Modelo de pronóstico basado en datos multimodales para predecir resultados a largo plazo en pacientes adultos mayores...

Área de la Ciencia:

• Gerontología
• Estadísticas biológicas
• El aprendizaje automático en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

• La sarcopenia (SP) es una condición progresiva, relacionada con la edad, relacionada con resultados adversos para la salud y la mortalidad en adultos mayores.
• La predicción precisa del riesgo de mortalidad es crucial para la toma de decisiones clínicas efectivas en pacientes ancianos con SP.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de pronóstico basado en el aprendizaje automático para el riesgo de mortalidad en adultos mayores con sarcopenia.
• Integrar datos sociodemográficos, de salud, de estilo de vida y de biomarcadores para mejorar la estratificación del riesgo.

Principales métodos:

• Análisis de los datos de NHANES (1999-2006, 2010-2018) de 1.619 adultos mayores con SP y seguimiento de 10 años.
• Selección de características mediante regresión de Lasso, XGBoost y Bosque aleatorio.
• Desarrollo y validación de un modelo de nomograma mediante análisis de regresión de Cox.

Principales resultados:

• Se identificaron doce características clave, incluidas la edad, la altura, el recuento de neutrófilos, la relación entre la hemoglobina y el ancho de distribución de los glóbulos rojos, el ácido úrico y la creatinina.
• El modelo de nomograma demostró un fuerte rendimiento predictivo con valores de AUC que oscilaron entre 0,753 y 0,800 a los 1 a 10 años.
• El modelo efectivamente estratificó a los pacientes en grupos de riesgo, mostrando una supervivencia significativamente menor en el grupo de alto riesgo.

Conclusiones:

• Un modelo de pronóstico validado que integra datos multimodales mejora la precisión predictiva de la mortalidad en adultos mayores con sarcopenia.
• Este modelo ofrece información valiosa para los médicos, ayudando en la estratificación de riesgos y estrategias de intervención personalizadas.
• El nomograma desarrollado facilita un mejor manejo y toma de decisiones clínicas para pacientes ancianos con SP.