Los Modelos de Predicción de la Progresión en la Enfermedad Renal Crónica - Castillo Deprés, Dania; Castillo Deprés, Saymara; Delgado Ramos, Ariel; Vidal Ledo, María Josefina (Revista de Información científica para la Dirección en Salud. INFODIR, 2025)
Introducción: En la ERC es necesario prevenir su progresión a través de la corrección de los factores de riesgo, el diagnóstico temprano y el tratamiento adecuado. Esto ha llevado a una necesidad insatisfecha de desarrollar modelos para utilizar en la práctica clínica. La predicción precisa de la progresión de la enfermedad renal crónica (ERC) es fundamental para guiar las decisiones clínicas, optimizar la asignación de recursos y mejorar los resultados de los pacientes. Objetivo: Analizar el valor de los modelos de progresión en la ERC y proporcionar evidencia de los impactos y riesgos subyacentes a su empleo. Posicionamiento del autor: Los modelos predictivos de progresión de la ERC han evolucionado a lo largo de los años, a medida que se ha avanzado en la comprensión de la fisiopatología de la enfermedad y se han desarrollado nuevas tecnologías y enfoques de investigación como el uso de datos genómicos, proteómicos y metobolómicos para mejorar la predicción; sin embargo su usabilidad actual es limitada y existen barreras metodológicas y de validación externa que dificultan su implementación generalizada. Persiste, en la mayoría de las propuestas, la inconsistencia y falta de validación externa que limita su aplicabilidad y generalización. Conclusiones: Se concluyó que a pesar de contar con una elevada gama de modelos predictivos con disímiles metodologías, es necesario continuar adaptando los mismos a los contextos locales teniendo en cuenta las limitaciones y condiciones concretas de los servicios.