Investigación clínico-epidemiológica en pronóstico: desarrollos metodológicos y aplicación clínica

Abstract

En esta Tesis se presentan dos modelos pronósticos para predecir desenlaces importantes en dos contextos clínicos distintos. Ambos modelos han sido desarrollados siguiendo alternativas metodológicas complementarias. En el primero de ellos, ante la ausencia en la literatura científica de herramientas que permitieran predecir el riesgo de crisis epilépticas durante el embarazo en mujeres en tratamiento antiepiléptico, se desarrolló un modelo pronóstico de novo a partir de los datos primarios recogidos en el estudio EMPiRE. En el segundo contexto clínico, la situación es distinta y se disponía ya de varios modelos en la literatura para predecir el riesgo de mortalidad postoperatoria en pacientes con endocarditis infecciosa. Por ello se optó por hacer una revisión sistemática y meta-análisis para identificar y evaluar la calidad de los modelos disponibles y, a partir de ellos, crear un modelo único (metamodelo) que fue optimizado para el registro nacional GAMES de endocarditis infecciosa. En ambos escenarios clínicos, se ha pretendido adicionalmente promover la utilización de estos modelos en la práctica clínica. Para este fin se han creado dos calculadoras online de libre acceso que han sido implementadas en la plataforma web Evidencio (https://www.evidencio.com/). Esta implementación facilita enormemente la obtención de una predicción personalizada del riesgo de los desenlaces considerados dadas las características individuales de los pacientes. A pesar de que los métodos para el desarrollo y validación de los modelos pronóstico han sido descritos por múltiples autores, estos métodos son en ocasiones complejos para investigadores con conocimientos limitados de estadística. Por ello, es recomendable que el equipo investigador de un estudio de desarrollo o validación de un modelo pronóstico cuente entre sus miembros con algún estadístico o persona con amplio bagaje metodológico. Sin embargo, no siempre es así, por lo que facilitar a los investigadores herramientas útiles y de manejo sencillo, como el comando – bsvalidation – para el software Stata que se ha presentado en el tercer estudio de la tesis, puede ayudar a paliar los efectos de las carencias metodológicas del equipo investigador.