Modelo de clasificación combinatoria para predecir el riesgo de hiperprolactinemia inducida por antipsicóticos

Área de la Ciencia:

• Psiquiatría y Endocrinología
• Farmacovigilancia

Sus antecedentes:

• Los medicamentos antipsicóticos pueden inducir hiperprolactinemia, un efecto secundario que afecta la salud del paciente.
• Predecir este efecto adverso es crucial para el manejo del tratamiento de la esquizofrenia.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de predicción de riesgo para la hiperprolactinemia inducida por antipsicóticos.
• Identificar predictores clínicos y bioquímicos clave en pacientes femeninas con esquizofrenia.

Principales métodos:

• Se inscribieron 200 pacientes femeninas con esquizofrenia de primer episodio.
• Se recolectaron muestras de sangre basales para pruebas hormonales y de función tiroidea.
• Se desarrolló un modelo de predicción utilizando regresión logística y se validó con ROC, calibración y DCA.

Principales resultados:

• Se identificaron el IMC, FT4, TSH y cortisol como predictores significativos (P < 0,05).
• El modelo logró un AUC de 0,838 en la cohorte inicial, con una buena validación interna y externa.
• El modelo demostró alta especificidad y sensibilidad, con una utilidad clínica superior.

Conclusiones:

• Se desarrolló con éxito un nuevo modelo de predicción de riesgo para la hiperprolactinemia inducida por antipsicóticos.
• Este modelo ofrece una herramienta valiosa para la identificación temprana y el manejo de la hiperprolactinemia en pacientes con esquizofrenia.