Susceptibilidad metabólica y osteogénica en la DSIH: un índice pronóstico del modelado por puntuación de propensión

Área de la Ciencia:

• Biología ósea y trastornos metabólicos
• Investigación sobre osteoporosis y salud esquelética
• Bioestadística y modelado predictivo

Sus antecedentes:

• La hiperostosis esquelética idiopática difusa (DSIH) se reconoce como una afección sistémica relacionada con el deterioro óseo y las alteraciones metabólicas.
• Un subconjunto de DSIH, denominado Osificador Rápido (FO), exhibe una progresión esquelética acelerada.
• La estratificación de riesgos actual para FO es limitada, lo que requiere herramientas específicas para cada sexo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar índices pronósticos específicos para cada sexo (FOSSI-F para mujeres, FOSSI-M para hombres) para el estado de osificación rápida (FO).
• Estratificar el riesgo dentro de una cohorte poblacional utilizando covariables derivadas de la puntuación de propensión (PS).
• Explorar los factores metabólicos y osteogénicos subyacentes asociados con FO.

Principales métodos:

• Se utilizaron datos longitudinales de la Cohorte Camargo para modelos de regresión logística estratificados por sexo.
• Se construyeron índices basados en variables ascendentes derivadas de PS, que incluyen edad, IMC e índice cardiometabólico.
• Se realizó validación interna, análisis ROC/AUC, modelado no lineal, agrupamiento y descomposición de Shapley-R2.

Principales resultados:

• FOSSI-F incorpora adiposidad visceral e hipertensión; FOSSI-M incluye circunferencia de cintura.
• Ambos índices demostraron alta capacidad discriminatoria (AUC 0.875 mujeres, 0.836 hombres).
• El análisis de Shapley identificó TyG como clave para FOSSI-F e iPTH para FOSSI-M; ambos índices se correlacionaron con la puntuación de hueso trabecular.

Conclusiones:

• FOSSI-F y FOSSI-M son índices pronósticos específicos para cada sexo validados para el estado de FO.
• Estos índices capturan eficazmente la susceptibilidad metabólico-osteogénica.
• La fuerte discriminación interna respalda su utilidad en la estratificación de riesgos y la investigación.