Modelos de progresión de la Enfermedad Renal Crónica: Revisión Sistemática - Castillo Deprés, Dania; Castillo Deprés, Saymara; Delgado Ramos, Ariel; Vidal Ledo, María Josefina (Revista Cubana de Nefrología, 2025)
Introducción: La enfermedad renal crónica (ERC) representa una carga para la salud mundial, con un rango estimado de 5 a 10 millones de muertes anuales a nivel mundial. El objetivo de esta investigación es identificar, evaluar y resumir los hallazgos de los modelos de predicción utilizados para determinar la progresión de la ERC y sus principales características. Método: Se desarrolló una revisión sistemática que sigue las directrices PRISMA y se adhiere a las metodologías propuestas por Kitchenham la que permite identificar y mapear la evidencia existente e investigar y determinar las lagunas de conocimiento en torno al tema y sigue un enfoque estandarizado para buscar, filtrar e informar artículos. Resultados: La búsqueda inicial arrojó un total de 429 artículos en Medline, Crochane y Scopus, se eliminaron 23 duplicados, 321 fueron excluidos según los criterios preestablecidos. Se evaluó la elegibilidad de texto completo de 85 artículos y posteriormente se mantuvieron 37 artículos que se incluyeron en la revisión cualitativa final. Discusión: En general utilizan variables clínicas como creatinina sérica, tasa de filtración glomerular estimada (eTFG), edad, peso, comorbilidades y medicación, integradas mediante técnicas de aprendizaje supervisado, regresión de riesgos proporcionales de Cox, regresión logística y redes neuronales artificiales. Conclusiones: La regresión de Cox es el modelo predominante para predecir la progresión de la ERC. Solo un pequeño número de estudios utilizó modelos de aprendizaje automático, IA u otras herramientas. También se identificaron disímiles métodos para validar el modelo, aunque el que se utilizó con mayor frecuencia fue la curva ROC.