Predicción del riesgo de discapacidad en adultos mayores que viven en la comunidad: una revisión sistemática

Área de la Ciencia:

• Gerontología y Salud Pública; Bioestadística y Epidemiología; Investigación de Servicios de Salud

Sus antecedentes:

• La identificación temprana del riesgo de discapacidad en adultos mayores que viven en la comunidad es una prioridad de salud pública.; Numerosos estudios han desarrollado modelos predictivos para esta población.; La calidad, el sesgo y la aplicabilidad de estos modelos no se comprenden bien.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente y evaluar críticamente los modelos existentes de predicción de riesgo de discapacidad para adultos mayores que viven en la comunidad.

Principales métodos:

• Se buscaron en múltiples bases de datos (PubMed, CINAHL, Cochrane, Embase, Web of Science, CNKI, VIP, Wanfang) hasta el 28 de febrero de 2025.; Dos revisores extrajeron datos utilizando la Lista de Verificación para la Evaluación Crítica y la Extracción de Datos para Estudios de Revisión Sistemática de Modelos de Predicción (CHARMS).; Se evaluó la calidad metodológica, el riesgo de sesgo y la aplicabilidad utilizando la Herramienta de Evaluación del Riesgo de Sesgo de Modelos de Predicción integrada con inteligencia artificial (PROBAST+AI).

Principales resultados:

• Se incluyeron 19 estudios con 19 modelos de predicción; todos evaluaron la discriminación (AUC/índice c 0.620-0.853 desarrollo, 0.650-0.804 validación).; Predictores comunes: edad, función física, función cognitiva, enfermedad cardiovascular, sexo.; PROBAST+AI reveló altas preocupaciones de calidad en el desarrollo (18 modelos), alto riesgo de sesgo en la evaluación (16 modelos) y altas preocupaciones de aplicabilidad (15 modelos).

Conclusiones:

• Los modelos de riesgo de discapacidad para adultos mayores tienen buena discriminación pero limitaciones metodológicas significativas y alto sesgo.; La investigación futura debe adherirse a los estándares de notificación para desarrollar y evaluar modelos de predicción de riesgo.; Es esencial una mayor validación de la aplicabilidad clínica en la práctica.