Evaluación de modelos de predicción multivariable para el pronóstico de la enfermedad de Parkinson: un protocolo de...

Área de la Ciencia:

• Neurología
• Bioestadística
• Ciencia de datos

Sus antecedentes:

• La enfermedad de Parkinson (EP) se presenta con síntomas motores y no motores variados, que afectan el pronóstico individualmente.
• Los modelos de predicción actuales para los resultados clínicos de la EP carecen de un desarrollo integral, validación y utilidad clínica demostrada.
• Existe la necesidad de una evaluación sistemática de los modelos pronósticos existentes para guiar la investigación futura y la práctica clínica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método sistemático para identificar, revisar y evaluar modelos pronósticos multivariantes en la enfermedad de Parkinson.
• Resumir la literatura actual sobre modelos pronósticos de la EP e identificar lagunas de conocimiento.
• Informar el desarrollo y la validación de modelos de predicción clínica mejorados para la pronosticación individual en la EP.

Principales métodos:

• Una revisión de alcance guiada por la metodología PRISMA-ScR.
• Inclusión de modelos multivariantes que predicen la progresión de la EP utilizando estadísticas tradicionales o aprendizaje automático, excluyendo modelos univariantes.
• Búsqueda exhaustiva en las bases de datos PubMed, EMBASE, Web of Science y Scopus hasta 2025, con extracción de datos y revisión por doble revisor utilizando Covidence.
• Evaluación de los modelos incluidos utilizando las directrices TRIPOD+AI y PROBAST.

Principales resultados:

• La revisión sintetizará los hallazgos de los modelos de predicción multivariante identificados, categorizados por resultado clínico.
• Se identificarán las deficiencias y las áreas de mejora en los modelos pronósticos existentes de EP mediante una evaluación sistemática.
• El estudio proporcionará una visión general completa del panorama actual de la modelización pronóstica de la EP.

Conclusiones:

• Esta revisión de alcance establecerá una base para comprender el estado actual de la modelización pronóstica en la enfermedad de Parkinson.
• Los hallazgos guiarán el desarrollo de modelos de predicción más sólidos y clínicamente útiles para los pronósticos individuales de los pacientes con EP.
• La difusión a través de publicaciones y conferencias ayudará a los médicos en la toma de decisiones basada en la evidencia y orientará las direcciones de investigación futuras.