Validación interna de modelo predictivo creado mediante nueva metodología aplicable en la atención primaria de salud / Internal validation of a predictive model created through a new methodology applicable in primary health care

RESUMEN

Introducción: los modelos predictivos sirven de apoyo a la toma de decisiones en salud pública. Como parte del desarrollo de estos modelos, se debe contar con alguna forma de validación interna que permita cuantificar el optimismo en su desempeño predictivo. Para esta validación, se utiliza el mismo grupo de estudio empleado para su desarrollo y los resultados son reproducibles a la población subyacente. Objetivo: validar un índice de necesidad de tratamiento ortodóntico, creado mediante una metodología que utiliza, para construir el modelo multivariante, los valores del estadígrafo V de Cramer de cada predictor. Métodos: el modelo creado con la muestra de entrenamiento, se aplicó a 181 estudiantes de una escuela primaria de Santa Clara y se calcularon medidas del desempeño discriminatorio; estas fueron área bajo la curva Receiver Operating Characteristic y parámetros calculados a partir de las matrices de confusión. Fueron comparados los modelos obtenidos mediante el nuevo método y la regresión logística. Resultados: el nuevo modelo superó en todos los parámetros calculados a la regresión logística, con valores de sensibilidad, especificidad y validez de 79,3 %, 84,3 % y 81,2 %, respectivamente. El área bajo la curva fue de 0,886. Conclusiones: estos resultados avalan el índice obtenido mediante V de Cramer, para su utilización en la población diana subyacente. La facilidad de cálculo y comprensión de esta metodología son argumentos a favor de su uso por decisores del sector en la atención primaria de salud.

ABSTRACT

Introduction: predictive models are support tools when it comes to decision making in public health. We should count on a specific form of internal validation, as a part of the development of these models, which allows us to quantify any optimism in their predictive performance. For this validation, the same group of study employed for its performance is used, and results are reproducible to the underlying population.Objective: to validate an index of orthodontic treatment need, created by means of a methodology, that uses the values of Cramer's V of each predictor in order to build the multivariate model. Methods: the model created with the training sample was applied to 181 students from a primary school of Santa Clara, and measures of discriminatory performance were calculated, such as, area under the receiver operating characteristic curve, as well as, parameters were calculated from the confusion matrices. Models obtained by means of the new method and the logistic regression were also compared. Results: the new model exceeds logistic regression in all calculated parameters with values of sensitivity, specificity and validity of 79,3 %, 84,3 % and 81,2 %, respectively. Area under the curve was of 0,886. Conclusions: these results support the obtained index through Cramer ` V in order to be used in the underlying target population. The easiness of calculation and comprehension of this methodology are arguments in favor of its use for health decision - makers in primary care.