Diario de Ensayos Clínicos
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abstracto

Desarrollo y evaluación de un nomograma predictivo eficaz de infecciones del torrente sanguíneo en pacientes con cálculos biliares

Xiuqing Shen, Changsheng Wu, Rongxin Zhong, Falin Chen, Sijie Wang, Pengju Cao*, Shaoting Chen*

Objetivo: El objetivo de este estudio fue crear y autenticar un nomograma fácil de usar para evaluar el riesgo de infecciones del torrente sanguíneo (ITS) en pacientes con cálculos biliares.

Materiales y métodos: Se recopilaron datos de 261 pacientes sin BSI y 96 pacientes con BSI que tenían cálculos biliares entre enero de 2019 y abril de 2023. Las diez variables (edad, sexo, glóbulos blancos (WBC), neutrófilos (NE%), calcitonina (PCT), γ-glutamiltransferasa (GGT), bilirrubina total (TBIL), bilirrubina directa (DBIL), fosfatasa alcalina (ALP) y transaminasa glutámico-oxalacética (AST)) se examinaron primero mediante el análisis de regresión de un solo factor. Se utilizaron análisis de regresión múltiple para optimizar las características predictivas del modelo de riesgo. La discriminación, calibración y rendimiento de la aplicación clínica del modelo de predicción se evaluaron utilizando el índice de consistencia (índice c), la curva de calibración y la curva de decisión clínica (DCA).

Resultados: Nueve variables no muestran multicolinealidad, con excepción del género, según el análisis de colinealidad. Se incluyó un análisis de regresión logística múltiple para seleccionar los predictores de edad, PCT y AST. Entre ellos, la edad [OR=0,562 (0,366–0,939), P=0,028] es un factor protector para pacientes con cálculos biliares e infección del flujo sanguíneo (P<0,05), mientras que PCT [OR=2,115 (1,244–3,597), P=0,006] y AST [OR=3,469 (1,942–6,198), P=0,000] son ​​factores de riesgo para BSI concurrente en pacientes con cálculos biliares (P<0,05). Sobre la base de las variables anticipadas, se creó un modelo de predicción. Con una validación bootstrap de 0,7 y un índice C de 0,71, la validación del modelo de predicción muestra suficiente discriminación. La curva de calibración mostró lo bien que se puede corregir el modelo y lo precisas que son sus predicciones. Los resultados del DCA demostraron que el modelo predictivo fue clínicamente eficaz cuando la probabilidad umbral se encontraba entre el 17% y el 77%, ya que el rendimiento neto fue más significativo que los dos modelos extremos.

Conclusión: Como técnica adicional para predecir individuos con cálculos biliares complicados por infección del flujo sanguíneo, el nomograma tiene cierto poder predictivo.