# Um modelo online pode melhorar a triagem do hiperaldosteronismo primário em pacientes hipertensos?

> Sim, um modelo de predição online baseado em características clínicas e laboratoriais convencionais mostrou boa acurácia para identificar hiperaldosteronismo primário em hipertensos, com AUC de 0,839 na validação externa, podendo auxiliar na triagem em diversos cenários, inclusive na atenção primária.

Estudo citado: Lin W, Gan W, Feng P, Zhong L, Yao Z, Chen P et al.. Online prediction model for primary aldosteronism in patients with hypertension in Chinese population: A two-center retrospective study. Frontiers in endocrinology. 2022. DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2022.882148. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35983513/

## Resposta

O hiperaldosteronismo primário (HP) é uma causa prevalente de hipertensão, mas frequentemente subdiagnosticado. O estudo propôs um modelo de predição online para ampliar a triagem do HP em pacientes hipertensos, utilizando dados clínicos e laboratoriais de rotina.

Foram analisados 1.314 pacientes hipertensos, divididos em coorte de treinamento (919) e validação interna (395), além de um conjunto externo de 285 pacientes. Sete fatores de risco independentes foram identificados: idade, sexo, hipocalemia, sódio sérico, relação sódio/potássio, ânion gap e urina alcalina.

O modelo demonstrou acurácia preditiva suficiente, com AUC de 0,839 na coorte de treinamento, 0,814 na validação interna e 0,839 na validação externa. As curvas de calibração mostraram boa concordância entre o risco previsto e o observado.

Uma ferramenta online foi desenvolvida para tornar o modelo portátil e de fácil uso, podendo ser aplicada não apenas em hospitais, mas também em centros de saúde comunitários, contribuindo para melhorar a eficiência diagnóstica do HP.

Apesar dos bons resultados, o estudo tem limitações, como a natureza retrospectiva e a necessidade de validação em outras populações. No entanto, a ferramenta mostra-se promissora para auxiliar médicos na identificação de pacientes que necessitam de investigação adicional para HP.

## O que o estudo mostrou

Estudo retrospectivo de dois centros que incluiu 1.314 pacientes hipertensos para desenvolvimento de modelo de predição de hiperaldosteronismo primário, com divisão em coorte de treinamento (919) e validação interna (395), além de validação externa com 285 pacientes. Algoritmos de aprendizado de máquina identificaram sete fatores de risco independentes. O modelo apresentou AUC de 0,839, 0,814 e 0,839 nas coortes de treinamento, validação interna e validação externa, respectivamente, com boas curvas de calibração. Uma ferramenta online foi criada para facilitar o uso.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações do estudo. Trata-se de um estudo retrospectivo, o que pode introduzir vieses. A validação externa foi realizada em um único conjunto de dados, e a aplicabilidade em outras populações não é assegurada. O resumo também não fornece informações sobre a prevalência de HP na amostra ou sobre como o diagnóstico foi confirmado.

## Aplicação no consultório

O modelo online pode ser incorporado à prática clínica para triagem de HP em pacientes hipertensos, utilizando dados disponíveis em exames de rotina. No consultório, o médico pode usar a ferramenta para identificar pacientes com maior probabilidade de HP e encaminhá-los para investigação confirmatória, otimizando recursos e melhorando a eficiência diagnóstica. A portabilidade permite uso em diferentes contextos, inclusive na atenção primária.

## Perguntas para aprofundar

- Quais são os sete fatores de risco independentes para hiperaldosteronismo primário identificados no estudo?
- Como o modelo de predição online pode ser aplicado na atenção primária à saúde?
- Qual é a acurácia do modelo de predição para hiperaldosteronismo primário em diferentes coortes de validação?

Tema: IA na atenção primária. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-atencao-primaria/um-modelo-online-pode-melhorar-a-triagem-do-hiperaldosteronismo-primario-em/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.