4 de febrero de 2019

Investigadores desarrollan una herramienta de predicción 'on line' para cálculos renales

Investigadores desarrollan una herramienta de predicción 'on line' para cálculos renales
H. RUBER INTERNACIONAL - ARCHIVO

MADRID, 4 Feb. (EUROPA PRESS) -

Investigadores de la Clínica Mayo (Estados Unidos) han desarrollado una herramienta de predicción 'on line' para rastrear las características familiares de los formadores de cálculos renales, que podría ayudar a los pacientes a anticipar si experimentarán futuros episodios.

Utilizando los datos obtenidos del Proyecto de Epidemiología de Rochester, un equipo de investigadores exploró una muestra de formadores crónicos de cálculos renales del condado de Olmsted entre 1984 y 2017. Las características comunes de los pacientes con eventos recurrentes de cálculos incluyeron una edad más joven, sexo masculino, un índice de masa corporal más alto, antecedentes de embarazo, y antecedentes familiares de piedras.

Al utilizar estas funciones para desarrollar una herramienta de predicción sobre la recurrencia de cálculos renales, los investigadores pudieron mejorar los criterios conocidos para la futura formación de cálculos. Al ingresar información como el sexo, la raza y el historial de cálculos renales de un individuo, la herramienta puede generar una estimación de la recurrencia.

"Cada uno de los factores de riesgo que identificamos se ingresa en el modelo, que luego calcula una estimación del riesgo de tener otro cálculo renal en los próximos cinco o 10 años", explica John Lieske, uno de los investigadores del estudio, que se ha publicado en la revista 'Mayo Clinic Proceedings'.

La actualización del modelo de recurrencia de cálculos renales con los datos recopilados del estudio ha mejorado la capacidad de la herramienta para predecir eventos posteriores. Dado que el riesgo de recurrencia del cálculo varía según los factores individuales, esta información puede ser útil para los pacientes o cuidadores cuando deciden qué tipo de medidas desean adoptar para reducir el riesgo de recurrencia del cálculo.

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