Desarrollo y validación de un modelo de predicción de nomogramas para la enfermedad coronaria en pacientes...

Área de la Ciencia:

• Cardiología
• Endocrinología
• La informática médica

Sus antecedentes:

• La enfermedad coronaria (CHD) representa un riesgo significativo para los pacientes con diabetes (DM).
• La identificación temprana y la intervención son cruciales para el manejo de la DM y la ECC comórbidas.
• Los modelos predictivos pueden ayudar en la estratificación del riesgo y la atención personalizada del paciente.

Objetivo del estudio:

• Para analizar los factores de riesgo de enfermedad coronaria en pacientes diabéticos.
• Desarrollar y validar un modelo predictivo de nomograma para la enfermedad coronaria relacionada con la DM.
• Proporcionar una herramienta para el diagnóstico precoz y estrategias de intervención individualizadas.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos de 2.141 pacientes diabéticos (2011-2020 NHANES).
• Regresión del mínimo absoluto empleado y del operador de selección (Lasso) para la selección de factores de riesgo.
• Desarrolló y validó un modelo de nomograma basado en regresión logística multivariada utilizando curvas de ROC, curvas de calibración y análisis de curvas de decisión.

Principales resultados:

• Se identificaron 7 predictores clave: edad, género, hipertensión, índice de cintura ajustado al peso, neutrófilos, plaquetas y triglicéridos.
• El nomograma alcanzó un AUC de 0,758 (conjunto de entrenamiento) y 0,747 (conjunto de validación).
• El modelo demostró un rendimiento predictivo, una calibración y una utilidad clínica satisfactorios.

Conclusiones:

• El modelo de nomograma desarrollado predice eficazmente el riesgo de ECC en pacientes diabéticos.
• El modelo muestra una discriminación moderada y clínicamente útil y una buena calibración.
• Esta herramienta ofrece orientación científica para el diagnóstico precoz y las intervenciones personalizadas, lo que podría reducir el riesgo de ECC en la población de DM.