Los investigadores evalúan el uso de nomogramas para predecir la enfermedad arterial coronaria obstructiva

En una nueva publicación de Innovaciones y aplicaciones cardiovasculares, Zesen Han, Lihong Lai, Zhaokun Pu y Lan Yang del Hospital Popular del Condado de Hua, Henan, China y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan, Henan, China consideran el uso de nomogramas para predecir pacientes con enfermedad arterial coronaria obstructiva.

Los autores desarrollaron y validaron modelos de predicción clínica para el desarrollo de un nomograma para estimar la probabilidad de que los pacientes tengan enfermedad de las arterias coronarias (EAC).

Un modelo de predicción clínica individualizado para pacientes con EAC permitió una estimación precisa en las poblaciones chinas. El criterio de información de Akaike es un método mejor para detectar factores de riesgo. La mejora de reclasificación neta y la mejora de discriminación integrada son mejores que el área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor en discriminación. El análisis de la curva de decisión se puede utilizar para evaluar la eficiencia de los modelos de predicción clínica.