Autores
A. Hammadi Ahmed, A. Romero Linares, L. Alvarez Muro, M. Miravitlles Fernandez, B. Alcazar Navarrete
Introducción
Las exacerbaciones graves de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (ECOPD) se asocian a un riesgo significativo de morbilidad y mortalidad. El objetivo de PRECISE-X es diseñar un modelo de predicción de riesgo individualizado para la primera ECOPD grave utilizando variables capturadas de forma rutinaria en los datos de las historias clínicas electrónicas.
Metodología
Se utilizaron los datos de atención primaria del Clinical Practice Research Datalink Aurum del Reino Unido de 1995 a 2022 para crear una cohorte de pacientes con EPOC recién diagnosticados. Desarrollamos un modelo de predicción de riesgo para predecir el riesgo de la primera ECOPD grave durante los siguientes 5 años (criterio de valoración primario) y los siguientes 12 meses (criterio de valoración secundario) basado en predictores determinados en el momento del diagnóstico. Mediante la agrupación natural por regiones de práctica, realizamos una validación interna-externa para evaluar el rendimiento del modelo fuera de la muestra en términos de discriminación (estadístico c), calibración y beneficio neto.
Resultados
Se incluyeron 219.015 pacientes en el conjunto de datos analíticos (edad media al inicio 66,0, 42,4% mujeres). El riesgo de ECOPD grave a 5 años fue del 29,5% (riesgo a 12 meses: 4,2%) (Figura 1). El modelo final incluía cuatro predictores obligatorios: sexo, edad, disnea (mMRC) y FEV1 y hasta 22 predictores opcionales (índice de masa corporal, recuento de eosinófilos en sangre, índice de privación social, medicación actual y comorbilidades graves). La figura proporciona estimaciones del rendimiento del modelo específicas para cada región y agrupadas. El estadístico c medio fuera de muestra fue de 0,825 para la predicción a 5 años (0,771 para la predicción a 12 meses) (Figura 2). El modelo tuvo una calibración muy buena en todas las regiones.
Conclusiones
La primera exacerbación grave de EPOC puede predecirse con excelente exactitud, y la predicción del riesgo puede proporcionar utilidad clínica en una amplia gama de umbrales de riesgo.
