Variables predictivas y rendimiento diagnóstico de modelos transversales para la detección de hipertensión: una...

Área de la Ciencia:

• Cardiología y Salud Pública; Epidemiología y Bioestadística

Sus antecedentes:

• La hipertensión afecta a 1.300 millones de personas en todo el mundo, y muchas no son diagnosticadas, lo que requiere herramientas de diagnóstico eficientes.; La detección oportuna de la hipertensión es crucial para controlar el riesgo de enfermedades cardiovasculares.

Objetivo del estudio:

• Identificar y evaluar sistemáticamente modelos predictivos transversales para el diagnóstico de hipertensión en adultos en todo el mundo.; Evaluar el rendimiento y los predictores de los modelos de diagnóstico de hipertensión existentes.

Principales métodos:

• Revisión sistemática siguiendo las directrices PRISMA y TRIPOD, buscando en las principales bases de datos (MEDLINE/PubMed, Scopus, Web of Science, EMBASE) de 2000 a 2024.; Inclusión de estudios observacionales que desarrollan o validan modelos de predicción de hipertensión en adultos.; Evaluación del riesgo de sesgo utilizando la herramienta PROBAST.

Principales resultados:

• Ocho estudios incluidos, principalmente de poblaciones asiáticas.; Los modelos mostraron una buena capacidad discriminatoria (AUC 0.70-0.89), con un rendimiento similar para la regresión logística y el aprendizaje automático.; Los predictores clave incluyeron edad, IMC, sexo/género y diabetes; los biomarcadores de laboratorio ofrecieron una mejora mínima.; Existe una brecha de investigación significativa para modelos predictivos en poblaciones latinoamericanas.

Conclusiones:

• Los modelos predictivos transversales, particularmente los clínicos más simples, son efectivos para la detección de hipertensión.; Los modelos futuros deben centrarse en poblaciones subrepresentadas, incorporar determinantes sociales de la salud y ser accesibles para entornos con recursos limitados.