Predictores de sangrado en Hemofilia A severa en una cohorte de pacientes colombianos

El objetivo del estudio fue desarrollar un modelo explicativo que permitiera identificar la asociación entre las variables antropométricas, la actividad física y la farmacocinética del factor VIII con el fenotipo de sagrado en una cohorte de pacientes con hemofilia A severa. Se realizó un estudio de corte transversal a partir de registros clínicos, construyendo un modelo de regresión logística para identificar las variables que explicaran la variación de la probabilidad del sangrado. Resultados: Las variables que mostraron asociación con el sangrado fueron: edad (p 0,003), vida media (p 0,027) y actividad física (p 0,000). Al ajustar el modelo de regresión logística múltiple, se encontró que la actividad física y la edad son significativas (p 0,001) y (p 0,019), respectivamente. Al incluir la farmacocinética (p 0,118) el modelo predice mejor los eventos de sangrado. Al evaluar la curva ROC se observa un AUC de 0,857, lo que indica una buena discriminación y un valor (p 0,831) para la prueba de bondad de ajuste, lo que indica una buena calibración. Conclusiones: Los hallazgos de este estudio evidenciaron la asociación de variables antropométricas, la edad, la farmacocinética (vida media) y la actividad física con los eventos de sangrado, hasta ahora no consideradas como variables necesarias al momento de plantear el esquema de tratamiento en esta cohorte de pacientes. El objetivo del estudio fue desarrollar un modelo explicativo que permitiera identificar la asociación entre las variables antropométricas, la actividad física y la farmacocinética del factor VIII con el fenotipo de sagrado en una cohorte de pacientes con hemofilia A severa. Se realizó un estudio de corte transversal a partir de registros clínicos, construyendo un modelo de regresión logística para identificar las variables que explicaran la variación de la probabilidad del sangrado. Resultados: Las variables que mostraron asociación con el sangrado fueron: edad (p 0,003), vida media (p 0,027) y actividad física (p 0,000). Al ajustar el modelo de regresión logística múltiple, se encontró que la actividad física y la edad son significativas (p 0,001) y (p 0,019), respectivamente. Al incluir la farmacocinética (p 0,118) el modelo predice mejor los eventos de sangrado. Al evaluar la curva ROC se observa un AUC de 0,857, lo que indica una buena discriminación y un valor (p 0,831) para la prueba de bondad de ajuste, lo que indica una buena calibración. Conclusiones: Los hallazgos de este estudio evidenciaron la asociación de variables antropométricas, la edad, la farmacocinética (vida media) y la actividad física con los eventos de sangrado, hasta ahora no consideradas como variables necesarias al momento de plantear el esquema de tratamiento en esta cohorte de pacientes.