metricas
covid
Buscar en
Acta Colombiana de Cuidado Intensivo
Toda la web
Inicio Acta Colombiana de Cuidado Intensivo Validación externa y actualización de un modelo predictivo de lesión renal ag...
Información de la revista

Estadísticas

Siga este enlace para acceder al texto completo del artículo

ORIGINAL
Validación externa y actualización de un modelo predictivo de lesión renal aguda en pacientes adultos hospitalizados en cuidados intensivos
External validation and update of a predictive model of acute kidney injury in adult patients hospitalized in intensive care
Sandra Piedad Rincón-Castellanosa,b,
Autor para correspondencia
piedadcastellanos@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Jorge Luis Barrios-Mezaa,b, Diego Fernando Rojas-Gualdrónb
a Medicina Interna, Clínica Somer, Rionegro, Antioquia, Colombia
b Facultad de Medicina, Universidad CES, Medellín, Antioquia, Colombia
Leído
573
Veces
se ha leído el artículo
100
Total PDF
473
Total HTML
Compartir estadísticas
 array:22 [
  "pii" => "S012272622300068X"
  "issn" => "01227262"
  "doi" => "10.1016/j.acci.2023.07.008"
  "estado" => "S300"
  "fechaPublicacion" => "2024-01-01"
  "aid" => "422"
  "copyright" => "Asociación Colombiana de Medicina Crítica y Cuidado lntensivo"
  "copyrightAnyo" => "2023"
  "documento" => "article"
  "crossmark" => 1
  "subdocumento" => "fla"
  "cita" => "Acta Colomb Cuid Intensivo. 2024;24:1-9"
  "abierto" => array:3 [
    "ES" => false
    "ES2" => false
    "LATM" => false
  ]
  "gratuito" => false
  "lecturas" => array:1 [
    "total" => 0
  ]
  "itemSiguiente" => array:18 [
    "pii" => "S0122726223000769"
    "issn" => "01227262"
    "doi" => "10.1016/j.acci.2023.09.002"
    "estado" => "S300"
    "fechaPublicacion" => "2024-01-01"
    "aid" => "431"
    "copyright" => "Asociación Colombiana de Medicina Crítica y Cuidado lntensivo"
    "documento" => "article"
    "crossmark" => 1
    "subdocumento" => "fla"
    "cita" => "Acta Colomb Cuid Intensivo. 2024;24:10-8"
    "abierto" => array:3 [
      "ES" => false
      "ES2" => false
      "LATM" => false
    ]
    "gratuito" => false
    "lecturas" => array:1 [
      "total" => 0
    ]
    "es" => array:13 [
      "idiomaDefecto" => true
      "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original</span>"
      "titulo" => "Programa de detecci&#243;n y control de la infecci&#243;n y colonizaci&#243;n de enterobacterias productoras de carbapenemasas en una Unidad de Cuidados Intensivos Pedi&#225;tricos en Colombia"
      "tienePdf" => "es"
      "tieneTextoCompleto" => "es"
      "tieneResumen" => array:2 [
        0 => "es"
        1 => "en"
      ]
      "paginas" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "paginaInicial" => "10"
          "paginaFinal" => "18"
        ]
      ]
      "titulosAlternativos" => array:1 [
        "en" => array:1 [
          "titulo" => "Program for detection and control of infection and colonization of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in a Pediatric Intensive Care Unit in Colombia"
        ]
      ]
      "contieneResumen" => array:2 [
        "es" => true
        "en" => true
      ]
      "contieneTextoCompleto" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "contienePdf" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "resumenGrafico" => array:2 [
        "original" => 0
        "multimedia" => array:7 [
          "identificador" => "fig0005"
          "etiqueta" => "Figura 1"
          "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
          "mostrarFloat" => true
          "mostrarDisplay" => false
          "figura" => array:1 [
            0 => array:4 [
              "imagen" => "gr1.jpeg"
              "Alto" => 2584
              "Ancho" => 2861
              "Tamanyo" => 225446
            ]
          ]
          "descripcion" => array:1 [
            "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Flujograma del Programa de detecci&#243;n y control de Infecci&#243;n y colonizaci&#243;n por EPC&#46;</p>"
          ]
        ]
      ]
      "autores" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "autoresLista" => "Carolina Bonilla Gonz&#225;lez, Nathalie Gualdron Barreto, Pedro Alexander Barrera L&#243;pez, Camila Uribe, Ricardo El&#237;as N&#250;&#241;ez Rocha, Aura Lucia Leal Castro, Gonzalo Andr&#233;s Monta&#241;o Rozo"
          "autores" => array:7 [
            0 => array:2 [
              "nombre" => "Carolina"
              "apellidos" => "Bonilla Gonz&#225;lez"
            ]
            1 => array:2 [
              "nombre" => "Nathalie"
              "apellidos" => "Gualdron Barreto"
            ]
            2 => array:2 [
              "nombre" => "Pedro Alexander"
              "apellidos" => "Barrera L&#243;pez"
            ]
            3 => array:2 [
              "nombre" => "Camila"
              "apellidos" => "Uribe"
            ]
            4 => array:2 [
              "nombre" => "Ricardo El&#237;as"
              "apellidos" => "N&#250;&#241;ez Rocha"
            ]
            5 => array:2 [
              "nombre" => "Aura Lucia"
              "apellidos" => "Leal Castro"
            ]
            6 => array:2 [
              "nombre" => "Gonzalo Andr&#233;s"
              "apellidos" => "Monta&#241;o Rozo"
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
    "idiomaDefecto" => "es"
    "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0122726223000769?idApp=UINPBA00004N"
    "url" => "/01227262/0000002400000001/v1_202403140646/S0122726223000769/v1_202403140646/es/main.assets"
  ]
  "es" => array:20 [
    "idiomaDefecto" => true
    "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">ORIGINAL</span>"
    "titulo" => "Validaci&#243;n externa y actualizaci&#243;n de un modelo predictivo de lesi&#243;n renal aguda en pacientes adultos hospitalizados en cuidados intensivos"
    "tieneTextoCompleto" => true
    "paginas" => array:1 [
      0 => array:2 [
        "paginaInicial" => "1"
        "paginaFinal" => "9"
      ]
    ]
    "autores" => array:1 [
      0 => array:4 [
        "autoresLista" => "Sandra Piedad Rinc&#243;n-Castellanos, Jorge Luis Barrios-Meza, Diego Fernando Rojas-Gualdr&#243;n"
        "autores" => array:3 [
          0 => array:4 [
            "nombre" => "Sandra Piedad"
            "apellidos" => "Rinc&#243;n-Castellanos"
            "email" => array:1 [
              0 => "piedadcastellanos@gmail.com"
            ]
            "referencia" => array:3 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>"
                "identificador" => "aff0005"
              ]
              1 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>"
                "identificador" => "aff0010"
              ]
              2 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">&#42;</span>"
                "identificador" => "cor0005"
              ]
            ]
          ]
          1 => array:3 [
            "nombre" => "Jorge Luis"
            "apellidos" => "Barrios-Meza"
            "referencia" => array:2 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>"
                "identificador" => "aff0005"
              ]
              1 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>"
                "identificador" => "aff0010"
              ]
            ]
          ]
          2 => array:3 [
            "nombre" => "Diego Fernando"
            "apellidos" => "Rojas-Gualdr&#243;n"
            "referencia" => array:1 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>"
                "identificador" => "aff0010"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "afiliaciones" => array:2 [
          0 => array:3 [
            "entidad" => "Medicina Interna&#44; Cl&#237;nica Somer&#44; Rionegro&#44; Antioquia&#44; Colombia"
            "etiqueta" => "a"
            "identificador" => "aff0005"
          ]
          1 => array:3 [
            "entidad" => "Facultad de Medicina&#44; Universidad CES&#44; Medell&#237;n&#44; Antioquia&#44; Colombia"
            "etiqueta" => "b"
            "identificador" => "aff0010"
          ]
        ]
        "correspondencia" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "cor0005"
            "etiqueta" => "&#8270;"
            "correspondencia" => "Autor para correspondencia&#46;"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "titulosAlternativos" => array:1 [
      "en" => array:1 [
        "titulo" => "External validation and update of a predictive model of acute kidney injury in adult patients hospitalized in intensive care"
      ]
    ]
    "resumenGrafico" => array:2 [
      "original" => 0
      "multimedia" => array:7 [
        "identificador" => "fig0005"
        "etiqueta" => "Figura 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr1.jpeg"
            "Alto" => 1093
            "Ancho" => 2085
            "Tamanyo" => 145701
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas de calibraci&#243;n de los modelos m0 a m6&#46;</p>"
        ]
      ]
    ]
    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La lesi&#243;n renal aguda &#40;LRA&#41; es un deterioro abrupto de la funci&#243;n renal que se presenta con frecuencia en pacientes cr&#237;ticamente enfermos&#46; Las estimaciones de incidencia de LRA var&#237;an entre reportes de las diferentes series y puede llegar hasta 40-50&#37; de los pacientes admitidos a la unidad de cuidados intensivos &#40;UCI&#41;&#46; En pacientes cr&#237;ticamente enfermos&#44; la LRA incrementa el riesgo de muerte&#44; enfermedad cardiovascular&#44; enfermedad renal cr&#243;nica&#44; el tiempo de estancia hospitalaria y puede llegar a producir un marcado deterioro de la calidad de vida en los sobrevivientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;2</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dadas sus potenciales secuelas&#44; la identificaci&#243;n precisa y oportuna de pacientes en UCI de alto riesgo de LRA podr&#237;a habilitar oportunidades para intervenciones diagn&#243;sticas&#44; preventivas o incluso terap&#233;uticas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">3&#8211;5</span></a>&#46; En el estudio de Kate et al&#46;&#44; de 2016&#44; se estim&#243; que entre 20 y 30&#37; de los casos de LRA pueden ser evitados mediante predicci&#243;n para la identificaci&#243;n temprana de pacientes de alto riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el diagn&#243;stico de LRA la gran mayor&#237;a de los hospitales utilizan la creatinina s&#233;rica y la medici&#243;n del gasto urinario por horario la cual es una estrategia avalada&#44; econ&#243;mica y siempre disponible&#46; Sin embargo&#44; su desempe&#241;o predictivo no es suficiente&#44; dado que estas variables tienden a alterarse tard&#237;amente respecto al inicio de la enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Esta particularidad conlleva a la necesidad de considerar modelos de estimaci&#243;n de riesgo que mejoren el desempe&#241;o comparativamente con factores aislados&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante la &#250;ltima d&#233;cada se han desarrollado diferentes modelos de predicci&#243;n que permiten estimar el riesgo de LRA en el paciente cr&#237;tico&#44; la gran mayor&#237;a no cuentan con estudios de validaci&#243;n externa&#46; En una revisi&#243;n sistem&#225;tica realizada por Huang et al&#46; en 2020&#44; se identific&#243; que dos cuentan con validaci&#243;n externa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; El modelo desarrollado por Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> y el modelo de Flechet et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46; Los desempe&#241;os predictivos son similares&#44; no obstante&#44; el modelo de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> est&#225; constituido por un menor n&#250;mero de variables que con alta frecuencia se recogen de forma rutinaria en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46; Ninguna de las validaciones externas de modelos predictivos de LRA en UCI ha sido realizadas en Latinoam&#233;rica&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el prop&#243;sito de aportar evidencia para la toma de decisiones cl&#237;nicas&#44; este estudio tuvo como objetivo analizar el desempe&#241;o predictivo del modelo de riesgo de LRA de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> en adultos hospitalizados en la UCI de la Cl&#237;nica Somer &#40;Colombia&#41;&#44; entre los a&#241;os 2017 y 2021&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Materiales y m&#233;todos</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudio aprobado por los comit&#233;s de &#233;tica de la investigaci&#243;n en seres humanos de la Universidad CES &#40;Acta 250 02&#47;12&#47;2020&#41; y el comit&#233; de &#233;tica de la investigaci&#243;n de la Cl&#237;nica Somer &#40;Acta 33 22&#47;02&#47;2021&#41;&#46; Se garantiz&#243; la confidencialidad y anonimato&#44; as&#237; como el cumplimiento de la pol&#237;tica de protecci&#243;n de datos de acuerdo con la normatividad nacional vigente&#46; Este reporte sigue las recomendaciones de la declaraci&#243;n TRIPOD para publicaciones transparentes de modelos de predicci&#243;n multivariables para pron&#243;stico o diagn&#243;stico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Fuente de los datos&#46;</span> Estudio de validaci&#243;n externa con dise&#241;o de seguimiento retrospectivo a una cohorte basada en registros m&#233;dicos&#46; Se incluyeron registros de pacientes atendidos entre junio del 2017 y mayo del 2021&#46; El tiempo m&#225;ximo de seguimiento fue de siete d&#237;as&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Participantes&#46;</span> Se incluyeron&#44; de forma consecutiva&#44; los registros de todos los pacientes mayores de 18 a&#241;os cr&#237;ticamente enfermos que fueron ingresados a la Unidad de Cuidados Intensivos de la Cl&#237;nica Somer &#40;Rionegro&#44; Antioquia&#41;&#46; Los criterios de exclusi&#243;n fueron&#58; pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica en terapia de reemplazo renal&#44; pacientes con enfermedad renal terminal definida como una depuraci&#243;n de creatinina estimada menor a 15 mL&#47;min&#44; creatinina s&#233;rica basal mayor o igual a 4 mg&#47;dL&#44; ausencia de valores de creatinina al ingreso o el primer d&#237;a de hospitalizaci&#243;n en la UCI y pacientes que ya hayan presentado la LRA al momento de ingreso a la UCI&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Desenlace&#46;</span> La variable de resultado primaria fue el desarrollo de LRA&#44; definida como un aumento absoluto en el nivel de creatinina s&#233;rica por encima de 0&#44;3 mg&#47;dL en las primeras 48 horas o un incremento de 50&#37; por encima del valor de referencia en los primeros siete d&#237;as despu&#233;s del ingreso a la UCI&#46; La creatinina de referencia se tom&#243; de los registros de los siete a 365 d&#237;as antes del ingreso&#44; y en los casos donde no estaba disponible se utiliz&#243; la creatinina de ingreso&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Predictores&#46;</span> Como predictores se consideraron las 10 variables incluidas en el modelo de predicci&#243;n desarrollado por Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Este considera cinco factores de riesgo cr&#243;nicos&#58; 1&#41; enfermedad renal cr&#243;nica&#44; 2&#41; enfermedad hep&#225;tica cr&#243;nica&#44; 3&#41; insuficiencia cardiaca congestiva&#44; 4&#41; hipertensi&#243;n arterial&#44; 5&#41; enfermedad ateroescler&#243;tica&#44; y cinco factores de riesgo agudos&#58; 6&#41; pH &#8804; 7&#44; 30&#44; 7&#41; exposici&#243;n a nefrotoxinas&#44; 8&#41; infecci&#243;n severa&#47;sepsis&#44; 9&#41; ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; y 10&#41; anemia&#46; Las definiciones operacionales de estas variables fueron tomadas de acuerdo con las planteadas en el modelo original&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos de historia cl&#237;nica se tomaron de los registros realizados por el m&#233;dico especialista en cuidados intensivos&#46; Para el caso de los predictores de laboratorio cl&#237;nico&#44; los datos fueron tomados directamente de los registros de laboratorio de la instituci&#243;n&#46; Adicionalmente a las variables del modelo original&#44; se registraron variables demogr&#225;ficas&#44; cl&#237;nicas&#44; de laboratorio&#44; y terap&#233;uticas al momento de ingreso a la UCI y en las primeras 24 horas&#44; con el prop&#243;sito de considerarlas como candidatas para la actualizaci&#243;n del modelo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46; Algunas de ellas usadas en otros modelos de predicci&#243;n con adecuada fuerza de asociaci&#243;n y relacionadas con buen desempe&#241;o en la predicci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;14</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Tama&#241;o de la muestra&#46;</span> Con el supuesto de una incidencia de LRA de m&#225;ximo 50&#37; y un estad&#237;stico C de 0&#44;81 &#40;resultados de la validaci&#243;n externa reportada por Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#41;&#44; se defini&#243; por protocolo un tama&#241;o de muestra m&#237;nimo de 1&#46;000 participantes para estimar los valores de calibraci&#243;n y discriminaci&#243;n de un modelo predictivo de 10 variables&#44; con una potencia de 80&#37; y un margen de error de 5&#37;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Datos perdidos&#46;</span> Por protocolo se consider&#243; realizar el an&#225;lisis de desempe&#241;o predictivo sobre la muestra de participantes con datos completos en las 10 variables del modelo predictivo original&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">M&#233;todos de an&#225;lisis estad&#237;stico&#46;</span> El an&#225;lisis descriptivo de la muestra de validaci&#243;n externa local se realiz&#243; mediante frecuencias y porcentajes para las variables categ&#243;ricas y mediante mediana y rango intercuartil &#40;RIC&#41; para las variables cuantitativas&#46; Adicionalmente&#44; se estim&#243; la incidencia de LRA en la primera semana en UCI y se estimaron las fuerzas de asociaci&#243;n ajustadas del modelo multivariable de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> mediante <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;OR&#41;&#44; junto con intervalos de confianza de 95&#37; &#40;IC 95&#37;&#41; y valores p&#46; Los resultados obtenidos en la muestra local fueron comparados con los reportados por el estudio original&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con relaci&#243;n a los an&#225;lisis de validaci&#243;n se realizaron para el modelo original &#40;m0&#41;&#44; el modelo calibrado &#40;m1 y m2&#41; y el modelo actualizado &#40;m3 a m6&#41; siguiendo recomendaciones de an&#225;lisis de validaci&#243;n externa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">15&#44;16</span></a>&#46; Los modelos fueron definidos de la siguiente forma&#58;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Modelo original &#40;m0&#41;&#46;</span> Se aplic&#243; a la muestra local la ecuaci&#243;n desarrollada por Malhotra en la probabilidad de LRA es igual a e<span class="elsevierStyleSup">a</span>&#47; &#40;1 &#43; e<span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">a</span></span>&#41;&#44; donde&#58;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">a &#61; &#40;0&#44;059 &#43; &#91;0&#44;860 &#215; enfermedad renal cr&#243;nica&#93; &#43; &#91;0&#44;778 &#215; enfermedad hep&#225;tica cr&#243;nica&#93; &#43; &#91;0&#44;720 &#215; insuficiencia cardiaca congestiva&#93; &#43; &#91;0&#44;563 &#215; hipertensi&#243;n&#93; &#43; &#91;0&#44;490 &#215; enfermedad coronaria&#93; &#43; &#91;0&#44;977 &#215; pH &#8804; 7&#44;30&#93; &#43; &#91;0&#44;929 &#215; exposici&#243;n a nefrot&#243;xicos&#93; &#43; &#91;0&#44;743 &#215; sepsis&#93; &#43; &#91;0&#44;447 &#215; ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#93; &#43; &#91;0&#44;390 &#215; anemia&#93;&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A estas variables dicot&#243;micas se les asignaron valores de 1 para presencia y 0 para ausencia del factor de riesgo&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Modelos de calibraci&#243;n&#46;</span> Se consideraron dos alternativas de calibraci&#243;n&#58; &#40;m1&#41; agregando a la ecuaci&#243;n original un ajuste de intercepto &#946;0&#44; y &#40;m2&#41; a&#241;adiendo el ajuste de intercepto y un coeficiente de regresi&#243;n global &#946;1 para el modelo original&#46; Estos fueron estimados mediante regresi&#243;n log&#237;stica con el modelo &#946;0&#8201;&#43;&#8201;&#946;1&#8201;score&#8201;original&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Modelos de actualizaci&#243;n&#46;</span> Se consideraron cuatro alternativas de actualizaci&#243;n&#58; &#40;m3&#41; en el cual se parte de m2 y se modifican los coeficientes de regresi&#243;n de las variables con OR diferente en la muestra local&#44; &#40;m4&#41;&#58; donde se parte de m2 y se agregan nuevas variables predictoras&#44; &#40;m5&#41;&#58; se reestiman todos los coeficientes de regresi&#243;n de las 10 variables originales del modelo&#44; y &#40;m6&#41; en el cual se parte de m5 y se a&#241;adieron nuevas variables predictoras&#46; La reestimaci&#243;n de coeficientes de regresi&#243;n &#40;m3 y m5&#41; se realiz&#243; mediante regresi&#243;n log&#237;stica&#46; La selecci&#243;n de nuevas variables para adicionar a las 10 originales &#40;m4 y m6&#41; se realiz&#243; mediante el m&#233;todo de <span class="elsevierStyleItalic">least absolute shrinkage and selection operator</span> &#40;Lasso&#41;&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Medidas de ajuste&#44; discriminaci&#243;n y desempe&#241;o&#46;</span> Para evaluar el desempe&#241;o de los diferentes modelos se realizaron pruebas de ajuste y capacidad discriminativa&#46; Se estimaron la prueba de bondad de ajuste de Hosmer Lemeshow con valor p esperado mayor a 0&#44;05 y razones de casos observados-esperados con valor esperado de 1&#46; Estas dos pruebas se realizaron tomando 10 grupos percentiles&#46; La capacidad discriminativa se valor&#243; mediante el estad&#237;stico C con IC 95&#37;&#46; Adicionalmente&#44; se presentan las curvas de calibraci&#243;n graficando la probabilidad esperada contra la probabilidad observada&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; para los mejores modelos de calibraci&#243;n y actualizaci&#243;n se estimaron las medidas de sensibilidad &#40;Sens&#41;&#44; especificidad &#40;Esp&#41;&#44; &#237;ndice de Youden &#40;Sens&#43;Esp-1&#41; y el n&#250;mero necesario para diagnosticar &#40;1&#47;Youden&#41;&#44; los valores predictivos positivo &#40;VPP&#41; y negativo &#40;VPN&#41;&#44; el &#237;ndice de resumen predictivo &#40;IRP &#61; VPP&#43;VPN-1&#41; y el n&#250;mero necesario para predecir &#40;1&#47;IRP&#41;&#46; Por &#250;ltimo&#44; se presentan las curvas de decisi&#243;n comparando los beneficios netos de los diferentes modelos m0 a m6&#46; El beneficio neto se estim&#243; como &#40;VP&#47;n&#41;-&#40;&#91;FP&#47;n&#93;&#42;&#91;p&#47;&#91;1-p&#93;&#93;&#41;&#44; donde VP son los verdaderos positivos&#44; FP los falsos positivos&#44; n el tama&#241;o total de la muestra y p el umbral de probabilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis estad&#237;sticos fueron ejecutados en el software STATA versi&#243;n 17&#46;0 &#40;College Station&#44; TX&#41;&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Participantes&#46;</span> Se identificaron en los registros m&#233;dicos de la instituci&#243;n 1&#46;495 pacientes que cumplieron los criterios de inclusi&#243;n&#59; entre estos 245 salieron por criterios de exclusi&#243;n y de los 1&#46;250 pacientes restantes solo 1&#46;235 ten&#237;an los datos completos de las 10 variables&#46; Finalmente&#44; la muestra incluida y analizada en este estudio fue de 1&#46;235 pacientes&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mediana de edad fue de 60 a&#241;os &#40;RIQ 45-60&#41;&#44; y adem&#225;s 60&#37; era de sexo masculino&#46; La mortalidad global fue de 18&#37;&#59; pero los pacientes que desarrollaron LRA tuvieron una mortalidad m&#225;s alta &#40;36&#44;1&#37;&#41; en comparaci&#243;n con los que no presentaron LRA &#40;10&#44;5&#37;&#41;&#44; las dem&#225;s caracter&#237;sticas cl&#237;nicas y demogr&#225;ficas se resumen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#46; En la muestra total&#44; 380 pacientes presentaron LRA para una incidencia acumulada durante la primera semana de UCI de 30&#44;8&#37;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realiz&#243; un an&#225;lisis <span class="elsevierStyleItalic">post hoc</span> para la incidencia &#40;30&#44;8&#37;&#41; y estad&#237;stico C &#40;0&#44;68&#41; obtenidos&#44; estableciendo que se superaron los requisitos m&#237;nimos de muestra total&#44; reestimada en 1&#46;012 participantes&#44; y eventos por predictor&#44; reestimado en 31&#44;2&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Asociaci&#243;n entre los factores de riesgo incluidos en el modelo original y LRA durante la primera semana en UCI&#46;</span> En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se puede observar que las fuerzas de asociaci&#243;n obtenidas en la muestra local tendieron a ser menores comparativamente con las reportadas en la muestra de desarrollo de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#44; especialmente pH &#60; 7&#44;3 &#40;OR 1&#44;6 vs&#46; OR 2&#44;7&#41; y exposici&#243;n a nefrotoxinas &#40;OR 1&#44;6 vs&#46; OR 2&#44;5&#41;&#59; las excepciones en las que se observaron fuerzas de asociaci&#243;n mayores fueron enfermedad hep&#225;tica cr&#243;nica &#40;OR 3&#44;1 vs&#46; OR 2&#44;2&#41;&#44; y enfermedad renal cr&#243;nica &#40;OR 2&#44;5 vs&#46; OR 2&#44;4&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Ajuste y discriminaci&#243;n del modelo original&#46;</span> Al predecir el riesgo de LRA durante la primera semana en UCI en la muestra local empleando el modelo original &#40;m0&#41; se identific&#243; como problema principal el ajuste&#46; El valor p de la prueba de bondad de HL fue menor a 0&#44;05 y la raz&#243;n O&#47;E evidencia que el modelo original sobreestima el riesgo con 0&#44;33 casos observados por cada caso estimado como promedio de los 10 niveles de riesgo definidos&#46; La incidencia acumulada estimada por m0 es de 88&#44;8&#37;&#46; La capacidad discriminativa de m0 fue de 0&#44;68 &#40;IC 95&#37; 0&#44;65-0&#44;72&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Ajuste y discriminaci&#243;n de los modelos de calibraci&#243;n</span>&#46; En la muestra local se estim&#243; una constante de calibraci&#243;n b<span class="elsevierStyleInf">0</span> &#61; -2&#44;58 y un coeficiente global de regresi&#243;n b<span class="elsevierStyleInf">1</span> &#61; 0&#44;71&#46; Esto implica que en la muestra local el riesgo de LRA en el perfil cl&#237;nico de menor riesgo &#40;los pacientes sin ninguno de los 10 factores de riesgo&#41; es considerablemente menor al de la muestra de desarrollo&#46; Para ajustar esto se estim&#243; m1 lo cual mejor&#243; la raz&#243;n de casos O&#47;E a 0&#44;66&#44; pero no fue suficiente para reducir la sobreestimaci&#243;n de riesgo ni para cumplir el criterio de ajuste de HL&#46; La estimaci&#243;n de incidencia acumulada de m1 fue de 45&#44;6&#37;&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con el desempe&#241;o del modelo de calibraci&#243;n m2&#44; considerando de forma simult&#225;nea la constante y el coeficiente global de regresi&#243;n&#44; se obtuvo una raz&#243;n O&#47;E de 0&#44;97 y un valor p de la prueba de HL mayor a 0&#44;05 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; La estimaci&#243;n de incidencia acumulada de m2 fue de 31&#44;1&#37;&#46; Si bien la calibraci&#243;n con m2 resolvi&#243; los problemas de ajuste&#44; esta no puede mejorar la discriminaci&#243;n dado que aplica una transformaci&#243;n lineal de m0 que no afecta la clasificaci&#243;n de los pacientes seg&#250;n su riesgo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>a&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Ajuste y discriminaci&#243;n de los modelos de actualizaci&#243;n&#46;</span> Ninguno de los cuatro modelos de actualizaci&#243;n &#40;m3-m6&#41; explorados logr&#243; mejorar de forma relevante la capacidad discriminativa de m2 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>b&#41;&#46; Pese a que reestimaron los coeficientes y se consideraron cuatro nuevas variables en m6&#44; la modificaci&#243;n m&#225;s fuerte entre las alternativas&#44; el estad&#237;stico C solo aument&#243; 0&#44;04 con un valor de 0&#44;72 &#40;IC 95&#37; 0&#44;69-0&#44;75&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mapas de predicci&#243;n obtenidos tanto para los modelos original y de calibraci&#243;n como para los modelos de actualizaci&#243;n permiten evidenciar gr&#225;ficamente como las diferentes alternativas logran mejoras significativas en el ajuste&#44; acercando las estimaciones para cada grupo de riesgo a la l&#237;nea de ajuste perfecto &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; No obstante&#44; los modelos de actualizaci&#243;n explorados no logran una mayor distancia en las estimaciones medias de riesgo de los 11 grupos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>b&#41;&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Curvas de decisi&#243;n y medidas de desempe&#241;o&#46;</span> En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se presentan las curvas de beneficio neto para los diferentes modelos m0 a m6&#46; En este se observa como m2 tiene beneficio neto positivo para umbrales de probabilidad hasta 60&#37;&#46; Por su parte&#44; m6 logra mantener el beneficio neto positivo hasta umbrales de probabilidad de 75&#37;&#46; La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> presenta las medidas de desempe&#241;o para m2 y m6 en los umbrales de probabilidad exploratorios&#46; Pese al mejor desempe&#241;o del modelo actualizado m6&#44; el modelo de calibraci&#243;n m2 es m&#225;s simple dado que m6 requiri&#243; la adici&#243;n de 10 predictores y la reestimaci&#243;n de los coeficientes de las 10 variables originales&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusi&#243;n</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los modelos de predicci&#243;n pron&#243;stico son cada vez m&#225;s utilizados en las tomas de decisiones&#44; porque aportan estimaciones precisas de la probabilidad de presentar una condici&#243;n de salud espec&#237;fica&#44; realizando una adecuada clasificaci&#243;n del riesgo que permite orientar las intervenciones diagn&#243;sticas y terap&#233;uticas en funci&#243;n de lograr mejores resultados en el paciente y disminuci&#243;n de los costos en salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La LRA en pacientes cr&#237;ticamente enfermos conduce a un mal pron&#243;stico&#44; alta morbilidad&#44; alta mortalidad y uso excesivo de los recursos m&#233;dicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46; No existe un tratamiento espec&#237;fico&#44; las intervenciones son de apoyo y soporte de la funci&#243;n renal a trav&#233;s de una estrategia dial&#237;tica&#59; por lo tanto&#44; las medidas preventivas se convierten en una estrategia relevante&#46; Prevenir el desarrollo de LRA es una medida para lograr buenos resultados en pacientes hospitalizados en unidades de cuidados intensivos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">19&#44;20</span></a>&#46; Implementar un modelo para predecir con buen desempe&#241;o el riesgo de LRA en pacientes nuevos se convierte en una herramienta &#250;til<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En esta evaluaci&#243;n de desempe&#241;o&#44; externa e independiente del modelo de predicci&#243;n de LRA en pacientes cr&#237;ticamente enfermos de Malhotra et al&#46;&#44; se encontr&#243; una modesta calibraci&#243;n y un AUROC menor a 0&#44;70&#46; Este resultado puede explicarse por la presencia de diferencias relevantes en la epidemiolog&#237;a entre la muestra de desarrollo y la muestra de validaci&#243;n&#46; En este estudio se identificaron diferencias sustanciales en el riesgo de LRA&#44; en la distribuci&#243;n de los predictores y sus fuerzas de asociaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La cohorte de validaci&#243;n externa se consider&#243; en principio plausiblemente similar a la cohorte de desarrollo&#59; sin embargo&#44; se encontr&#243; un riesgo basal de LRA menor&#44; sumado a la diferencia importante de la distribuci&#243;n de los predictores&#44; especialmente ventilaci&#243;n mec&#225;nica y pH &#60; 7&#44;3&#44; lo que sugiere que los pacientes de la cohorte local fueron cr&#237;ticamente m&#225;s enfermos&#46; Esto se ha visto en simulaciones y en estudios de validaci&#243;n externa donde se ha demostrado&#44; que la inclusi&#243;n de casos m&#225;s graves lleva a calibraci&#243;n err&#243;nea sistem&#225;tica de las predicciones&#44; en donde se ha visto que se pueden encontrar hasta el doble de casos de lo previsto y adem&#225;s se ha visto con un estad&#237;stico C m&#225;s bajo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">23&#44;24</span></a>&#46;</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las diferencias en las fuerzas de asociaci&#243;n de los predictores llevaron a diferencias en los coeficientes de regresi&#243;n&#44; impactando en el desempe&#241;o del modelo&#46; Esto se da como resultado de las verdaderas diferencias entre las poblaciones&#46; Es conocido que las diferentes estrategias de aproximaci&#243;n diagn&#243;stica&#44; tratamiento&#44; severidad de la enfermedad y la calidad del cuidado son diferentes entre las diversas zonas geogr&#225;ficas&#44; lo anterior es resultado de distintos estilos de pr&#225;ctica cl&#237;nica&#44; recursos disponibles y normas regulatorias locales&#44; haciendo que las predicciones de los modelos en pa&#237;ses con mayores ingresos sean diferentes a las de los pa&#237;ses de bajos y medianos ingresos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">25&#8211;27</span></a>&#46;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adicionalmente los coeficientes de regresi&#243;n del modelo de Malhotra et al&#46; pudieron haber sido sobreestimados&#44; debido al riesgo de sobreajuste en el modelo de desarrollo&#44; teniendo en cuenta el tama&#241;o de la muestra con relaci&#243;n al n&#250;mero de predictores candidatos incluidos&#46; Por otra parte&#44; en el modelo se dicotomizaron todas las variables continuas y en estudios de validaci&#243;n se ha demostrado que esto provoca p&#233;rdida de informaci&#243;n que reduce el poder estad&#237;stico para identificar una relaci&#243;n entre una medici&#243;n continua y los verdaderos resultados del paciente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El bajo rendimiento inicial obtenido en la muestra de validaci&#243;n externa llev&#243; a actualizar el modelo con el objetivo de optimizar la p&#233;rdida de precisi&#243;n predictiva y mejorar la transportabilidad&#46; Despu&#233;s de realizar la actualizaci&#243;n&#44; encontramos que el modelo que logr&#243; optimizar la calibraci&#243;n fue el modelo 2&#44; y con respecto a la discriminaci&#243;n solo el modelo 6 logr&#243; un AUROC de 0&#46;7224 &#40;IC 95&#37; 0&#44;69219-0&#44;75271&#41;&#44; alcanzando un incremento de 0&#44;04 decimales con respecto a los modelos previos&#44; pero requiriendo la adici&#243;n de 10 predictores a los establecidos por el modelo de Malhotra&#46; Convirti&#233;ndolo en un modelo de 20 variables&#44; dispendioso y poco &#250;til en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#44; teniendo en cuenta el peque&#241;o incremento en el delta del AUROC&#46;</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la literatura se ha considerado que incluso si el rendimiento es menos bueno&#44; el modelo a&#250;n puede ser cl&#237;nicamente &#250;til&#44; por lo tanto&#44; la evaluaci&#243;n de la utilidad de un modelo requiere del juicio cl&#237;nico y depende del contexto&#46; Las estad&#237;sticas solas no pueden determinar la validez cl&#237;nica&#46; En consecuencia&#44; las t&#233;cnicas de an&#225;lisis de decisiones son de particular valor cuando el prop&#243;sito de un modelo&#44; marcador o prueba es ayudar a los m&#233;dicos a tomar mejores decisiones cl&#237;nicas&#46; Este aspecto fue abordado de forma exploratoria con c&#225;lculos de beneficio neto y curvas de decisi&#243;n&#44; sin embargo&#44; este aspecto debe evaluarse con estudios de intervenci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46;</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las fortalezas de este estudio est&#225;n relacionadas con un adecuado tama&#241;o de muestra&#44; una suficiente cantidad de eventos por variable &#40;38 eventos por cada predictor incluido en el modelo de Malhotra et al&#46;&#41;&#46; Por otra parte&#44; se siguieron los mismos pasos y las mismas definiciones del modelo original&#46; Sin bien fue un abordaje retrospectivo se implementaron diferentes estrategias para detectar y controlar los sesgos potenciales siguiendo la estrategia PROBAST&#46; Los datos para la validaci&#243;n provienen del mundo real&#44; a diferencia de poblaciones de ensayos cl&#237;nicos que suelen ser menos adecuadas&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conclusi&#243;n</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio destaca la importancia de considerar los modelos de predicci&#243;n como tecnolog&#237;as m&#233;dicas que deben seguir un proceso riguroso&#44; que incluye el desarrollo&#44; la validaci&#243;n interna y externa&#44; la evaluaci&#243;n del impacto en los resultados de salud&#44; as&#237; como su actualizaci&#243;n de acuerdo con los cambios en la pr&#225;ctica m&#233;dica&#46; La validaci&#243;n externa juega un papel fundamental para cerrar la brecha entre el desarrollo y la implementaci&#243;n de los modelos de predicci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">16&#44;23</span></a>&#46;</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Basado en el an&#225;lisis realizado en este estudio&#44; la validaci&#243;n del modelo de riesgo de LRA de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> no alcanz&#243; el desempe&#241;o predictivo esperado en la cohorte de validaci&#243;n externa&#46; Las diferencias en la incidencia de LRA&#44; el riesgo basal de los pacientes&#44; las fuerzas de asociaci&#243;n de los predictores y la sobreestimaci&#243;n del riesgo con el modelo original fueron factores que influyeron en este resultado&#46; Aunque se logr&#243; corregir la calibraci&#243;n del modelo mediante una actualizaci&#243;n&#44; la mejora en la discriminaci&#243;n fue discreta y cl&#237;nicamente insignificante&#44; lo que no justific&#243; la utilizaci&#243;n del modelo actualizado&#46; Es necesario considerar nuevos predictores de alta capacidad discriminativa para optimizar la predicci&#243;n de la LRA en el paciente hospitalizado en UCI&#46;</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusi&#243;n&#44; este estudio proporciona evidencia de que el modelo de riesgo de LRA de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> logra un desempe&#241;o predictivo modesto en la cohorte de validaci&#243;n externa&#44; y puede tener alguna utilidad en la pr&#225;ctica c&#237;nica siempre y cuando la poblaci&#243;n en la que se aplique tenga una incidencia similar al estudio original&#44; al igual que un riesgo basal parecido&#46; Se requieren investigaciones adicionales y la inclusi&#243;n de nuevos predictores para mejorar la capacidad de predicci&#243;n de la LRA en pacientes cr&#237;ticamente enfermos ingresados a UCI&#46; Adem&#225;s&#44; se subraya la importancia de seguir los pasos rigurosos de desarrollo&#44; validaci&#243;n y actualizaci&#243;n de los modelos de predicci&#243;n antes de su implementaci&#243;n cl&#237;nica&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Financiaci&#243;n</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente art&#237;culo fue financiado con recursos propios de los autores&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Conflicto de intereses</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
    "textoCompletoSecciones" => array:1 [
      "secciones" => array:13 [
        0 => array:3 [
          "identificador" => "xres2107293"
          "titulo" => "Resumen"
          "secciones" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "identificador" => "abst0005"
              "titulo" => "Objetivo"
            ]
            1 => array:2 [
              "identificador" => "abst0010"
              "titulo" => "M&#233;todos"
            ]
            2 => array:2 [
              "identificador" => "abst0015"
              "titulo" => "Resultados"
            ]
            3 => array:2 [
              "identificador" => "abst0020"
              "titulo" => "Conclusi&#243;n"
            ]
          ]
        ]
        1 => array:2 [
          "identificador" => "xpalclavsec1795361"
          "titulo" => "Palabras clave"
        ]
        2 => array:3 [
          "identificador" => "xres2107292"
          "titulo" => "Abstract"
          "secciones" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "identificador" => "abst0025"
              "titulo" => "Aim"
            ]
            1 => array:2 [
              "identificador" => "abst0030"
              "titulo" => "Methods"
            ]
            2 => array:2 [
              "identificador" => "abst0035"
              "titulo" => "Results"
            ]
            3 => array:2 [
              "identificador" => "abst0040"
              "titulo" => "Conclusion"
            ]
          ]
        ]
        3 => array:2 [
          "identificador" => "xpalclavsec1795360"
          "titulo" => "Keywords"
        ]
        4 => array:2 [
          "identificador" => "sec0005"
          "titulo" => "Introducci&#243;n"
        ]
        5 => array:2 [
          "identificador" => "sec0010"
          "titulo" => "Materiales y m&#233;todos"
        ]
        6 => array:2 [
          "identificador" => "sec0015"
          "titulo" => "Resultados"
        ]
        7 => array:2 [
          "identificador" => "sec0020"
          "titulo" => "Discusi&#243;n"
        ]
        8 => array:2 [
          "identificador" => "sec0025"
          "titulo" => "Conclusi&#243;n"
        ]
        9 => array:2 [
          "identificador" => "sec0030"
          "titulo" => "Financiaci&#243;n"
        ]
        10 => array:2 [
          "identificador" => "sec0035"
          "titulo" => "Conflicto de intereses"
        ]
        11 => array:2 [
          "identificador" => "xack734104"
          "titulo" => "Agradecimientos"
        ]
        12 => array:1 [
          "titulo" => "Bibliograf&#237;a"
        ]
      ]
    ]
    "pdfFichero" => "main.pdf"
    "tienePdf" => true
    "fechaRecibido" => "2023-03-27"
    "fechaAceptado" => "2023-07-20"
    "PalabrasClave" => array:2 [
      "es" => array:1 [
        0 => array:4 [
          "clase" => "keyword"
          "titulo" => "Palabras clave"
          "identificador" => "xpalclavsec1795361"
          "palabras" => array:6 [
            0 => "Lesi&#243;n renal aguda"
            1 => "Cuidado cr&#237;tico"
            2 => "An&#225;lisis de decisi&#243;n"
            3 => "Estudio de validaci&#243;n"
            4 => "Calibraci&#243;n"
            5 => "Discriminaci&#243;n"
          ]
        ]
      ]
      "en" => array:1 [
        0 => array:4 [
          "clase" => "keyword"
          "titulo" => "Keywords"
          "identificador" => "xpalclavsec1795360"
          "palabras" => array:6 [
            0 => "Acute kidney injury"
            1 => "Critical care"
            2 => "Decision analysis"
            3 => "Validation study"
            4 => "Calibration"
            5 => "Discrimination"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "tieneResumen" => true
    "resumen" => array:2 [
      "es" => array:3 [
        "titulo" => "Resumen"
        "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Analizar el desempe&#241;o predictivo del modelo de riesgo de lesi&#243;n renal aguda &#40;LRA&#41; de Malhotra et al&#46;&#44; en adultos hospitalizados en la unidad de cuidados intensivos &#40;UCI&#41; de la Cl&#237;nica Somer &#40;Colombia&#41;&#44; 2017 y 2021&#46;</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">M&#233;todos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudio retrospectivo de seguimiento a una cohorte basado en registros m&#233;dicos&#46; Se incluyeron mayores de 18 a&#241;os cr&#237;ticamente enfermos ingresados a UCI&#46; Se excluyeron pacientes con enfermedad renal cr&#243;nica terminal o en terapia de reemplazo renal&#44; LRA al ingreso&#46; Como variable de resultado se defini&#243; LRA en la primera semana en UCI&#44; y como variables predictoras las del modelo de Malhotra y variables cl&#237;nicas adicionales&#46; El desempe&#241;o predictivo se analiz&#243; para los modelos original &#40;m0&#41;&#44; calibrado &#40;m1-m2&#41; y actualizado &#40;m3-m6&#41; mediante estad&#237;stico C&#44; prueba de Hosmer-Lemeshow &#40;HL&#41; y mapas de calibraci&#243;n&#46;</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyeron 1&#46;235 pacientes&#44; edad mediana de 60 a&#241;os &#40;RIQ 45-60&#41;&#44; 39&#44;9&#37; mujeres&#46; La incidencia de LRA fue de 30&#44;6&#37;&#46; El modelo original &#40;m0&#41; mostr&#243; problemas de ajuste &#40;valor p HL &#60; 0&#44;05&#41; sobreestimando el riesgo de LRA y obtuvo un estad&#237;stico C de 0&#44;68 &#40;IC 95&#37; 0&#44;65 &#8211; 0&#44;71&#41;&#46; La calibraci&#243;n mediante intercepto y factor global &#40;m2&#41; resolvi&#243; el problema de ajuste&#46; La actualizaci&#243;n con 10 variables adicionales &#40;m6&#41; solo aument&#243; el estad&#237;stico C a 0&#44;72 &#40;IC 95&#37; 0&#44;69 &#8211; 0&#44;75&#41;&#46;</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusi&#243;n</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El desempe&#241;o del modelo original en la cohorte de validaci&#243;n externa no es perfecto debido a diferencias en epidemiolog&#237;a de la LRA en UCI&#46; La actualizaci&#243;n del modelo mejora el ajuste m&#225;s no la discriminaci&#243;n&#44; pero tiene alg&#250;n grado de utilidad en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#46;</p></span>"
        "secciones" => array:4 [
          0 => array:2 [
            "identificador" => "abst0005"
            "titulo" => "Objetivo"
          ]
          1 => array:2 [
            "identificador" => "abst0010"
            "titulo" => "M&#233;todos"
          ]
          2 => array:2 [
            "identificador" => "abst0015"
            "titulo" => "Resultados"
          ]
          3 => array:2 [
            "identificador" => "abst0020"
            "titulo" => "Conclusi&#243;n"
          ]
        ]
      ]
      "en" => array:3 [
        "titulo" => "Abstract"
        "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Aim</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To analyze the predictive performance of the risk model for acute kidney injury &#40;AKI&#41; by Malhotra et al&#46;&#44; in adults hospitalized in the intensive care unit &#40;ICU&#41; of Cl&#237;nica Somer &#40;Colombia&#41;&#44; 2017 and 2021&#46;</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Retrospective follow-up study of a cohort based on medical records&#46; Critically ill patients over 18 years of age admitted to the ICU were included&#46; Patients with end-stage chronic kidney disease or on renal replacement therapy&#44; AKI at admission were excluded&#46; AKI in the first week in the ICU was defined as the outcome variable&#44; and those of the Malhotra model and additional clinical variables as predictor variables&#46; The predictive performance was analyzed for the original &#40;m<span class="elsevierStyleInf">0</span>&#41;&#44; calibrated &#40;m<span class="elsevierStyleInf">1</span>&#8211;m<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#41; and updated &#40;m<span class="elsevierStyleInf">3</span>&#8211;m<span class="elsevierStyleInf">6</span>&#41; models using the C statistic&#44; the Hosmer&#8211;Lemeshow &#40;HL&#41; test&#44; and calibration maps&#46;</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A total of 1235 patients were included&#44; median age 60 years &#40;IQR 45&#8211;60&#41;&#44; 39&#46;9&#37; women&#46; The incidence of AKI was 30&#46;6&#37;&#46; The original model &#40;m0&#41; showed fit problems &#40;p-HL value &#60;0&#46;05&#41; overestimating the risk of AKI and obtained a C statistic of 0&#46;68 &#40;95&#37; CI&#58; 0&#46;65&#8211;0&#46;71&#41;&#46; Calibration using intercept and global factor &#40;m<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#41; solved the adjustment problem&#46; The update with ten additional variables &#40;m<span class="elsevierStyleInf">6</span>&#41; only increased the C statistic to 0&#46;72 &#40;95&#37; CI&#58; 0&#46;69&#8211;0&#46;75&#41;&#46;</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusion</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The performance of the original model in the external validation cohort is not perfect due to differences in the epidemiology of AKI in the ICU&#46; The model updated improves the fit but not the discrimination&#44; yet it still holds some degree of utility in clinical practice&#46;</p></span>"
        "secciones" => array:4 [
          0 => array:2 [
            "identificador" => "abst0025"
            "titulo" => "Aim"
          ]
          1 => array:2 [
            "identificador" => "abst0030"
            "titulo" => "Methods"
          ]
          2 => array:2 [
            "identificador" => "abst0035"
            "titulo" => "Results"
          ]
          3 => array:2 [
            "identificador" => "abst0040"
            "titulo" => "Conclusion"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "multimedia" => array:7 [
      0 => array:7 [
        "identificador" => "fig0005"
        "etiqueta" => "Figura 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr1.jpeg"
            "Alto" => 1093
            "Ancho" => 2085
            "Tamanyo" => 145701
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas de calibraci&#243;n de los modelos m0 a m6&#46;</p>"
        ]
      ]
      1 => array:7 [
        "identificador" => "fig0010"
        "etiqueta" => "Figura 2"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr2.jpeg"
            "Alto" => 1770
            "Ancho" => 1698
            "Tamanyo" => 153393
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">AUROC de los modelos m0 a m6&#46;</p>"
        ]
      ]
      2 => array:7 [
        "identificador" => "fig0015"
        "etiqueta" => "Figura 3"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr3.jpeg"
            "Alto" => 1818
            "Ancho" => 1675
            "Tamanyo" => 150453
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas de decisi&#243;n de los modelos m0 a m6&#46;</p>"
        ]
      ]
      3 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0005"
        "etiqueta" => "Tabla 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at1"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muestra local&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muestra de desarrollo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Variables de modelo de Malhotra 2017</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad renal cr&#243;nica&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">150 &#40;12&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">43 &#40;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad hep&#225;tica cr&#243;nica&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">46 &#40;3&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">61 &#40;11&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Insuficiencia cardiaca congestiva&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">109 &#40;8&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">77 &#40;13&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hipertensi&#243;n arterial&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">681 &#40;55&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">207 &#40;36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Enfermedad ateroescler&#243;tica&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">514 &#40;41&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>pH menor de 7&#44;3&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">333 &#40;27&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">79 &#40;14&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Exposici&#243;n a nefrotoxinas&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;074 &#40;87&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">114 &#40;20&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sepsis&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">266 &#40;21&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">93 &#40;16&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ventilaci&#243;n mec&#225;nica&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">899 &#40;72&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">238 &#40;42&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Anemia&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">202 &#40;16&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Variables candidatas a la actualizaci&#243;n de modelo</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Diabetes&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">213 &#40;17&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">143 &#40;25&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Quir&#250;rgico&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">840 &#40;68&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">296 &#40;52&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Admisi&#243;n planeada&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">489 &#40;39&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hipotensi&#243;n arterial al ingreso UCI&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">301 &#40;24&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">154&#40;27&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>VIH&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">11 &#40;0&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Accidente cerebrovascular&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">95 &#40;7&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Trauma craneoencef&#225;lico&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">157 &#40;12&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C&#225;ncer activo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">127 &#40;10&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Consumo de sustancias psicoactivas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">51 &#40;4&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rabdomi&#243;lisis&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">20 &#40;1&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Caracter&#237;sticas sociodemogr&#225;ficas</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Edad&#44; mediana &#40;RIQ&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">60 &#40;45 70&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">54 &#40;18&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Edad&#44; mayor a 70 a&#241;os&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">340 &#40;27&#44;53&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">120 &#40;21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sexo &#40;mujer&#41;&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">493 &#40;39&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">206 &#40;36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Pareja&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">688 &#40;55&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rural&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">334 &#40;27&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NR&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Creatinina basal&#44; mediana &#40;RIQ&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;8 &#40;0&#44;6 0&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;9 &#40;0&#44;7-1&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " colspan="3" align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Resultados</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Lesi&#243;n renal aguda en UCI&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">380 &#40;30&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">127 &#40;22&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Terapia de reemplazo renal&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">26 &#40;2&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">30 &#40;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mortalidad en UCI&#44; n &#40;&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">222 &#40;18&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">41 &#40;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>D&#237;as estancia en la UCI&#44; mediana &#40;RIQ&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4 &#40;2-8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">6 &#40;3-13&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab3485764.png"
              ]
            ]
          ]
          "notaPie" => array:1 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "tblfn0005"
              "etiqueta" => "&#42;"
              "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Tomado de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a></p> <p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">NR&#58; No reporta&#46;</p>"
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Caracter&#237;sticas cl&#237;nicas&#44; sociodemogr&#225;ficas y resultados de los pacientes de la muestra local de validaci&#243;n externa &#40;n &#61; 1&#46;235&#41; y de la muestra de desarrollo del estudio original &#40;n &#61; 573&#41;</p>"
        ]
      ]
      4 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0010"
        "etiqueta" => "Tabla 2"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at2"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> &#40;IC 95&#37;&#41;</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muestra local&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muestra de desarrollo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Enfermedad renal cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;5 &#40;1&#44;7-3&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;4 &#40;1&#44;2-4&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Enfermedad hep&#225;tica cr&#243;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;1 &#40;1&#44;6-5&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;2 &#40;1&#44;1-4&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Insuficiencia cardiaca congestiva&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;4 &#40;0&#44;9-2&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;1 &#40;1&#44;1-4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Hipertensi&#243;n arterial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;1&#44;2-2&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;8 &#40;1&#44;1-2&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Enfermedad ateroescler&#243;tica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;4 &#40;1-1&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;0&#44;9-2&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">pH menor de 7&#44;3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;1&#44;2-2&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;7 &#40;1&#44;4-4&#44;9&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Exposici&#243;n a nefrotoxinas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;1&#44;1-2&#44;4&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;5 &#40;1&#44;5-4&#44;3&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Sepsis&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;5 &#40;1&#44;1-2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;1 &#40;1&#44;2-3&#44;8&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Ventilaci&#243;n mec&#225;nica&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;1&#44;2-2&#44;2&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;6 &#40;1-2&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Anemia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;2 &#40;0&#44;9-1&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;5 &#40;0&#44;9-2&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab3485765.png"
              ]
            ]
          ]
          "notaPie" => array:1 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "tblfn0010"
              "etiqueta" => "&#42;"
              "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0015">Tomado de Malhotra et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a></p>"
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelo multivariado de riesgo de lesi&#243;n renal aguda de Malhotra estimado en la muestra local de validaci&#243;n externa &#40;n &#61; 1&#46;235&#41; y en la muestra de desarrollo del estudio original &#40;n &#61; 573&#41;</p>"
        ]
      ]
      5 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0015"
        "etiqueta" => "Tabla 3"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at3"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Resumen de modificaciones&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Resumen de resultados&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Raz&#243;n O&#47;E&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p&#44; test HL&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Estad&#237;stico C &#40;IC 95&#37;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Sin modificaciones&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Problemas de ajuste y aceptable discriminaci&#243;n&#46; Sobreestima el riesgo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;33&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60; 0&#44;001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;68<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015">&#42;</a>&#40;0&#44;65-0&#44;72&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Se incluye intercepto local&#58; -2&#44;58 &#43; M0&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Reduce parcialmente la sobreestimaci&#243;n de riesgo&#44; pero no logra ajuste por HL&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#60; 0&#44;001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Se a&#241;ade a M1 un coeficiente de regresi&#243;n del score&#58;-2&#44;58&#43;0&#44;71&#40;M0&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Logra resolver los problemas de ajuste&#44; pero no mejora la discriminaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;97&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;071&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M2&#44; modificando el coeficiente de anemia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Subestima el riesgo y no mejora la discriminaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;30&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;102&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;68&#40;0&#44;65- 0&#44;72&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M2 &#43; &#40;0&#44;414&#41; c&#225;ncer activo &#43; &#40;0&#44;206&#41; lesi&#243;n cerebral &#43; &#40;0&#44;194&#41; mayor de 70 a&#241;os &#43; &#40;0&#44;137&#41; hombre &#43; &#40;0&#44;112&#41; accidente cerebrovascular&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Leve mejor&#237;a de ajuste&#44; la mejora en la discriminaci&#243;n es de 0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;99&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;110&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;69&#40;0&#44;66- 0&#44;73&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Se cambian todos los coeficientes de regresi&#243;n por ln&#40;OR&#41; de la muestra local<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020">&#42;&#42;</a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Leve mejor&#237;a de ajuste&#44; la mejora en la discriminaci&#243;n es de 0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;085&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;69&#40;0&#44;66 -0&#44;72&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">M5 m&#225;s las variables adicionadas en M4&#46;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Leve mejor&#237;a de ajuste&#44; la mejora en la discriminaci&#243;n es de 0&#44;04&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;102&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;72&#40;0&#44;69-0&#44;75&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab3485763.png"
              ]
            ]
          ]
          "notaPie" => array:2 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "tblfn0015"
              "etiqueta" => "&#42;"
              "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0020">Los modelos de calibraci&#243;n pueden mejorar el ajuste&#44; pero no la discriminaci&#243;n&#44; por eso obtienen el mismo estad&#237;stico C que m0&#46;</p>"
            ]
            1 => array:3 [
              "identificador" => "tblfn0020"
              "etiqueta" => "&#42;&#42;"
              "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0025">Los OR obtenidos en la muestra local se presentan en la tabla 2&#46;</p> <p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0030">O&#47;E&#58; raz&#243;n de casos observados-esperados&#59; HL&#58; prueba de bondad de ajuste de Hosmer y Lemeshow&#46;</p>"
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resumen de modificaciones y medidas de desempe&#241;o &#40;ajuste y discriminaci&#243;n&#41; estimadas para los modelos&#58; original &#40;m0&#41;&#44; de calibraci&#243;n &#40;m1&#44; m2&#41; y de actualizaci&#243;n &#40;m3-m6&#41;</p>"
        ]
      ]
      6 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0020"
        "etiqueta" => "Tabla 4"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at4"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:1 [
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo 2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo 6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo 2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo 6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Umbral 30&#37;</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Umbral 55&#37;</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Sensibilidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;69&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;21&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Especificidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;57&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;94&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Youden&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;26&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;12&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;15&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NND&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;96&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">8&#44;64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">6&#44;73&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">VPP&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;41&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;63&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;60&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">VPN&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;80&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;82&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;72&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;73&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">PSI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;22&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;29&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;33&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">NNP&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;59&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;44&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;04&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Positividad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">51&#44;20&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">44&#44;50&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;80&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;40&#37;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab3485766.png"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Medidas de desempe&#241;o para el modelo calibrado &#40;m2&#41; y el modelo actualizado &#40;m6&#41; en los umbrales de probabilidad de 30 y 55&#37;</p>"
        ]
      ]
    ]
    "bibliografia" => array:2 [
      "titulo" => "Bibliograf&#237;a"
      "seccion" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "identificador" => "bibs0015"
          "bibliografiaReferencia" => array:28 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "bib0145"
              "etiqueta" => "1"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Acute kidney injury"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "R&#46; Bellomo"
                            1 => "J&#46;A&#46; Kellum"
                            2 => "C&#46; Ronco"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Lancet Lond Engl&#46;"
                        "fecha" => "2012"
                        "volumen" => "380"
                        "paginaInicial" => "756"
                        "paginaFinal" => "766"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            1 => array:3 [
              "identificador" => "bib0150"
              "etiqueta" => "2"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Incidence&#44; risk factors and 90-day mortality of patients with acute kidney injury in Finnish intensive care units&#58; the FINNAKI study"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "S&#46; Nisula"
                            1 => "K&#46;M&#46; Kaukonen"
                            2 => "S&#46;T&#46; Vaara"
                            3 => "A&#46;M&#46; Korhonen"
                            4 => "M&#46; Poukkanen"
                            5 => "S&#46; Karlsson"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1007/s00134-012-2796-5"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Intensive Care Med&#46;"
                        "fecha" => "2013"
                        "volumen" => "39"
                        "paginaInicial" => "420"
                        "paginaFinal" => "428"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23291734"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            2 => array:3 [
              "identificador" => "bib0155"
              "etiqueta" => "3"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Clinical review&#58; Biomarkers of acute kidney injury&#58; where are we now&#63;"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "M&#46; Ostermann"
                            1 => "B&#46;J&#46; Philips"
                            2 => "L&#46;G&#46; Forni"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "Crit Care Lond Engl&#46;"
                        "fecha" => "2012"
                        "volumen" => "16"
                        "paginaInicial" => "233"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            3 => array:3 [
              "identificador" => "bib0160"
              "etiqueta" => "4"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "The effect of acute renal failure on mortality&#46; A cohort analysis"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "E&#46;M&#46; Levy"
                            1 => "C&#46;M&#46; Viscoli"
                            2 => "R&#46;I&#46; Horwitz"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "JAMA&#46;"
                        "fecha" => "1996"
                        "volumen" => "275"
                        "paginaInicial" => "1489"
                        "paginaFinal" => "1494"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8622223"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            4 => array:3 [
              "identificador" => "bib0165"
              "etiqueta" => "5"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Acute kidney injury&#44; mortality&#44; length of stay&#44; and costs in hospitalized patients"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "G&#46;M&#46; Chertow"
                            1 => "E&#46; Burdick"
                            2 => "M&#46; Honour"
                            3 => "J&#46;V&#46; Bonventre"
                            4 => "D&#46;W&#46; Bates"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1681/ASN.2004090740"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "J Am Soc Nephrol JASN"
                        "fecha" => "2005"
                        "volumen" => "16"
                        "paginaInicial" => "3365"
                        "paginaFinal" => "3370"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16177006"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            5 => array:3 [
              "identificador" => "bib0170"
              "etiqueta" => "6"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Prediction and detection models for acute kidney injury in hospitalized older adults"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "R&#46;J&#46; Kate"
                            1 => "R&#46;M&#46; Perez"
                            2 => "D&#46; Mazumdar"
                            3 => "K&#46;S&#46; Pasupathy"
                            4 => "V&#46; Nilakantan"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1186/s12911-016-0277-4"
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "BMC Med Inform Decis Mak&#46;"
                        "fecha" => "2016"
                        "volumen" => "16"
                        "paginaInicial" => "39"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27025458"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            6 => array:3 [
              "identificador" => "bib0175"
              "etiqueta" => "7"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "Steyerberg EW&#46; Clinical prediction models&#58; A practical approach to development&#44; validation&#44; and updating&#46; Springer Science &#38; Business Media&#59; 2008&#46; 508 p&#46; &#91;consultado 11 Dic 2022&#93;&#46; Disponible en&#58; <a target="_blank" href="http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-16399-0">http&#58;&#47;&#47;link&#46;springer&#46;com&#47;10&#46;1007&#47;978-3-030-16399-0</a>"
                ]
              ]
            ]
            7 => array:3 [
              "identificador" => "bib0180"
              "etiqueta" => "8"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Clinical prediction models for acute kidney injury"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:4 [
                            0 => "C&#46;Y&#46; Huang"
                            1 => "F&#46;G&#46; Grandas"
                            2 => "M&#46; Flechet"
                            3 => "G&#46; Meyfroidt"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.5935/0103-507x.20200018"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Rev Bras Ter Intensiva&#46;"
                        "fecha" => "2020"
                        "volumen" => "32"
                        "paginaInicial" => "123"
                        "paginaFinal" => "132"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32401985"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            8 => array:3 [
              "identificador" => "bib0185"
              "etiqueta" => "9"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A risk prediction score for acute kidney injury in the intensive care unit"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "R&#46; Malhotra"
                            1 => "K&#46;B&#46; Kashani"
                            2 => "E&#46; Macedo"
                            3 => "J&#46; Kim"
                            4 => "J&#46; Bouchard"
                            5 => "S&#46; Wynn"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Nephrol Dial Transplant&#46;"
                        "fecha" => "2017"
                        "volumen" => "32"
                        "paginaInicial" => "814"
                        "paginaFinal" => "822"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            9 => array:3 [
              "identificador" => "bib0190"
              "etiqueta" => "10"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "AKIpredictor&#44; an online prognostic calculator for acute kidney injury in adult critically ill patients&#58; development&#44; validation and comparison to serum neutrophil gelatinase-associated lipocalin"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "M&#46; Flechet"
                            1 => "F&#46; G&#252;iza"
                            2 => "M&#46; Schetz"
                            3 => "P&#46; Wouters"
                            4 => "I&#46; Vanhorebeek"
                            5 => "I&#46; Derese"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1007/s00134-017-4678-3"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Intensive Care Med&#46;"
                        "fecha" => "2017"
                        "volumen" => "43"
                        "paginaInicial" => "764"
                        "paginaFinal" => "773"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28130688"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            10 => array:3 [
              "identificador" => "bib0195"
              "etiqueta" => "11"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis &#40;TRIPOD&#41;&#58; Explanation and Elaboration"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "K&#46;G&#46;M&#46; Moons"
                            1 => "D&#46;G&#46; Altman"
                            2 => "J&#46;B&#46; Reitsma"
                            3 => "J&#46;P&#46;A&#46; Ioannidis"
                            4 => "P&#46; Macaskill"
                            5 => "E&#46;W&#46; Steyerberg"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.7326/M14-0698"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Ann Intern Med&#46;"
                        "fecha" => "2015"
                        "volumen" => "162"
                        "paginaInicial" => "W1"
                        "paginaFinal" => "W73"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25560730"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            11 => array:3 [
              "identificador" => "bib0200"
              "etiqueta" => "12"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Acute Kidney Injury Network&#58; report of an initiative to improve outcomes in acute kidney injury"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "R&#46;L&#46; Mehta"
                            1 => "J&#46;A&#46; Kellum"
                            2 => "S&#46;V&#46; Shah"
                            3 => "B&#46;A&#46; Molitoris"
                            4 => "C&#46; Ronco"
                            5 => "D&#46;G&#46; Warnock"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1186/cc5713"
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Crit Care&#46;"
                        "fecha" => "2007"
                        "volumen" => "11"
                        "paginaInicial" => "R31"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17331245"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            12 => array:3 [
              "identificador" => "bib0205"
              "etiqueta" => "13"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Acute kidney injury prediction following elective cardiac surgery&#58; AKICS Score"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "H&#46; Palomba"
                            1 => "I&#46; de Castro"
                            2 => "A&#46;L&#46;C&#46; Neto"
                            3 => "S&#46; Lage"
                            4 => "L&#46; Yu"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1038/sj.ki.5002419"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Kidney Int&#46;"
                        "fecha" => "2007"
                        "volumen" => "72"
                        "paginaInicial" => "624"
                        "paginaFinal" => "631"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17622275"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            13 => array:3 [
              "identificador" => "bib0210"
              "etiqueta" => "14"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A simple risk score for prediction of contrast-induced nephropathy after percutaneous coronary intervention&#58; development and initial validation"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "R&#46; Mehran"
                            1 => "E&#46;D&#46; Aymong"
                            2 => "E&#46; Nikolsky"
                            3 => "Z&#46; Lasic"
                            4 => "I&#46; Iakovou"
                            5 => "M&#46; Fahy"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1016/j.jacc.2004.06.068"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "J Am Coll Cardiol&#46;"
                        "fecha" => "2004"
                        "volumen" => "44"
                        "paginaInicial" => "1393"
                        "paginaFinal" => "1399"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15464318"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            14 => array:3 [
              "identificador" => "bib0215"
              "etiqueta" => "15"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Risk prediction models&#58; II&#46; External validation&#44; model updating&#44; and impact assessment"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "K&#46;G&#46;M&#46; Moons"
                            1 => "A&#46;P&#46; Kengne"
                            2 => "D&#46;E&#46; Grobbee"
                            3 => "P&#46; Royston"
                            4 => "Y&#46; Vergouwe"
                            5 => "D&#46;G&#46; Altman"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Heart Br Card Soc&#46;"
                        "fecha" => "2012"
                        "volumen" => "98"
                        "paginaInicial" => "691"
                        "paginaFinal" => "698"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            15 => array:3 [
              "identificador" => "bib0220"
              "etiqueta" => "16"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Prognosis Research in Healthcare&#58; Concepts&#44; Methods&#44; and Impact &#91;Internet&#93;"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:4 [
                            0 => "R&#46;D&#46; Riley"
                            1 => "D&#46; van der Windt"
                            2 => "P&#46; Croft"
                            3 => "K&#46;G&#46;M&#46; Moons"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Libro" => array:3 [
                        "fecha" => "2019"
                        "paginaInicial" => "372"
                        "editorial" => "Oxford University Press"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            16 => array:3 [
              "identificador" => "bib0225"
              "etiqueta" => "17"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Net benefit approaches to the evaluation of prediction models&#44; molecular markers&#44; and diagnostic tests"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "A&#46;J&#46; Vickers"
                            1 => "B&#46; Van Calster"
                            2 => "E&#46;W&#46; Steyerberg"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1136/bmj.i6"
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "BMJ&#46;"
                        "fecha" => "2016"
                        "volumen" => "352"
                        "paginaInicial" => "i6"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26810254"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            17 => array:3 [
              "identificador" => "bib0230"
              "etiqueta" => "18"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Intensity of renal support in critically ill patients with acute kidney injury"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:3 [
                          "colaboracion" => "VA&#47;NIH Acute Renal Failure Trial Network"
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "P&#46;M&#46; Palevsky"
                            1 => "J&#46;H&#46; Zhang"
                            2 => "T&#46;Z&#46; O&#8217;Connor"
                            3 => "G&#46;M&#46; Chertow"
                            4 => "S&#46;T&#46; Crowley"
                            5 => "D&#46; Choudhury"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1056/NEJMoa0802639"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "N Engl J Med&#46;"
                        "fecha" => "2008"
                        "volumen" => "359"
                        "paginaInicial" => "7"
                        "paginaFinal" => "20"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18492867"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            18 => array:3 [
              "identificador" => "bib0235"
              "etiqueta" => "19"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Discovery and validation of cell cycle arrest biomarkers in human acute kidney injury"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "K&#46; Kashani"
                            1 => "A&#46; Al-Khafaji"
                            2 => "T&#46; Ardiles"
                            3 => "A&#46; Artigas"
                            4 => "S&#46;M&#46; Bagshaw"
                            5 => "M&#46; Bell"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "Crit Care Lond Engl&#46;"
                        "fecha" => "2013"
                        "volumen" => "17"
                        "paginaInicial" => "R25"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            19 => array:3 [
              "identificador" => "bib0240"
              "etiqueta" => "20"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Neutrophil gelatinase-associated lipocalin&#58; a novel biomarker for the early diagnosis of acute kidney injury in the emergency department"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "A&#46; Di Grande"
                            1 => "C&#46; Giuffrida"
                            2 => "G&#46; Carpinteri"
                            3 => "G&#46; Narbone"
                            4 => "G&#46; Pirrone"
                            5 => "A&#46; Di Mauro"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Eur Rev Med Pharmacol Sci&#46;"
                        "fecha" => "2009"
                        "volumen" => "13"
                        "paginaInicial" => "197"
                        "paginaFinal" => "200"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19673171"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            20 => array:3 [
              "identificador" => "bib0245"
              "etiqueta" => "21"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Prevention of acute kidney injury and protection of renal function in the intensive care unit&#58; update 2017"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "M&#46; Joannidis"
                            1 => "W&#46; Druml"
                            2 => "L&#46;G&#46; Forni"
                            3 => "A&#46;B&#46;J&#46; Groeneveld"
                            4 => "P&#46;M&#46; Honore"
                            5 => "E&#46; Hoste"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Intensive Care Med&#46;"
                        "fecha" => "2017"
                        "volumen" => "43"
                        "paginaInicial" => "730"
                        "paginaFinal" => "749"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            21 => array:3 [
              "identificador" => "bib0250"
              "etiqueta" => "22"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Validation&#44; updating and impact of clinical prediction rules&#58; A review"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:4 [
                            0 => "D&#46;B&#46; Toll"
                            1 => "K&#46;J&#46;M&#46; Janssen"
                            2 => "Y&#46; Vergouwe"
                            3 => "K&#46;G&#46;M&#46; Moons"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1016/j.jclinepi.2008.04.008"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "J Clin Epidemiol&#46;"
                        "fecha" => "2008"
                        "volumen" => "61"
                        "paginaInicial" => "1085"
                        "paginaFinal" => "1094"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19208371"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            22 => array:3 [
              "identificador" => "bib0255"
              "etiqueta" => "23"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Clinical prediction models&#58; A practical approach to development&#44; validation&#44; and updating"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "E&#46;W&#46; Steyerberg"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Libro" => array:3 [
                        "edicion" => "2nd ed&#46;"
                        "fecha" => "2019"
                        "editorial" => "Springer International Publishing"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            23 => array:3 [
              "identificador" => "bib0260"
              "etiqueta" => "24"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Validation of a prediction model and its predictors for the histology of residual masses in nonseminomatous testicular cancer"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "Y&#46; Vergouwe"
                            1 => "E&#46;W&#46; Steyerberg"
                            2 => "R&#46;S&#46; Foster"
                            3 => "J&#46;D&#46; Habbema"
                            4 => "J&#46;P&#46; Donohue"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1097/00005392-200101000-00021"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "J Urol&#46;"
                        "fecha" => "2001"
                        "volumen" => "165"
                        "paginaInicial" => "84"
                        "paginaFinal" => "88"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11125370"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            24 => array:3 [
              "identificador" => "bib0265"
              "etiqueta" => "25"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Regional variations in diagnostic practices"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "Y&#46; Song"
                            1 => "J&#46; Skinner"
                            2 => "J&#46; Bynum"
                            3 => "J&#46; Sutherland"
                            4 => "J&#46;E&#46; Wennberg"
                            5 => "E&#46;S&#46; Fisher"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1056/NEJMsa0910881"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "N Engl J Med&#46;"
                        "fecha" => "2010"
                        "volumen" => "363"
                        "paginaInicial" => "45"
                        "paginaFinal" => "53"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20463332"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            25 => array:3 [
              "identificador" => "bib0270"
              "etiqueta" => "26"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "External validation of prognostic models&#58; what&#44; why&#44; how&#44; when and where&#63;"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "C&#46;L&#46; Ramspek"
                            1 => "K&#46;J&#46; Jager"
                            2 => "F&#46;W&#46; Dekker"
                            3 => "C&#46; Zoccali"
                            4 => "M&#46; van Diepen"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1093/ckj/sfaa188"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Clin Kidney J &#91;Internet&#93;&#46;"
                        "fecha" => "2020"
                        "volumen" => "14"
                        "paginaInicial" => "49"
                        "paginaFinal" => "58"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33564405"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            26 => array:3 [
              "identificador" => "bib0275"
              "etiqueta" => "27"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "External validation of prognostic models for critically ill patients required substantial sample sizes"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:5 [
                            0 => "N&#46; Peek"
                            1 => "D&#46;G&#46;T&#46; Arts"
                            2 => "R&#46;J&#46; Bosman"
                            3 => "P&#46;H&#46;J&#46; van der Voort"
                            4 => "N&#46;F&#46; de Keizer"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1016/j.jclinepi.2006.08.011"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "J Clin Epidemiol&#46;"
                        "fecha" => "2007"
                        "volumen" => "60"
                        "paginaInicial" => "491"
                        "paginaFinal" => "501"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17419960"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            27 => array:3 [
              "identificador" => "bib0280"
              "etiqueta" => "28"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Discrimination and Calibration of Clinical Prediction Models&#58; Users&#8217; Guides to the Medical Literature"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:6 [
                            0 => "A&#46;C&#46; Alba"
                            1 => "T&#46; Agoritsas"
                            2 => "M&#46; Walsh"
                            3 => "S&#46; Hanna"
                            4 => "A&#46; Iorio"
                            5 => "P&#46;J&#46; Devereaux"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "doi" => "10.1001/jama.2017.12126"
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "JAMA&#46;"
                        "fecha" => "2017"
                        "volumen" => "318"
                        "paginaInicial" => "1377"
                        "paginaFinal" => "1384"
                        "link" => array:1 [
                          0 => array:2 [
                            "url" => "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29049590"
                            "web" => "Medline"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
    "agradecimientos" => array:1 [
      0 => array:4 [
        "identificador" => "xack734104"
        "titulo" => "Agradecimientos"
        "texto" => "<p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cl&#237;nica Somer por permitir el acceso a la informaci&#243;n&#46;</p>"
        "vista" => "all"
      ]
    ]
  ]
  "idiomaDefecto" => "es"
  "url" => "/01227262/0000002400000001/v1_202403140646/S012272622300068X/v1_202403140646/es/main.assets"
  "Apartado" => array:4 [
    "identificador" => "39561"
    "tipo" => "SECCION"
    "en" => array:2 [
      "titulo" => "Originales"
      "idiomaDefecto" => true
    ]
    "idiomaDefecto" => "en"
  ]
  "PDF" => "https://static.elsevier.es/multimedia/01227262/0000002400000001/v1_202403140646/S012272622300068X/v1_202403140646/es/main.pdf?idApp=UINPBA00004N&text.app=https://www.elsevier.es/"
  "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S012272622300068X?idApp=UINPBA00004N"
]
Información del artículo
ISSN: 01227262
Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
año/Mes Html Pdf Total
2024 Octubre 4 0 4
2024 Septiembre 4 2 6
2024 Agosto 9 3 12
2024 Julio 24 1 25
2024 Junio 7 3 10
2024 Mayo 21 1 22
2024 Abril 66 15 81
2024 Marzo 31 9 40
2024 Febrero 52 12 64
2024 Enero 32 4 36
2023 Diciembre 44 6 50
2023 Noviembre 61 8 69
2023 Octubre 56 17 73
2023 Septiembre 50 9 59
2023 Agosto 12 10 22
Mostrar todo

Siga este enlace para acceder al texto completo del artículo

es en pt

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?

Você é um profissional de saúde habilitado a prescrever ou dispensar medicamentos