Modelos GAMLSS para la obtención de intervalos de referencia

Abstract

Las alteraciones en los niveles de creatinina pueden ser indicador de patologías o fallos en la función renal. Los análisis de orina son una de las pruebas más empleadas en la práctica clínica, por su carácter no invasivo, para recoger información sobre una gran variedad de biomarcadores, entre ellos la creatinina. Se requiere de herramientas de diagnóstico precisas para evaluar los niveles y fluctuación de estos biomarcadores. Una de los procedimientos más utilizados por su simplicidad y fácil interpretación son los intervalos de referencia (IRs). Estos IRs proporcionan unos rangos globales de los valores de la medida que sirven como regla para determinar si los individuos están dentro de unos límites “normales”. Sin embargo, estos límites no siempre son útiles ya que el sexo o la edad podrían influir en las variaciones de los biomarcadores. Como alternativa para la construcción de estos IRs, se han utilizado en la literatura los modelos GAMLSS (del inglés Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape). Los GAMLSS son modelos aditivos semi-paramétricos muy flexibles que permiten construir IRs ajustados por las variables demográficas. Este trabajo analiza los datos tomados de la encuesta The National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) sobre el estado de salud de la población americana y propone el uso de los modelos GAMLSS para la construcción de IRs ajustados por edad, sexo y raza para los niveles de creatinina en población pediátrica y adulta. Los resultados muestran que existe una clara dependencia de la edad, sexo y raza, tanto en población pediátrica como adulta, y en los diferentes parámetros de las distribuciones de interés. Esto pone de manifiesto la utilidad de los modelos GAMLSS para la construcción de IRs.

Alterations in creatinine levels can indicate renal pathologies or failures. Urine analysis is one of the most commonly used tests in clinical practice due to its non-invasive nature, to gather information about a wide variety of biomarkers, including creatinine. Accurate diagnostic tools are required to evaluate the levels and fluctuations of these biomarkers. One of the most commonly used procedures, due to its simplicity and easy interpretation, is the use of reference intervals (RIs). RIs provide overall ranges of measurement values that serve as a guideline to determine if individuals are within ”normal”limits. However, these limits may not always be useful as factors such as sex or age could influence biomarker variations. As an alternative for constructing RIs, the literature has employed Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS) models. GAMLSS models are highly flexible semi-parametric additive models that allow the construction of RIs adjusted for demographic variables. This study analyzes data from The National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) on the health status of the American population and proposes the use of GAMLSS models to construct age, sex, and race adjusted RIs for creatinine levels in pediatric and adult populations. The results show a clear dependence on age, sex, and race in both pediatric and adult populations, as well as in the different parameters of the distributions of interest. This highlights the utility of GAMLSS models for constructing RIs.