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Antecedentes:
Los trastornos del metabolismo de la glucosa (TMG) constituyen un grave problema de salud pública a nivel mundial, caracterizado por una elevada tasa de incidencia y juventud. Los TMG contribuyen a la aparición de eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE por sus siglas en inglés), mientras que con el resto de los factores de riesgo cardiovascular (FRCV) actúan sinérgicamente para influir en los MACE. Aunque numerosos estudios han explorado los FRCV y su papel pronóstico en las enfermedades cardiovasculares, se carece de modelos predictivos para los nuevos factores de riesgo cardiovascular y los MACE en la población joven, especialmente entre los pacientes con TMG. Este estudio pretende investigar importantes FRCV que afectan a los MACE en pacientes jóvenes con TMG mediante regresión Lasso, bosque aleatorio y XGBoost, proporcionando nuevas evidencias para apoyar la adopción temprana de intervenciones y gestión proactivas e integrales.
Métodos:
El estudio incluyó a 411 pacientes jóvenes con TMG que acudieron al Primer Hospital Popular de Anqing Afiliado a la Universidad Médica de Anhui entre septiembre de 2022 y junio de 2023. Los pacientes se dividieron aleatoriamente en un grupo de entrenamiento y un grupo de prueba en una proporción de 7:3. Se realizó un análisis exhaustivo mediante los métodos de regresión Lasso, bosque aleatorio y XGBoost. Se evaluó y validó el rendimiento de los modelos y se compararon los FRCV importantes identificados por los 3 modelos.
Resultados:
Tras un año de seguimiento, la incidencia de eventos fue mayor en hombres que en mujeres (85,2 frente a 14,8%). El análisis de regresión Lasso identificó la PA, el TyG, el IMC, la FBG y los TG/HDL como variables significativas asociadas a los MACE. El método de bosque aleatorio destacó el IMC, el TyG, los TG/HDL, los TG y la FBG como factores clave relacionados con los MACE. El modelo XGBoost también destacó el importante papel del IMC, el TyG, los TG y la PA. Combinando los resultados de los 3 modelos, el IMC, los TG y la PA demostraron sistemáticamente una importancia significativa en todos los modelos.
Conclusiones:
En cierta medida, los varones son más propensos a experimentar eventos cardiovasculares adversos en comparación con las mujeres. La combinación de los 3 principales modelos predictivos muestra que los FRCV tradicionales (PA, IMC) y los FRCV novedosos (TyG) desempeñan un papel importante en el desarrollo de MACE distantes en jóvenes TMG, y que las intervenciones sobre ellos pueden tener implicaciones para prevenir la transformación de la diabetes mellitus.
Background:
Glucose metabolism disorders (GMDs) are a serious global public health issue, characterized by a high incidence rate and youthfulness. GMDs contribute to the occurrence of major adverse cardiovascular events (MACEs), meanwhile with the rest of the remaining cardiovascular risk factors (CVRFs) act synergistically to influence MACEs. Although numerous studies have explored CVRFs and their prognostic role in cardiovascular diseases, there is a lack of predictive models for novel cardiovascular risk factors and MACEs in the young population, particularly among patients with GMDS. This study aims to investigate important CVRFs affecting MACEs in young patients with GMDs by means of LASSO regression, randomized forest, and XGBoost, providing new evidence to support the early adoption of proactive and comprehensive interventions and management.
Methods:
The study included 411 young patients with GMDs who visit the First People's Hospital of Anqing Affiliated to Anhui Medical University, between September 2022 and June 2023. The patients were randomly divided into a training set and a testing set in a 7:3. Comprehensive analysis was performed using LASSO regression, random forest, and XGBoost methods. The performance of the models was evaluated and validated, and the important cardiovascular risk factors identified by the three models were compared.
Results:
After one year of follow-up, the incidence of events was higher in men compared to women (85.2% vs. 14.8%). LASSO regression analysis identified BP, TYg, BMI, FBG, and Tg/HDL as significant variables associated with MACEs. The random forest method highlighted BMI, TYg, Tg/HDL, Tg, and FBG as key factors related to MACEs. The XGBoost model also emphasized the important roles of BMI, TYg, TG, and BP. Combining the results from all three models, BMI, TYg, and BP consistently demonstrated significant importance across all models.
Conclusions:
To some extent, males are more likely to experience adverse cardiovascular events compared to females. Combining the three major predictive models suggests that traditional CVRFs (BP, BMI) and novel CVRFs (TYg) play an important role in the development of distant MACEs in young GMDs, and that interventions for them may have implications for preventing DM transformation.
