Development and Internal Validation of a Prediction Model to Estimate the Probability of Needing Aggressive Immunosuppressive Therapy With Cytostatics in de Novo Lupus Nephritis Patients

Abstract

ABSTRACT: Objective: To develop a multivariable clinical prediction model for the requirement of aggressive immunosuppression with cytostatics, based on simple clinical record data and lab tests. The model is defined in accordance with the result of the kidney biopsies. Methods: Retrospective study conducted with data from patients 16 years and older, with SLE and nephritis with less than 6 months of evolution. An initial bivariate analysis was conducted to select the variables to be included in a multiple logistic regression model. Goodness of fit was evaluated using a Hosmer–Lemeshow test (H–L) and the discrimination capacity of the model by means of the area under the ROC (AUC) curve. Results Data from 242 patients was gathered; of these, 18.2% (n=44) did not need an addition of cytostatics according to the findings of their kidney biopsies. The variables included in the final model were 24-h proteinuria, diastolic blood pressure, creatinine, C3 complement and the interaction of hematuria with leukocyturia in urinary sediment. The model showed excellent discrimination (AUC=0.929; 95% CI=0.894–0.963) and adequate calibration (H–L, P=.959). Conclusion In recent-onset LN patients, the decision to use or not to use intensive immunosuppressive therapy could be performed based on our prediction model as an alternative to kidney biopsies.

RESUMEN: Objetivo: Desarrollar un modelo multivariado de predicción clínica basado en datos sencillos de la historia clínica y de las pruebas de laboratorio de la necesidad de inmunosupresión intensiva con citostáticos, definida de acuerdo con el resultado de la biopsia renal, en pacientes con LES y nefritis de reciente inicio. Metodología: Se realizó un estudio retrospectivo en 2 hospitales de tercer nivel en el que se recolectó información de pacientes mayores de 16 anos ˜ con LES y nefritis de menos de 6 meses de evolución. Se realizó un análisis bivariado inicial para seleccionar las variables a incluir en un modelo de regresión logística múltiple. Se evaluó la bondad de ajuste por medio del estadístico de Hosmer–Lemeshow (H-L) y la capacidad de discriminación del modelo mediante área bajo la curva ROC (AUC). Resultados: Se recolectó información de 242 pacientes, de los cuales el 18,2% (n = 44) no necesitaba tratamiento intensivo con citostáticos de acuerdo con los hallazgos de la biopsia renal. Las variables incluidas en el modelo final fueron proteinuria en 24 h, presión arterial diástolica, creatinina, complemento C3 y la combinación de hematuria con leucocituria presentes en el análisis del sedimento urinario. El modelo mostró una excelente capacidad de discriminación (AUC = 0,929; IC del 95% = 0,894–0,963) y adecuada calibración (H-L = 0,959). Conclusión: En pacientes con NL de reciente inicio, la decisión de usar o no terapia inmunosupresora intensiva podría ser realizada sobre la base de nuestro modelo de predicción como una alternativa a la biopsia renal.