Los trastornos musculares graves son un evento adverso preocupante de las estatinas, que contribuyen a una baja absorción de estatinas y a una mala adherencia en la prevención de enfermedades cardiovasculares (ECV). Nuestro objetivo era derivar y validar un modelo que predijera el riesgo de trastornos musculares graves en personas elegibles para el tratamiento con estatinas, para informar mejor la toma de decisiones adecuadas sobre el tratamiento.
Métodos
Se trató de un estudio de cohorte retrospectiva utilizando datos de historias clínicas electrónicas del Clinical Practice Research Datalink (CPRD), con su base de datos Gold para la derivación de modelos y la base de datos Aurum para validación externa. Se incluyeron hombres de 50 años o más y mujeres de 60 años o más, que estuvieron registrados en CPRD entre el 1 de enero de 1998 y el 31 de diciembre de 2018 en Inglaterra. Se desarrolló un modelo Fine–Gray para predecir los riesgos a 1, 5 y 10 años de trastornos musculares graves asociados a hospitalización o muerte, ajustando el riesgo de mortalidad en competencia. La discriminación del modelo se evaluó utilizando índice C y estadístico D, la calibración usando la relación esperada respecto a observada (E/O), la pendiente de calibración y el gráfico de calibración, y la utilidad clínica mediante análisis de curvas de decisión.
Hallazgos
Un total de 1.785.207 individuos fueron incluidos en la cohorte de derivación del modelo y 3.889.504 individuos en la cohorte de validación externa. El modelo constaba de 22 predictores, incluyendo la prescripción de estatinas. El riesgo previsto de trastornos musculares graves en la mayoría de los individuos era bajo (el 99,6% de la cohorte de validación tenía un riesgo a 10 años inferior al 10%). El modelo mostró una buena discriminación y calibración en general, con índice C 0,782 (IQR 0,782–0,782), estadística D 2,176 (IC 95% 2,139–2,212), relación E/O 1,151 (IQR 1,131–1,171) y pendiente de calibración 1,063 (IC 95% 1,052–1,073) para la predicción a 10 años en la validación externa. El análisis de la curva de decisión sugirió un beneficio neto favorable de la toma de decisiones clínicas asistida por el modelo.
Interpretación
Este modelo proporciona una predicción fiable del riesgo personalizado de eventos adversos musculares graves de las estatinas, lo que, junto con las herramientas existentes de predicción del riesgo personalizado de ECV, podría ayudar a pacientes y médicos a comprender mejor el equilibrio beneficios-perjudicial de las estatinas para cada individuo y apoyar la toma de decisiones compartida y bien informada sobre el tratamiento con estatinas.
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