación sobre fiebre manchada.
Finalmente, informó que el siguiente paso será evaluar el modelo en otros centros hospitalarios para determinar su desempeño en distintas poblaciones y su posible contribución a la atención de pacientes pediátricos.
