Salud renal y modelos predictivos
La predicción en medicina es entendida como la acción facultativa de un saber acumulado desde el cual es posible proyectar la evolución de una patología y sus posibilidades de cura o mejoría a partir de las condiciones físicas, orgánicas y funcionales de un paciente, unidas a la capacidad de desempeño del sistema inmunológico que informan la clínica y las analíticas y de los recursos que para actuar tiene un galeno a su alcance.
Compilada y analizada la información obtenida mediante la observación empírica y las analíticas, el facultativo recurre a un conjunto de técnicas, saberes y elucubraciones proponer un diagnóstico que engloba la comprensión y expresión de la condición/estado de salud del paciente que se ha formado el galeno; la idea más o menos precisa de lo que lo está afectando y cómo y en qué medida lo afecta.
Esta idea permite a los médicos desarrollar estrategias de ataques a los males, cuyo éxito depende de sus conocimientos de la información acumulada al respecto y de las capacidades o destrezas que posea para manejar los métodos, protocolos, recursos y farmacopeas existentes y validadas. Un saber cómo que en salud se denomina Clínica.
Según Eric Siegel, el análisis predictivo consiste en la tecnología que aprende de la experiencia para predecir el futuro comportamiento de individuos óy, en nuestro caso, de patologías, sistema de salud y cultura de los pacientesó para tomar mejores decisiones a favor de la cura o la mejoría.
En ausencia de referentes que garanticen los resultados esperados (cura o alivio sustanciales), los especialistas exploran estrategias alternativas. Lo hacen sólo en casos extremos y con la anuencia del Jefe de la especialidad del centro del que se trate y del paciente o sus apoderados legales.
Al adoptar cualquier estrategia de ataque a los padecimientos de sus pacientes, los médicos parten de un modelo predictivo derivado de ese saber que han acumulado sobre la enfermedad y su modelo de desarrollo y ataque frente a los recursos diagnósticos, fármaco-terapéuticos y tecnológicos a mano (sistema de salud). La capacidad de resistencia del organismo del paciente y sus hábitos de vida adquieren gran importancia para los resultados esperados en salud.
Predecir es el propósito de la pesquisa médica y en tanto más exacta sea la predicción, mayor probabilidad de éxito de curar o mejorar la salud a sus pacientes tendrá el médico.
Es por lo que el desarrollo de modelos predictivos en salud incrementa su importancia en destacados centros de estudio alrededor del mundo, llamando poderosamente la atención de la medicina intensiva. Los estudios al respecto se suceden. El 15 de noviembre del 2015 el Journal de la Sociedad Americana de Nefrología Clínica publicó una investigación sobre el uso de la tasa de filtración glomerular estimada (eGFR) cinética y de los nuevos biomarcadores de la lesión renal aguda (AKI, por sus siglas en inglés) para predecir la recuperación renal. En mayo del pasado año, “Nefrología, diálisis y trasplante” óde las asociaciones europeas Renal y de Trasplanteó trajo el ensayo “Evaluación de la predicción de riesgo para la lesión renal aguda en la unidad de cuidados intensivos” (UCI) cuyas conclusiones fueron que “Un modelo de evaluación de riesgo que integra las co-morbilidades crónicas y los eventos agudos en la admisión a la UCI puede identificar a los pacientes con alto riesgo de desarrollar AKI. Esta herramienta de evaluación de riesgos podría ayudar a los médicos a estratificar a los pacientes para la prevención primaria, la vigilancia y la intervención terapéutica temprana para mejorar la atención y los resultados de los pacientes de la UCI”.
Ahora el “Colegio de Medicina de Cuidados Intensivos” de Australia y Nueva Zelandia anuncia en la biblioteca Nacional de Salud de los Estados Unidos que su edición de marzo incluirá el ensayo “Predecir la recuperación de la lesión renal aguda en pacientes críticos: desarrollo y validación de un modelo de predicción”.
Fue realizado por un equipo de varios hospitales de la Universidad de Dinamarca, integrado por especialistas de sus departamentos de Anestesiología (Hospital NordsjÊllands), Enfermedades Infecciones y Reumatología (Hospital Nacional), Bioestadísticas, Anestesiología (Hvidovre Hospital, Hvidovre), Neuroanaesthesiology (Hospital Nacional de Rigshospitalet, K¯benhavn) y Anestesiología, estos de los hospitales universitarios daneses de las regiones Aarhus, Herlev, Bispebjerg y K¯benhavn.
Los autores afirman haber construido y validado “un modelo simple que puede predecir la posibilidad de recuperación de AKI en pacientes críticamente enfermos”. E indica que “Un total de 266 pacientes (46,8%) recuperó la función renal previa en la cohorte de desarrollo y 453 pacientes (59,1%) en la cohorte de validación. El modelo de predicción incluyó la elevación en la creatinina, la producción urinaria, el sexo y la edad. En la cohorte de validación, 69 pacientes (9,0%) tenían una probabilidad de recuperación predicha 25%, y su tasa de recuperación observada fue del 21,5%. Esta tasa de recuperación observada fue del 81,7% entre los 325 pacientes que tuvieron una probabilidad predicha> 75%. El área bajo las curvas de operaciones del receptor para predecir la recuperación en la cohorte de validación fue del 73.1%”.