Evaluación longitudinal de la tasa de prevalencia de la enfermedad renal crónica y la firma del riesgo en el África subsahariana semirural (RenalTWO)

Las tasas de prevalencia de las enfermedades no transmisibles (ENT) aumentan constantemente en las poblaciones de los países de ingresos bajos y medianos (LMIC) y la tasa de muerte prematura debida a las ENT es significativamente más alta que en los entornos de ingresos altos. Además de la exposición a factores de riesgo cardiovascular debido a la occidentalización del estilo de vida, la urbanización y el envejecimiento de la población, la baja conciencia, las deficiencias en los enfoques de diagnóstico, la falta de datos epidemiológicos precisos, programas de prevención y trabajadores de la salud capacitados están contribuyendo sustancialmente a la epidemia de ENT. en entornos LMIC.

Algunas de las ENT y factores de riesgo cardiovascular (FRcv) más importantes en la población general son la obesidad, la hipertensión arterial (HTA), así como la diabetes mellitus tipo 2 (DM2), todas ellas asociadas a la enfermedad renal crónica (ERC), pero otra ENT importante. La interacción de la ERC con factores socioeconómicos, hábitos de vida, así como enfermedades infecciosas endémicas aún de alta prevalencia en una población de ASS es poco investigada y demanda investigaciones longitudinales prospectivas. En la práctica clínica y en la planificación de la salud pública, la ERC en sí misma a menudo no se reconoce, aunque las etapas tempranas ya presentan un mayor riesgo de morbilidad y mortalidad cardiovascular, mucho antes de que el riñón falle.

Por lo tanto, las autoridades de salud pública y los formuladores de políticas globales han solicitado datos precisos de prevalencia de ERC también de la región del África subsahariana (SSA), para informar y apoyar la planificación de la atención médica y comprender mejor la dinámica que impulsa la ERC en las poblaciones que viven en SSA. Hasta la fecha, se dispone principalmente de datos transversales, pero para un diagnóstico correcto de la ERC se requieren mediciones repetidas dentro de un marco longitudinal. Además, la interacción de los factores cardiovasculares clásicos y dependientes de la región específica para el desarrollo de la ERC debe comprenderse mejor para desarrollar estrategias adaptadas para una mejor prevención, diagnóstico y terapias.

El estudio RenalTWO ayudará a cerrar esta brecha de conocimiento al reclutar aproximadamente 1200 adultos que buscan servicios de salud de atención primaria en el área de captación del hospital del distrito de Bagamoyo en la zona semirrural de Tanzania, África Oriental. Todos los pacientes inscritos serán estudiados prospectiva y longitudinalmente y se someterán a un amplio espectro de pruebas clínicas y biomédicas, así como a historiales médicos detallados basados ​​en cuestionarios, antecedentes socioeconómicos y hábitos de estilo de vida para la evaluación de la firma de riesgo de ERC. Sobre la base de este conjunto de datos, se pueden desarrollar modelos predictivos. Sobre la base de un modelo validado óptimo, se calcula una puntuación de pronóstico y se ilustra como nomogramas.

Además, el estudio RenalTWO brinda la oportunidad de examinar el uso de pruebas de diagnóstico de última generación en una población con limitaciones económicas y problemas de salud específicos, como una alta prevalencia de anemia y enfermedades infecciosas. Los datos recopilados permitirán informar por primera vez la tasa de prevalencia de ERC evaluada longitudinalmente que se necesita con urgencia y clasificada según las pautas Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) y brindará una visión profunda de la firma de riesgo de ERC en un primario. población asistencial del SSA semirural. El conjunto de datos de RenaTWO también proporcionará evidencia sobre la validez de los datos transversales, que son más rápidos, más baratos y más fáciles de recopilar, pero que pueden tener una gran limitación en el contexto de las enfermedades crónicas. Además, el proyecto ReanlTWO puede proporcionar información sobre el inicio de la ERC y la incidencia y progresión de su cvRF, así como definir las firmas de riesgo en este entorno particular. Los modelos predictivos se construirán y validarán internamente 100 veces, utilizando una validación cruzada de 10 veces. Los modelos se desarrollarán con regresión logística estándar o con regresión penalizada utilizando métodos como: LASSO, Ridge o regresión de análisis de componentes principales dispersos (PCA), basada en en la validación cruzada de 10 veces. Además, también se valida y compara un modelo de bosque aleatorio. Con base en la mejor validación de estos modelos, se calculará una puntuación de riesgo y se presentará gráficamente como un nomograma, si es factible. y probar de forma independiente aplicaciones digitales interactivas para estimar la población y las firmas y trayectorias de riesgo personalizadas. Finalmente, el proyecto RenalTWO desarrollará una capacidad sostenible en la atención primaria y ayudará a mejorar los enfoques de diagnóstico para cvRF y NCD que aún se descuidan en SSA.