El desarrollo de un modelo de predicción de riesgo de caídas en pacientes con baja visión: basado en la regresión...

Las caídas son un problema de salud pública mundial, que provocan millones de lesiones y muertes en todo el mundo. La baja visión, caracterizada por un deterioro visual moderado a severo, representa un alto riesgo de caídas debido a sus múltiples factores de riesgo. Este estudio se centra en el desarrollo de un modelo de predicción del riesgo de caídas en pacientes con baja visión. Un total de 162 pacientes con baja visión participaron en la validación del modelo de predicción, y se encontró una tasa de caídas del 31,48 %. Los resultados mostraron que los factores predictivos más relevantes fueron antecedentes de síncope, actividades de la vida diaria (AVD), campo visual, visión de lejos y colisiones en entornos desconocidos. El análisis de regresión mostró (R²=0,95, C-index=0,998). Se construyó un nomograma, se trazaron curvas ROC y curvas de calibración, obteniendo un AUC de 0,9978 para un modelo bien calibrado y diferenciado. Las curvas de decisión DCA demostraron el mayor beneficio neto y la mayor precisión predictiva del modelo. Este modelo muestra un gran potencial para predecir caídas en pacientes con baja visión y para ayudar en la identificación clínica de aquellos con alto riesgo.