Construcción de un modelo de predicción de riesgo de caídas en pacientes ancianos con cáncer de pulmón y sarcopenia

Para explorar los factores de riesgo asociados con las caídas en pacientes ancianos con cáncer de pulmón y sarcopenia, construir un modelo predictivo y validar su rendimiento.

Este estudio transversal incluyó a 316 pacientes con cáncer de pulmón y sarcopenia que estuvieron hospitalizados en los departamentos de oncología, cirugía torácica y medicina respiratoria de un hospital terciario en la provincia de Jiangxi entre enero de 2023 y diciembre de 2023. Los datos se recopilaron mediante cuestionarios y mediciones físicas. Se desarrolló un modelo predictivo de regresión logística basado en los factores de riesgo independientes.

La incidencia de caídas entre pacientes ancianos con cáncer de pulmón y sarcopenia fue del 19,94 %. El análisis de regresión logística multivariante identificó múltiples metástasis, nicturia (≥3 veces por noche), trastornos del sueño, fragilidad y desnutrición como factores de riesgo independientes para las caídas. La prueba de Hosmer-Lemeshow indicó un buen ajuste del modelo (X²= 5.353,P=0,719), con una precisión predictiva general del 83,7 %. El área bajo la curva ROC (AUC) fue de 0,832, y el índice de Youden alcanzó un máximo de 0,577, lo que corresponde a una sensibilidad del 74,7 %, una especificidad del 83,0 % y un valor óptimo de corte de 0,221.

El modelo de predicción de riesgo de caídas en pacientes ancianos con cáncer de pulmón y sarcopenia, basado en predictores independientes, demostró un buen rendimiento predictivo. Este modelo facilita la identificación oportuna de pacientes de alto riesgo, proporcionando evidencia científica que respalda el desarrollo de estrategias de manejo clínico precisas.