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Vol. 36. Núm. 2.Marzo - Abril 2016
Páginas 89-216
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Vol. 36. Núm. 2.Marzo - Abril 2016
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Carta al Director
DOI: 10.1016/j.nefro.2015.10.010
Open Access
Utilidad de un modelo de predicción para la enfermedad renal crónica en una unidad de primer nivel de atención
Utility of a predictive model for chronic kidney disease in level 1 medical care
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Lilia Susana Gallardo Vidala,
Autor para correspondencia
, Adriana Jheny Rodríguez Méndezb, Mariana Burgos Ochoac, Martha Leticia Martínez Martínezb, Pablo García Solísa, Maria Elena Villagrán Herreraa, Ana María Pérez Bazaa
a Unidad de Medicina Familiar N.°13, Instituto Mexicano del Seguro Social, Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México
b Facultad de Medicina, Universidad Autónoma de Querétaro, Santiago de Querétaro, Querétaro, México
c Unidad de Medicina Familiar N.°14, Instituto Mexicano del Seguro Social, México, D.F., México
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Tabla 1. Modelo de regresión logística múltiple para explicar la enfermedad renal crónica
Tabla 2. Cálculo de la probabilidad de presentar enfermedad renal crónica
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Sr. Director:

El Consenso Español para la Detección y Manejo de la enfermedad renal crónica (ERC) en el 2014, recomienda que en poblaciones con factores de riesgo para susceptibilidad, iniciación o progresión de la ERC, el médico lleve a cabo acciones de prevención y control1.

A pesar de estas recomendaciones, la prevalencia va en aumento, tal es el caso de México que presentó un incremento de 394ppmh en el año 2003 a 986ppmh al año 2007, siendo uno de los países de América Latina con los más altos índices de prevalencia de ERC2,3.

Con el objetivo de facilitar al médico, de primer nivel de atención, la vigilancia de grupos susceptibles de riesgo para desarrollar ERC, se llevó a cabo un modelo que permitiera predecir las probabilidades, de acuerdo a las diferentes combinaciones de factores de riesgo encontradas en una unidad de medicina familiar.

Estudio de casos y controles sobre usuarios atendidos en una unidad de primer nivel de atención, del Instituto Mexicano del Seguro Social, Querétaro, México, en el año 2013. Tamaño de muestra calculada con fórmula para 2 proporciones, nivel de significación del 95%, poder de la prueba del 80%, OR de 2,2, considerando tener ERC 1:1 no pareados (n=100 para cada grupo).

Definición de los grupos

Casos: pacientes diagnosticados con ERC por el servicio de nefrología, filtrado glomerular ≤60ml/min, depuración de creatinina en orina de 24h, ambos sexos y mayores de 18 años.

Controles: pacientes sin ERC, filtrado glomerular ≥61ml/min, medido por la fórmula de Cockcroft-Gault en 2 ocasiones y corroborado por creatinina en orina de 24h, ambos sexos y mayores de 18 años.

Se excluyeron las embarazadas y otras causas de proteinuria. Se eliminaron a los pacientes con entrevistas incompletas.

El muestreo de los casos fue aleatorio simple, los controles por muestreo no probabilístico por cuota. De acuerdo a los factores de riesgo establecidos por el consenso español como de susceptibilidad, iniciación, progresión fueron tomados en cuenta para su análisis, y solamente se incluyeron en el modelo aquellos que lograron una significación estadística, no se incluyeron las variables de sexo y edad, por estar dentro de la fórmula utilizada para estimar el filtrado glomerular.

Se realizó prueba de Chi-cuadrado para estimar el riesgo de odds ratio (OR). Para la construcción del modelo se utilizó el análisis de regresión logística por el método de incorporación progresiva de variables, incluyendo aquellas que consiguieron una significación estadística, nivel de confianza del 95%.

Se decidió hacer un análisis de probabilidad de riesgo en función de la frecuencia de la ERC con las diferentes combinaciones de las variables encontradas como factor de riesgo importante, expresadas en porcentajes, para este cálculo se utilizó la fórmula 1/(1+e-y)

Los factores de riesgo que permitieron crear el modelo por su elevada asociación fueron enfermedades urológicas, hipertensión arterial (HTA), hiperuricemia y el uso de nefrotóxicos, este último obtuvo la más elevada asociación (tabla 1). En este modelo existe el 99,9% de probabilidad de presentar la ERC si el paciente presenta esos 4 factores de riesgo. Si un paciente cuenta con enfermedad urológica y uso crónico de nefrotóxicos tiene el 92,8% de probabilidad (tabla 2).

Tabla 1.

Modelo de regresión logística múltiple para explicar la enfermedad renal crónica

Chi-cuadradoValor de p
151,040,000
  Coeficiente  Estadístico  Significaión 
Constante  −16,116     
Enfermedad urológica  2,561  12,509  0,000 
HTA  2,185  20,931  0,000 
Uso de nefrotóxico  2,811  22,790  0,000 
Hiperuricemia  1,908  10,318  0,001 

HTA: hipertensión arterial.

El análisis estadístico incluyó la prueba de Chi-cuadrado y el cálculo del modelo de regresión logística múltiple, con un intervalo de confianza del 95%.

Tabla 2.

Cálculo de la probabilidad de presentar enfermedad renal crónica

Probabilidad  Enfermedad urológica  Hipertensión arterial  Nefrotóxicos  Hiperuricemia 
Porcentaje         
99,9  Presente  Presente  Con nefrotóxicos  Presente 
99,1  Presente  Presente  Con nefrotóxicos  Ausente 
98,9  Presente  Ausente  Con nefrotóxicos  Presente 
98,4  Ausente  Ausente  Con nefrotóxicos  Presente 
97,9  Presente  Presente  Sin nefrotóxicos  Presente 
92,8  Presente  Ausente  Con nefrotóxicos  Ausente 
89,9  Ausente  Presente  Con nefrotóxicos  Ausente 
87,3  Presente  Presente  Sin nefrotóxicos  Ausente 
87,0  Ausente  Ausente  Con nefrotóxicos  Presente 
84,0  Presente  Ausente  Sin nefrotóxicos  Presente 
78,2  Ausente  Presente  Sin nefrotóxicos  Presente 
49,9  Ausente  Ausente  Con nefrotóxicos  Ausente 
43,7  Presente  Ausente  Sin nefrotóxicos  Ausente 
34,8  Ausente  Presente  Sin nefrotóxicos  Ausente 
28,8  Ausente  Ausente  Sin nefrotóxicos  Presente 
5,7  Ausente  Ausente  Sin nefrotóxicos  Ausente 

El análisis estadístico incluyó el cálculo del modelo de regresión logística múltiple y, posteriormente, la estimación de la probabilidad de presentar enfermedad renal crónica empleando la fórmula 1/(1+e-y).

A pesar de que están ampliamente estudiados los factores que condicionan la ERC1,4,5, es una realidad que no se ha logrado prevenir su iniciación y progresión3. Por esta premisa, los estudios que permitan llevar a cabo modelos predictivos prácticos que se ajusten a una población específica cobran gran relevancia.

En este caso no se puede dejar fuera de discusión el uso de los nefrotóxicos, ya que la probabilidad de presentar ERC con solo este factor es del 49,9%, mismo que es prevenible en cualquier población. Cabe mencionar que se elevó por la utilización de antiinflamatorios no esteroideos (AINE). Similar a lo encontrado por otros autores6,7.

Las enfermedades urológicas fueron consideradas en este modelo un factor de riesgo importante, con una probabilidad del 43,7%, se observó que el crecimiento prostático fue la enfermedad más común. En la población mexicana es frecuente la detección tardía del crecimiento de la próstata, en muchas de las ocasiones, por el miedo de los varones a exponer su intimidad durante la exploración clínica, lo que conlleva a complicaciones tales como la ERC8,9.

En México la primera causa de demanda de consulta en primer nivel es la HTA y, de acuerdo al modelo propuesto, existe el 34,8% de probabilidad con solo este factor, así mismo no se puede abandonar la vigilancia estrecha de los niveles de ácido úrico y realizar ajustes de manera oportuna10.

En conclusión, el modelo que predijo las más altas probabilidades de presentar ERC fue el que incluía enfermedades urológicas, HTA, hiperuricemia y el uso de nefrotóxicos.

Financiación

Agradecemos al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), a través del Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Querétaro (CONCYTEQ) y el gobierno del estado de Querétaro por el apoyo brindado por el fondo mixto (QRO-2011-CO2-175384) y el apoyo de FORDECy (193512).

Bibliografía
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Documento de consenso para la detección y manejo de la enfermedad renal crónica.
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Guía Práctica Clínica Prevención, Diagnóstico y Tratamiento de la Enfermedad Renal Crónica Temprana.
Guías de Práctica Clínica Medicina Interna, Instituto Mexicano del Seguro Social, 1 (2013), pp. 211-277
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Diál Traspl, 31 (2010), pp. 7-11
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Chronic kidney disease and associated risk factors in the Bajo Lempa region of El Salvador: nefrolempa study, 2009.
MEDICC Rev, 13 (2011), pp. 14-22
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The burden of nephrotoxic drug prescriptions in patients with chronic kidney disease: a retrospective population-based study in Southern Italy.
[7]
L. Diogo, D. Saitovitch, M. Biehl, L.F. Bahlis, M.C. Guterres, C.F. O’Keeffe, et al.
¿Hay una asociación entre antiinflamatorios no esteroides y nefropatía inducida por contraste?.
Arq Bras Cardiol, 95 (2010), pp. 726-731
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M.N. Muñoz, L.A. Sossa, J. Jairo, A. Grisales, J.D. Rodríguez.
Percepciones sobre el cáncer de próstata en población masculina mayor de 45 años Santa Rosa de Cabal 2010.
Hacia la promoción de la Salud, 16 (2011), pp. 147-161
[9]
E. Pereira, M.C. Salvador, R. Harter.
Barreras en relación a los exámenes de rastreo de cáncer de próstata.
Rev Latino-Am Enfermagem [online], 19 (2011), pp. 2-8
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K. Chaudhary, K. Malhotra, J. Sowers, A. Aroor.
Uric acid - key ingredient in the recipe for cardiorenal metabolic syndrome.
Cardiorenal Med, 3 (2013), pp. 208-220
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