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El seguimiento se realiz&#243; durante un per&#237;odo de 75 meses &#40;octubre de 1999 a diciembre de 2005&#41; hasta el final del estudio o hasta el fallecimiento del paciente&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">&#193;mbito</span></p><p class="elsevierStylePara">Sistema de salud de los centros de veteranos de EE&#46; UU&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Pacientes</span></p><p class="elsevierStylePara">Se incluyeron todos los pacientes ingresados con el diagn&#243;stico primario de fracaso renal agudo &#40;FRA&#41; o similar seg&#250;n la versi&#243;n 9 de la Clasificaci&#243;n Internacional de Enfermedades &#40;c&#243;digos CIE-9 584&#46;xx&#41; durante el per&#237;odo estudiado&#46; Se excluyeron los pacientes sin datos de funci&#243;n renal previos al diagn&#243;stico &#40;ausencia de valores de creatinina &#91;Cr&#93;&#41; y los pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica &#40;ERC&#41; en estadio 3 o superior&#44; previa al ingreso o con tratamiento dial&#237;tico previo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para la validaci&#243;n de los modelos desarrollados&#44; se estudiaron todos los pacientes ingresados durante el mismo per&#237;odo con los diagn&#243;sticos de infarto de miocardio &#40;c&#243;digo CIE-9 410&#46;xx&#41; o neumon&#237;a &#40;c&#243;digo CIE-9 486&#46;xx&#41; que nunca hab&#237;an ingresado por FRA ni padec&#237;an ERC&#44; pero que durante el ingreso-&#237;ndice presentaron una elevaci&#243;n de Cr suficiente para hacer el diagn&#243;stico de alteraci&#243;n renal aguda por la clasificaci&#243;n RIFLE&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Enmascaramiento</span></p><p class="elsevierStylePara">Ninguno&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Evaluaciones</span></p><p class="elsevierStylePara">Para cada sujeto se calcularon las medias de los valores de Cr&#44; alb&#250;mina&#44; tasa de filtraci&#243;n glomerular &#40;TFG&#41; estimada por MDRD y otros par&#225;metros de laboratorio durante el a&#241;o previo &#40;basal&#41;&#44; al ingreso y durante los 30 d&#237;as posteriores a la fecha del ingreso-&#237;ndice&#46; El tiempo de seguimiento o en riesgo se defini&#243; como los a&#241;os transcurridos desde la fecha de ingreso hasta el final del estudio o hasta que se produjo el fallecimiento&#46; Las siguientes variables se recogieron como potenciales predictoras del desarrollo de ERC&#58; sexo&#44; edad&#44; raza&#44; diagn&#243;stico de necrosis tubular aguda &#40;NTA&#41;&#44; fecha del diagn&#243;stico&#44; diabetes mellitus&#44; Cr basal media&#44; Cr media durante el ingreso&#44; TFG<span class="elsevierStyleInf">&#160;</span>basal&#44; necesidad de terapia renal sustitutiva durante el ingreso &#40;TRS<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#41;&#44; complejidad hospitalaria&#44; alb&#250;mina basal media&#44; alb&#250;mina media durante el ingreso &#40;Alb<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#41;&#44; hemoglobina basal media&#44; hemoglobina media durante el ingreso y grado RIFLE alcanzado durante el ingreso&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Variable de resultado</span></p><p class="elsevierStylePara">La variable de resultado fue el desarrollo de ERC en estadio 4 durante el seguimiento&#46; Se consider&#243; que un sujeto alcanzaba dicho estadio cuando su TFG estimada descend&#237;a por debajo de 30 ml&#47;min&#47;1&#44;73 m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#160;sin que ninguna determinaci&#243;n posterior superara dicho valor&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Estad&#237;stica</span></p><p class="elsevierStylePara">Se hizo un an&#225;lisis inicial univariante entre las variables predictoras y la variable de resultado&#46; Posteriormente&#44; mediante regresi&#243;n log&#237;stica multivariable hacia delante&#44; se desarrollaron 3 modelos predictores de evoluci&#243;n hacia ERC durante el seguimiento&#46; El modelo m&#225;ximo incluy&#243; todas las variables predictoras asociadas con una p &#60; 0&#44;10 en el an&#225;lisis univariante&#46; Un segundo modelo simplificado incluy&#243; solo aquellas variables predictoras con mayor peso en el modelo m&#225;ximo&#46; El tercer modelo&#44; para utilizar a pie de cama&#44; se bas&#243; en variables cl&#237;nicas f&#225;cilmente obtenibles&#46; Para evaluar la capacidad predictiva de los distintos modelos se calcul&#243; la discriminaci&#243;n mediante el &#225;rea bajo la curva &#40;ABC&#59; estad&#237;stico C&#41;&#44; el punto de corte &#243;ptimo del ABC&#44; y la distancia de D de Somer como medidas del efecto&#46; Se estudi&#243; la presencia de colinealidad mediante pruebas de tolerancia e inflaci&#243;n de la varianza&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los modelos desarrollados se probaron en la cohorte de validaci&#243;n mediante una prueba de &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span> utilizando distintos puntos de corte&#46; Se compararon los riesgos observados frente a los predichos&#46; Para cada punto de corte se calcul&#243; la sensibilidad&#44; la especificidad&#44; el valor predictivo positivo&#44; el valor predictivo negativo y la <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;OR&#41; para el desarrollo de ERC&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Promoci&#243;n y conflicto de intereses</span></p><p class="elsevierStylePara">Estudio sin financiaci&#243;n aparente&#46; Aunque en el presente estudio no se menciona&#44; en un estudio previo<span class="elsevierStyleSup">1</span>&#160;de los mismos autores sobre la misma base de datos y con criterios de inclusi&#243;n similares&#44; el primer autor &#40;LS Chawla&#41; recibi&#243; una beca parcial extramural&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">RESULTADOS PRINCIPALES</span></p><p class="elsevierStylePara">Durante el per&#237;odo estudiado fueron ingresados con el diagn&#243;stico de FRA 5351 pacientes&#44; de los que 728 &#40;13&#44;6&#37;&#41; acabaron desarrollando ERC de grado 4 durante el seguimiento&#46; El grupo control lo constituyeron un total de 15&#46;917 pacientes ingresados con el diagn&#243;stico de infarto de miocardio o neumon&#237;a durante el mismo per&#237;odo&#46; De ellos&#44; 1348 &#40;8&#44;5&#37;&#41; desarrollaron ERC en estadio 4 durante el seguimiento&#46; En el an&#225;lisis solo se incluyeron los 11&#46;589 pacientes de los que se dispon&#237;a de informaci&#243;n completa de todas las variables predictoras&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el an&#225;lisis univariante&#44; se asociaron con la progresi&#243;n hacia la ERC la edad&#44; la necesidad de TRS durante el ingreso y la NTA como causa del FRA frente a otros diagn&#243;sticos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las variables incluidas en los 3 modelos predictivos con sus OR ajustadas&#44; as&#237; como su capacidad predictiva&#44; sensibilidad y especificidad&#44; aparecen en la tabla 1&#46; Para su comparaci&#243;n&#44; los mismos valores aparecen en la muestra de validaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CONCLUSIONES DE LOS AUTORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Los autores concluyen que es posible identificar variables que predigan la evoluci&#243;n hacia ERC en pacientes con funci&#243;n renal previa normal y que ingresan por FRA o desarrollan FRA durante el ingreso&#46; Entre estas variables se encuentran la edad avanzada&#44; la gravedad del FRA o las bajas concentraciones de alb&#250;mina durante el ingreso&#46; La necesidad de TRS con recuperaci&#243;n al alta es otra variable de especial importancia&#46; Estos pacientes tienen un riesgo especialmente elevado de ERC y deber&#237;an ser seguidos tras el alta&#46; Los autores proponen que sus ecuaciones se utilicen para identificar pacientes en riesgo&#44; seguirlos e incluirlos en ensayos cl&#237;nicos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">COMENTARIOS DE LOS REVISORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Los trabajos realizados a partir de grandes bases de datos administrativas aportan informaci&#243;n muy interesante desde el punto de vista epidemiol&#243;gico&#46; No obstante&#44; conviene recordar que se trata de dise&#241;os retrospectivos supeditados a la sensibilidad y especificidad de la codificaci&#243;n y a otros condicionantes metodol&#243;gicos&#46; Como ejemplo de esto est&#225; la especificidad del 94&#44;4&#37; en el diagn&#243;stico mediante el c&#243;digo CIE en la muestra de desarrollo &#40;ingresados por FRA&#41;&#46; Un 5&#44;6&#37; de los pacientes &#40;299&#41; no alcanzaron el estadio R de la clasificaci&#243;n RIFLE&#44; y sin embargo se mantuvieron en el an&#225;lisis&#46; En el presente estudio se utilizan los centros de veteranos de EE&#46; UU&#46;&#44; constituidos en un 98&#37; por poblaci&#243;n masculina&#46; Aunque la prevalencia de FRA es algo superior en varones&#44; la extrapolaci&#243;n a otras poblaciones deber&#237;a hacerse con cautela&#46; De la misma forma&#44; los pacientes elegidos para la validaci&#243;n &#40;ingresados por infarto o neumon&#237;a que sufren FRA durante el ingreso&#41; no representan el conjunto de los pacientes que desarrollan FRA de forma intrahospitalaria&#46; Los pacientes ingresados en Unidades de Cuidados Intensivos &#40;se asume que algunos de los pacientes de la cohorte estudiada lo har&#237;an&#41; y los pacientes posquir&#250;rgicos son 2 subgrupos de pacientes que con bastante frecuencia tienen FRA y que convendr&#237;a haber incluido en la validaci&#243;n&#46; Respecto a los modelos&#44; llama especialmente la atenci&#243;n la inclusi&#243;n en todos ellos de la variable tiempo en riesgo&#44; as&#237; como su codificaci&#243;n en a&#241;os&#46; Si el objetivo del estudio es desarrollar ecuaciones que puedan estratificar el riesgo de evoluci&#243;n hacia ERC de los pacientes al momento de su alta&#44; tal y como se afirma en la introducci&#243;n&#44; la inclusi&#243;n de dicha variable carece de sentido&#46; Por otro lado&#44; la inclusi&#243;n de la Alb<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#160;&#40;alb&#250;mina media durante el ingreso&#41; en el modelo dise&#241;ado en teor&#237;a para ser usado a pie de cama &#40;modelo 3&#41; desdice su utilidad pr&#225;ctica&#44; ya que dicha variable no parece ser f&#225;cilmente obtenible en la pr&#225;ctica&#46; Por &#250;ltimo&#44; y en ese mismo modelo&#44; la gran discrepancia entre los valores de OR obtenidos para la variable TRS<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#160;&#40;necesidad de di&#225;lisis durante el ingreso&#41; entre la cohorte de desarrollo &#40;2&#44;4&#41; y la de validaci&#243;n &#40;53&#44;2&#41; hacen pensar en la necesidad de una recalibraci&#243;n del modelo si se quiere aplicar a pacientes que ingresan por otro motivo y desarrollan FRA durante el ingreso&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CONCLUSIONES DE LOS REVISORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Trabajo epidemiol&#243;gico realizado y validado en un contexto muy espec&#237;fico que aporta nueva informaci&#243;n sobre la evoluci&#243;n a ERC de los pacientes que ingresan por FRA o lo sufren durante el ingreso&#46; Sus resultados deber&#237;an ser contrastados en otros contextos y mediante estudios prospectivos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CLASIFICACI&#211;N</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Tema&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Fracaso renal agudo&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Subtema&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Evoluci&#243;n a enfermedad renal cr&#243;nica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Tipo de art&#237;culo&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Pron&#243;stico&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Palabras clave&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Estudio de cohortes retrospectivo&#46; Fracaso renal agudo&#46; Modelos predictivos&#46; Progresi&#243;n a enfermedad renal cr&#243;nica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">NIVEL DE EVIDENCIA&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Baja&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">GRADO DE RECOMENDACI&#211;N&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>D&#233;bil&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#40;GRADE &#91;www&#46;gradeworkinggroup&#46;org&#93; divide la calidad de la evidencia en cuatro grupos&#58; alta&#44; moderada&#44; baja y muy baja&#59; y el grado de recomendaci&#243;n en dos grupos&#58; fuerte y d&#233;bil&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">NOTAS METODOL&#211;GICAS</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Capacidad predictiva &#40;Alfonso Muriel&#41;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"><span class="elsevierStyleItalic">Medidas de la capacidad predictiva de los modelos de regresi&#243;n log&#237;stica</span></span></p><p class="elsevierStylePara">Una medida de la capacidad discriminatoria del modelo es el &#237;ndice C&#44; que se puede calcular realizando todas las posibles parejas de sujetos en las cuales uno desarrolla evento y el otro no&#46; El &#237;ndice es la proporci&#243;n de estas parejas en la que el paciente con evento tiene la probabilidad predicha m&#225;s alta que el paciente sin evento&#46; Se puede demostrar que coincide con el &#225;rea bajo la curva ROC utilizada como medida de exactitud de una prueba diagn&#243;stica&#46; Un valor de 0&#44;5 indica predicciones iguales a las del azar&#44; un valor de 1 indica predicci&#243;n perfecta&#44; esto es&#44; el modelo discrimina perfectamente entre pacientes que desarrollan evento y los que no&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Otro &#237;ndice muy relacionado con el &#237;ndice C es el &#237;ndice D de Somers &#40;Dxy&#41;&#44; que refleja la correlaci&#243;n de los n&#250;meros de orden de la probabilidad predicha y la respuesta observada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Se calcula Dxy &#61; 2&#40;C&#8211;0&#44;5&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El &#237;ndice de Somers var&#237;a entre 0 y 1&#46; Cuando es igual a 0 indicar&#237;a que el modelo no es &#250;til para clasificar pacientes&#59; un Dxy igual a 1 indicar&#237;a que el modelo clasifica perfectamente entre pacientes con evento y sin &#233;l&#46;<span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Referencias de la nota metodol&#243;gica</span></p><p class="elsevierStylePara">Harrell FE&#46; Regression modeling strategies with applications to linear models&#44; logistic regression&#44; and survival analysis&#46; New York&#58; Springer-Verlag&#59; 2001&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Somers RH&#46; A new asymmetric measure of association for ordinal variables&#46; Am Sociol Rev 1962&#59;27&#58;799-811&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><a href="11603&#95;19115&#95;32927&#95;es&#95;11603&#95;tabla1&#46;doc" class="elsevierStyleCrossRefs">11603&#95;19115&#95;32927&#95;es&#95;11603&#95;tabla1&#46;doc</a></p><p class="elsevierStylePara">Tabla 1&#46; Modelos multivariable de predicci&#243;n de ERC 4</p>"
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¿Puede predecirse en el momento del alta la evolución hacia enfermedad renal crónica de los pacientes que ingresan por fracaso renal agudo?
Ángel Candelaa, Teresa Tenoriob, Alfonso Murielc
a Servicio de Anestesia y Reanimación, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid, , ,
b Servicio de Nefrología. , Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid, , ,
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El seguimiento se realiz&#243; durante un per&#237;odo de 75 meses &#40;octubre de 1999 a diciembre de 2005&#41; hasta el final del estudio o hasta el fallecimiento del paciente&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">&#193;mbito</span></p><p class="elsevierStylePara">Sistema de salud de los centros de veteranos de EE&#46; UU&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Pacientes</span></p><p class="elsevierStylePara">Se incluyeron todos los pacientes ingresados con el diagn&#243;stico primario de fracaso renal agudo &#40;FRA&#41; o similar seg&#250;n la versi&#243;n 9 de la Clasificaci&#243;n Internacional de Enfermedades &#40;c&#243;digos CIE-9 584&#46;xx&#41; durante el per&#237;odo estudiado&#46; Se excluyeron los pacientes sin datos de funci&#243;n renal previos al diagn&#243;stico &#40;ausencia de valores de creatinina &#91;Cr&#93;&#41; y los pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica &#40;ERC&#41; en estadio 3 o superior&#44; previa al ingreso o con tratamiento dial&#237;tico previo&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Para la validaci&#243;n de los modelos desarrollados&#44; se estudiaron todos los pacientes ingresados durante el mismo per&#237;odo con los diagn&#243;sticos de infarto de miocardio &#40;c&#243;digo CIE-9 410&#46;xx&#41; o neumon&#237;a &#40;c&#243;digo CIE-9 486&#46;xx&#41; que nunca hab&#237;an ingresado por FRA ni padec&#237;an ERC&#44; pero que durante el ingreso-&#237;ndice presentaron una elevaci&#243;n de Cr suficiente para hacer el diagn&#243;stico de alteraci&#243;n renal aguda por la clasificaci&#243;n RIFLE&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Enmascaramiento</span></p><p class="elsevierStylePara">Ninguno&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Evaluaciones</span></p><p class="elsevierStylePara">Para cada sujeto se calcularon las medias de los valores de Cr&#44; alb&#250;mina&#44; tasa de filtraci&#243;n glomerular &#40;TFG&#41; estimada por MDRD y otros par&#225;metros de laboratorio durante el a&#241;o previo &#40;basal&#41;&#44; al ingreso y durante los 30 d&#237;as posteriores a la fecha del ingreso-&#237;ndice&#46; El tiempo de seguimiento o en riesgo se defini&#243; como los a&#241;os transcurridos desde la fecha de ingreso hasta el final del estudio o hasta que se produjo el fallecimiento&#46; Las siguientes variables se recogieron como potenciales predictoras del desarrollo de ERC&#58; sexo&#44; edad&#44; raza&#44; diagn&#243;stico de necrosis tubular aguda &#40;NTA&#41;&#44; fecha del diagn&#243;stico&#44; diabetes mellitus&#44; Cr basal media&#44; Cr media durante el ingreso&#44; TFG<span class="elsevierStyleInf">&#160;</span>basal&#44; necesidad de terapia renal sustitutiva durante el ingreso &#40;TRS<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#41;&#44; complejidad hospitalaria&#44; alb&#250;mina basal media&#44; alb&#250;mina media durante el ingreso &#40;Alb<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#41;&#44; hemoglobina basal media&#44; hemoglobina media durante el ingreso y grado RIFLE alcanzado durante el ingreso&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Variable de resultado</span></p><p class="elsevierStylePara">La variable de resultado fue el desarrollo de ERC en estadio 4 durante el seguimiento&#46; Se consider&#243; que un sujeto alcanzaba dicho estadio cuando su TFG estimada descend&#237;a por debajo de 30 ml&#47;min&#47;1&#44;73 m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#160;sin que ninguna determinaci&#243;n posterior superara dicho valor&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Estad&#237;stica</span></p><p class="elsevierStylePara">Se hizo un an&#225;lisis inicial univariante entre las variables predictoras y la variable de resultado&#46; Posteriormente&#44; mediante regresi&#243;n log&#237;stica multivariable hacia delante&#44; se desarrollaron 3 modelos predictores de evoluci&#243;n hacia ERC durante el seguimiento&#46; El modelo m&#225;ximo incluy&#243; todas las variables predictoras asociadas con una p &#60; 0&#44;10 en el an&#225;lisis univariante&#46; Un segundo modelo simplificado incluy&#243; solo aquellas variables predictoras con mayor peso en el modelo m&#225;ximo&#46; El tercer modelo&#44; para utilizar a pie de cama&#44; se bas&#243; en variables cl&#237;nicas f&#225;cilmente obtenibles&#46; Para evaluar la capacidad predictiva de los distintos modelos se calcul&#243; la discriminaci&#243;n mediante el &#225;rea bajo la curva &#40;ABC&#59; estad&#237;stico C&#41;&#44; el punto de corte &#243;ptimo del ABC&#44; y la distancia de D de Somer como medidas del efecto&#46; Se estudi&#243; la presencia de colinealidad mediante pruebas de tolerancia e inflaci&#243;n de la varianza&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Los modelos desarrollados se probaron en la cohorte de validaci&#243;n mediante una prueba de &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span> utilizando distintos puntos de corte&#46; Se compararon los riesgos observados frente a los predichos&#46; Para cada punto de corte se calcul&#243; la sensibilidad&#44; la especificidad&#44; el valor predictivo positivo&#44; el valor predictivo negativo y la <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;OR&#41; para el desarrollo de ERC&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">Promoci&#243;n y conflicto de intereses</span></p><p class="elsevierStylePara">Estudio sin financiaci&#243;n aparente&#46; Aunque en el presente estudio no se menciona&#44; en un estudio previo<span class="elsevierStyleSup">1</span>&#160;de los mismos autores sobre la misma base de datos y con criterios de inclusi&#243;n similares&#44; el primer autor &#40;LS Chawla&#41; recibi&#243; una beca parcial extramural&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">RESULTADOS PRINCIPALES</span></p><p class="elsevierStylePara">Durante el per&#237;odo estudiado fueron ingresados con el diagn&#243;stico de FRA 5351 pacientes&#44; de los que 728 &#40;13&#44;6&#37;&#41; acabaron desarrollando ERC de grado 4 durante el seguimiento&#46; El grupo control lo constituyeron un total de 15&#46;917 pacientes ingresados con el diagn&#243;stico de infarto de miocardio o neumon&#237;a durante el mismo per&#237;odo&#46; De ellos&#44; 1348 &#40;8&#44;5&#37;&#41; desarrollaron ERC en estadio 4 durante el seguimiento&#46; En el an&#225;lisis solo se incluyeron los 11&#46;589 pacientes de los que se dispon&#237;a de informaci&#243;n completa de todas las variables predictoras&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En el an&#225;lisis univariante&#44; se asociaron con la progresi&#243;n hacia la ERC la edad&#44; la necesidad de TRS durante el ingreso y la NTA como causa del FRA frente a otros diagn&#243;sticos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Las variables incluidas en los 3 modelos predictivos con sus OR ajustadas&#44; as&#237; como su capacidad predictiva&#44; sensibilidad y especificidad&#44; aparecen en la tabla 1&#46; Para su comparaci&#243;n&#44; los mismos valores aparecen en la muestra de validaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CONCLUSIONES DE LOS AUTORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Los autores concluyen que es posible identificar variables que predigan la evoluci&#243;n hacia ERC en pacientes con funci&#243;n renal previa normal y que ingresan por FRA o desarrollan FRA durante el ingreso&#46; Entre estas variables se encuentran la edad avanzada&#44; la gravedad del FRA o las bajas concentraciones de alb&#250;mina durante el ingreso&#46; La necesidad de TRS con recuperaci&#243;n al alta es otra variable de especial importancia&#46; Estos pacientes tienen un riesgo especialmente elevado de ERC y deber&#237;an ser seguidos tras el alta&#46; Los autores proponen que sus ecuaciones se utilicen para identificar pacientes en riesgo&#44; seguirlos e incluirlos en ensayos cl&#237;nicos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">COMENTARIOS DE LOS REVISORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Los trabajos realizados a partir de grandes bases de datos administrativas aportan informaci&#243;n muy interesante desde el punto de vista epidemiol&#243;gico&#46; No obstante&#44; conviene recordar que se trata de dise&#241;os retrospectivos supeditados a la sensibilidad y especificidad de la codificaci&#243;n y a otros condicionantes metodol&#243;gicos&#46; Como ejemplo de esto est&#225; la especificidad del 94&#44;4&#37; en el diagn&#243;stico mediante el c&#243;digo CIE en la muestra de desarrollo &#40;ingresados por FRA&#41;&#46; Un 5&#44;6&#37; de los pacientes &#40;299&#41; no alcanzaron el estadio R de la clasificaci&#243;n RIFLE&#44; y sin embargo se mantuvieron en el an&#225;lisis&#46; En el presente estudio se utilizan los centros de veteranos de EE&#46; UU&#46;&#44; constituidos en un 98&#37; por poblaci&#243;n masculina&#46; Aunque la prevalencia de FRA es algo superior en varones&#44; la extrapolaci&#243;n a otras poblaciones deber&#237;a hacerse con cautela&#46; De la misma forma&#44; los pacientes elegidos para la validaci&#243;n &#40;ingresados por infarto o neumon&#237;a que sufren FRA durante el ingreso&#41; no representan el conjunto de los pacientes que desarrollan FRA de forma intrahospitalaria&#46; Los pacientes ingresados en Unidades de Cuidados Intensivos &#40;se asume que algunos de los pacientes de la cohorte estudiada lo har&#237;an&#41; y los pacientes posquir&#250;rgicos son 2 subgrupos de pacientes que con bastante frecuencia tienen FRA y que convendr&#237;a haber incluido en la validaci&#243;n&#46; Respecto a los modelos&#44; llama especialmente la atenci&#243;n la inclusi&#243;n en todos ellos de la variable tiempo en riesgo&#44; as&#237; como su codificaci&#243;n en a&#241;os&#46; Si el objetivo del estudio es desarrollar ecuaciones que puedan estratificar el riesgo de evoluci&#243;n hacia ERC de los pacientes al momento de su alta&#44; tal y como se afirma en la introducci&#243;n&#44; la inclusi&#243;n de dicha variable carece de sentido&#46; Por otro lado&#44; la inclusi&#243;n de la Alb<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#160;&#40;alb&#250;mina media durante el ingreso&#41; en el modelo dise&#241;ado en teor&#237;a para ser usado a pie de cama &#40;modelo 3&#41; desdice su utilidad pr&#225;ctica&#44; ya que dicha variable no parece ser f&#225;cilmente obtenible en la pr&#225;ctica&#46; Por &#250;ltimo&#44; y en ese mismo modelo&#44; la gran discrepancia entre los valores de OR obtenidos para la variable TRS<span class="elsevierStyleInf">ing</span>&#160;&#40;necesidad de di&#225;lisis durante el ingreso&#41; entre la cohorte de desarrollo &#40;2&#44;4&#41; y la de validaci&#243;n &#40;53&#44;2&#41; hacen pensar en la necesidad de una recalibraci&#243;n del modelo si se quiere aplicar a pacientes que ingresan por otro motivo y desarrollan FRA durante el ingreso&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CONCLUSIONES DE LOS REVISORES</span></p><p class="elsevierStylePara">Trabajo epidemiol&#243;gico realizado y validado en un contexto muy espec&#237;fico que aporta nueva informaci&#243;n sobre la evoluci&#243;n a ERC de los pacientes que ingresan por FRA o lo sufren durante el ingreso&#46; Sus resultados deber&#237;an ser contrastados en otros contextos y mediante estudios prospectivos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#160;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">CLASIFICACI&#211;N</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Tema&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Fracaso renal agudo&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Subtema&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Evoluci&#243;n a enfermedad renal cr&#243;nica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Tipo de art&#237;culo&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Pron&#243;stico&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Palabras clave&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Estudio de cohortes retrospectivo&#46; Fracaso renal agudo&#46; Modelos predictivos&#46; Progresi&#243;n a enfermedad renal cr&#243;nica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">NIVEL DE EVIDENCIA&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>Baja&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">GRADO DE RECOMENDACI&#211;N&#58;</span><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span>D&#233;bil&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#40;GRADE &#91;www&#46;gradeworkinggroup&#46;org&#93; divide la calidad de la evidencia en cuatro grupos&#58; alta&#44; moderada&#44; baja y muy baja&#59; y el grado de recomendaci&#243;n en dos grupos&#58; fuerte y d&#233;bil&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;&#95;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">¿ </span><span class="elsevierStyleBold">NOTAS METODOL&#211;GICAS</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Capacidad predictiva &#40;Alfonso Muriel&#41;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"><span class="elsevierStyleItalic">Medidas de la capacidad predictiva de los modelos de regresi&#243;n log&#237;stica</span></span></p><p class="elsevierStylePara">Una medida de la capacidad discriminatoria del modelo es el &#237;ndice C&#44; que se puede calcular realizando todas las posibles parejas de sujetos en las cuales uno desarrolla evento y el otro no&#46; El &#237;ndice es la proporci&#243;n de estas parejas en la que el paciente con evento tiene la probabilidad predicha m&#225;s alta que el paciente sin evento&#46; Se puede demostrar que coincide con el &#225;rea bajo la curva ROC utilizada como medida de exactitud de una prueba diagn&#243;stica&#46; Un valor de 0&#44;5 indica predicciones iguales a las del azar&#44; un valor de 1 indica predicci&#243;n perfecta&#44; esto es&#44; el modelo discrimina perfectamente entre pacientes que desarrollan evento y los que no&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Otro &#237;ndice muy relacionado con el &#237;ndice C es el &#237;ndice D de Somers &#40;Dxy&#41;&#44; que refleja la correlaci&#243;n de los n&#250;meros de orden de la probabilidad predicha y la respuesta observada&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Se calcula Dxy &#61; 2&#40;C&#8211;0&#44;5&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El &#237;ndice de Somers var&#237;a entre 0 y 1&#46; Cuando es igual a 0 indicar&#237;a que el modelo no es &#250;til para clasificar pacientes&#59; un Dxy igual a 1 indicar&#237;a que el modelo clasifica perfectamente entre pacientes con evento y sin &#233;l&#46;<span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#160;</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Referencias de la nota metodol&#243;gica</span></p><p class="elsevierStylePara">Harrell FE&#46; Regression modeling strategies with applications to linear models&#44; logistic regression&#44; and survival analysis&#46; New York&#58; Springer-Verlag&#59; 2001&#46;</p><p class="elsevierStylePara">Somers RH&#46; A new asymmetric measure of association for ordinal variables&#46; Am Sociol Rev 1962&#59;27&#58;799-811&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><a href="11603&#95;19115&#95;32927&#95;es&#95;11603&#95;tabla1&#46;doc" class="elsevierStyleCrossRefs">11603&#95;19115&#95;32927&#95;es&#95;11603&#95;tabla1&#46;doc</a></p><p class="elsevierStylePara">Tabla 1&#46; Modelos multivariable de predicci&#243;n de ERC 4</p>"
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Información del artículo
ISSN: 20137575
Idioma original: Español
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2024 Noviembre 13 14 27
2024 Octubre 65 49 114
2024 Septiembre 50 22 72
2024 Agosto 71 66 137
2024 Julio 58 44 102
2024 Junio 72 30 102
2024 Mayo 66 26 92
2024 Abril 46 28 74
2024 Marzo 55 24 79
2024 Febrero 77 34 111
2024 Enero 50 22 72
2023 Diciembre 53 21 74
2023 Noviembre 61 39 100
2023 Octubre 62 28 90
2023 Septiembre 89 25 114
2023 Agosto 34 29 63
2023 Julio 57 27 84
2023 Junio 78 16 94
2023 Mayo 69 24 93
2023 Abril 52 11 63
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