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Vol. 24. Núm. 1.
Páginas 1-9 (Enero - Marzo 2024)
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Páginas 1-9 (Enero - Marzo 2024)
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Validación externa y actualización de un modelo predictivo de lesión renal aguda en pacientes adultos hospitalizados en cuidados intensivos
External validation and update of a predictive model of acute kidney injury in adult patients hospitalized in intensive care
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Sandra Piedad Rincón-Castellanosa,b,
Autor para correspondencia
piedadcastellanos@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Jorge Luis Barrios-Mezaa,b, Diego Fernando Rojas-Gualdrónb
a Medicina Interna, Clínica Somer, Rionegro, Antioquia, Colombia
b Facultad de Medicina, Universidad CES, Medellín, Antioquia, Colombia
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Tabla 1. Características clínicas, sociodemográficas y resultados de los pacientes de la muestra local de validación externa (n = 1.235) y de la muestra de desarrollo del estudio original (n = 573)
Tabla 2. Modelo multivariado de riesgo de lesión renal aguda de Malhotra estimado en la muestra local de validación externa (n = 1.235) y en la muestra de desarrollo del estudio original (n = 573)
Tabla 3. Resumen de modificaciones y medidas de desempeño (ajuste y discriminación) estimadas para los modelos: original (m0), de calibración (m1, m2) y de actualización (m3-m6)
Tabla 4. Medidas de desempeño para el modelo calibrado (m2) y el modelo actualizado (m6) en los umbrales de probabilidad de 30 y 55%
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Resumen
Objetivo

Analizar el desempeño predictivo del modelo de riesgo de lesión renal aguda (LRA) de Malhotra et al., en adultos hospitalizados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) de la Clínica Somer (Colombia), 2017 y 2021.

Métodos

Estudio retrospectivo de seguimiento a una cohorte basado en registros médicos. Se incluyeron mayores de 18 años críticamente enfermos ingresados a UCI. Se excluyeron pacientes con enfermedad renal crónica terminal o en terapia de reemplazo renal, LRA al ingreso. Como variable de resultado se definió LRA en la primera semana en UCI, y como variables predictoras las del modelo de Malhotra y variables clínicas adicionales. El desempeño predictivo se analizó para los modelos original (m0), calibrado (m1-m2) y actualizado (m3-m6) mediante estadístico C, prueba de Hosmer-Lemeshow (HL) y mapas de calibración.

Resultados

Se incluyeron 1.235 pacientes, edad mediana de 60 años (RIQ 45-60), 39,9% mujeres. La incidencia de LRA fue de 30,6%. El modelo original (m0) mostró problemas de ajuste (valor p HL < 0,05) sobreestimando el riesgo de LRA y obtuvo un estadístico C de 0,68 (IC 95% 0,65 – 0,71). La calibración mediante intercepto y factor global (m2) resolvió el problema de ajuste. La actualización con 10 variables adicionales (m6) solo aumentó el estadístico C a 0,72 (IC 95% 0,69 – 0,75).

Conclusión

El desempeño del modelo original en la cohorte de validación externa no es perfecto debido a diferencias en epidemiología de la LRA en UCI. La actualización del modelo mejora el ajuste más no la discriminación, pero tiene algún grado de utilidad en la práctica clínica.

Palabras clave:
Lesión renal aguda
Cuidado crítico
Análisis de decisión
Estudio de validación
Calibración
Discriminación
Abstract
Aim

To analyze the predictive performance of the risk model for acute kidney injury (AKI) by Malhotra et al., in adults hospitalized in the intensive care unit (ICU) of Clínica Somer (Colombia), 2017 and 2021.

Methods

Retrospective follow-up study of a cohort based on medical records. Critically ill patients over 18 years of age admitted to the ICU were included. Patients with end-stage chronic kidney disease or on renal replacement therapy, AKI at admission were excluded. AKI in the first week in the ICU was defined as the outcome variable, and those of the Malhotra model and additional clinical variables as predictor variables. The predictive performance was analyzed for the original (m0), calibrated (m1–m2) and updated (m3–m6) models using the C statistic, the Hosmer–Lemeshow (HL) test, and calibration maps.

Results

A total of 1235 patients were included, median age 60 years (IQR 45–60), 39.9% women. The incidence of AKI was 30.6%. The original model (m0) showed fit problems (p-HL value <0.05) overestimating the risk of AKI and obtained a C statistic of 0.68 (95% CI: 0.65–0.71). Calibration using intercept and global factor (m2) solved the adjustment problem. The update with ten additional variables (m6) only increased the C statistic to 0.72 (95% CI: 0.69–0.75).

Conclusion

The performance of the original model in the external validation cohort is not perfect due to differences in the epidemiology of AKI in the ICU. The model updated improves the fit but not the discrimination, yet it still holds some degree of utility in clinical practice.

Keywords:
Acute kidney injury
Critical care
Decision analysis
Validation study
Calibration
Discrimination

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