ABC Imagem Cardiovasc. 2026; 39(1): e20250086
Desenvolvimento e Validação de um Modelo Preditivo para Insuficiência Mitral Funcional Atrial
Este Artigo Original é referido pelo Minieditorial "Regurgitação Mitral Funcional de Causa Atrial: Busca por Critérios Diagnósticos".
Resumo
Fundamento
A identificação da etiologia atrial em pacientes com insuficiência mitral permanece desafiadora, uma vez que o diagnóstico é frequentemente estabelecido por exclusão. O uso de um modelo multivariável pode aumentar a acurácia diagnóstica no contexto da insuficiência mitral funcional atrial.
Objetivo
Desenvolver e validar um modelo de regressão logística multivariável, baseado em características clínicas e ecocardiográficas, para predizer a insuficiência mitral funcional atrial.
Métodos
Este estudo transversal incluiu pacientes com insuficiência mitral significativa diagnosticada por ecocardiografia transesofágica. O conjunto de dados foi dividido aleatoriamente em um conjunto de treinamento (70%) e um conjunto de validação (30%). As análises estatísticas foram realizadas adotando-se um nível de significância de 5%.
Resultados
Um total de 203 pacientes foi incluído. A mediana de idade foi de 79 anos no grupo atrial e de 72 anos no grupo não atrial (p = 0,0022). A análise da curva característica de operação do receptor demonstrou bom desempenho discriminativo, com área sob a curva de 0,896 (IC 95%, 0,845-0,947) no conjunto de treinamento. No conjunto de validação, o modelo alcançou uma área sob a curva de 0,946 (IC 95%, 0,89-1,00), indicando alta acurácia preditiva. A calibração do modelo, avaliada pelo teste de Hosmer-Lemeshow (teste qui-quadrado = 5,197; gl = 8; p = 0,736), demonstrou boa concordância entre os desfechos previstos e observados.
Conclusão
Um modelo multivariável foi derivado e validado como uma ferramenta útil para predizer a etiologia atrial em pacientes com insuficiência mitral, com potencial para reduzir a variabilidade diagnóstica na prática clínica.
Palavras-chave: Ecocardiografia; Insuficiência da Valva Mitral; Modelos Estatísticos; Modelos Logísticos
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