Modelos lineales generalizados y de cuasiverosimilitud para la evaluación del funcionamiento renal

modalidad virtual

Congreso; XIV Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística ?Laura Nalbarte?; 2021

Sociedad Uruguaya de Estadística

La enfermedad renal es un problema global de salud pública que afecta a más de 750 millones de personas alrededor del mundo. El conocimiento de la tasa de filtrado glomerular (TFG) juega un rol fundamental en la evaluación del funcionamiento renal y en la detección y seguimiento de la enfermedad. Muchasorganizaciones recomiendan el uso de ecuaciones a partir de la concentración de creatinina sérica para estimar la TFG, de manera de facilitar la detección, evaluación y manejo de la enfermedad renal crónica (ERC). Diversas fórmulas se utilizan a diario en la práctica clínica para predecir la TFG, como CKD-EPI,MDRD-4, MDRD-6 y MCQ. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una nueva ecuación basada en datos de Argentina y comparar su desempeño con las ecuaciones preexistentes.Los datos utilizados corresponden a adultos residentes en Argentina a los cuales entre 2007 y 2017 se les midió la TFG con iotalamato (patrón de referencia) en el Hospital Privado Universitario de Córdoba, Córdoba, Argentina (n = 583).Inicialmente se ajustaron modelos lineales transformando la respuesta (TFG) mediante la función logaritmo natural, como en las fórmulas de uso actual. Para preservar la escala original de la variable respuesta, se ajustaron modelos lineales generalizados con distribución Gamma y enlace logarítmico y modelos de cuasiverosimilitud, especificando una relación media-varianza lineal V(u) =u y enlace logarítmico. Entre las variables predictoras, se seleccionaron modelos incluyendo concentración de creatinina sérica, edad, sexo y una variable que indica si el paciente es monorreno. También se consideraron fórmulas más complejas con albúmina sérica y urea.Para estudiar la capacidad de predicción de las nuevas ecuaciones se utilizó validación cruzada de 10 iteraciones, separando al azar el total de observaciones en 10 grupos, dejando fuera uno por vez para ajustar el modelo y prediciendo a partir de ese ajuste los valores de TFG en el grupo excluido.Las medidas utilizadas para evaluar el rendimiento de las nuevas ecuaciones y de las previas fueron RMSE, R2 ajustado, sesgo (diferencia entre la TFG estimada y medida), P15 y P30 (porcentaje de observaciones cuya TFG estimada diere de la medida en no más del 15 o 30% de la TFG medida, respectivamente). Por otra parte, la ERC se puede clasificar en cinco estadios según el valor de TFG.Luego, se evaluó además el porcentaje de clasificación correcta según las diferentes fórmulas.En una segunda etapa se recolectaron datos correspondientes al período 2018-2019 (n = 78), que se utilizaron como muestra de validación interna. Esto permitió evaluar la performance de las ecuaciones en un conjunto de datos totalmente independiente del utilizado para su desarrollo.Los resultados muestran que entre las ecuaciones de uso actual, CKD-EPI es la que mejores predicciones produce. Las ecuaciones obtenidas a partir de modelos de cuasiverosimilitud fueron las de mejor desempeño, siendo esto más notable en la muestra de validación interna que en la de desarrollo.