Modelo de predicción de datos realistas de fractura por fragilidad de cadera de un departamento de traumatología y una sala de ortogeriatría.

La osteoporosis y las fracturas por fragilidad asociadas siguen siendo una carga mundial cada vez mayor tanto para los sistemas de salud como para las familias, en el contexto del envejecimiento de la población. Las fracturas de cadera son particularmente graves debido a la estancia hospitalaria, las operaciones, la ardua recuperación y el riesgo de fracturas posteriores.

Por ello, es de gran importancia detectar pacientes con alto riesgo de sufrir fracturas por fragilidad femoral y anticipar sus capacidades de recuperación para tomar decisiones médicas adecuadas. La detección temprana del deterioro óseo sería ideal para una mejor prevención y reconstrucción ósea.

El estándar de oro actual para la osteoporosis sigue siendo la absorciometría de rayos X de energía dual (DXA); sin embargo, por un lado, la mayoría de los pacientes fracturados no se clasifican como osteoporóticos según la definición de la OMM y, por otro lado, la DXA no está ampliamente disponible. en numerosos lugares.

Se han propuesto diferentes dispositivos alternativos, como los Rayos X 3D, la resonancia magnética o los ultrasonidos, con distintos costes y disponibilidad. Además, formularios online, como FRAX, Garvan o Qfracture, proponen calcular el riesgo de fractura a partir de un número limitado de factores clínicos.

Hoy en día, la creciente accesibilidad a los datos clínicos, los métodos de procesamiento y la potencia informática abrió el camino a nuevos modelos de predicción basados ​​en datos que utilizan una gran cantidad de biomarcadores o parámetros, abriendo una perspectiva hacia la medicina de precisión personalizada. Sin embargo, surgen algunos desafíos:

1. la disponibilidad y calidad de los datos para construir los modelos,
2. la capacidad de recoger datos realistas de nuevos pacientes de acuerdo con el coste y las posibilidades de cada país y
3. la determinación de los parámetros más importantes para ayudar a las decisiones médicas de forma interpretable.

El objetivo del proyecto es construir un modelo de predicción de fractura por fragilidad de cadera utilizando los datos hospitalarios disponibles, recopilados de forma rutinaria en el departamento de traumatología y sala de ortogeriatría durante los últimos 12 años, datos que se adquirirán de un grupo de control (sin fractura por fragilidad) y más. hasta la fecha herramientas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI). Este modelo debe adaptarse a las condiciones del "mundo real" de la región y predecir datos clínicos como el riesgo de fractura y refractura, el riesgo de mortalidad, la clasificación del tipo de fractura y la generación de un índice de comorbilidad específico. Se prestará especial atención a los posibles detectores tempranos de fragilidad ósea.

Además, este modelo incluiría posteriormente mediciones alternativas de DXA, como la ecografía, utilizando un dispositivo específico probado con éxito por el mismo equipo. También podría compararse posteriormente con otros países o regiones con datos disponibles similares, gracias a colegas internacionales que actualmente colaboran con el equipo. En caso de éxito, el formato de la base de datos y los modelos de predicción podrían compartirse con otros hospitales con perspectivas de progresivo escalamiento nacional e internacional. En un futuro próximo, esta información podría traducirse en una herramienta informática que podría ayudar al médico en el seguimiento clínico de los pacientes mayores.