Validation of a predictive model for heart failure in hypertensive patients
Keywords:
heart failure, forecasting, survivorshipAbstract
Introduction: The international prevalence of heart failure in the adult population is estimated to be between 1.2 and 5.3%. Data on the disease and its prognosis are far from precise, underscoring the importance of new research approaches based on prediction.
Objective: To validate a predictive model for heart failure in hypertensive patients.
Method: A cohort study was conducted in hypertensive patients in Holguín, from January 2022 to December 2024. The sample consisted of 1,306 hypertensive patients, aged 19 to 65, without a diagnosis of heart failure. A sample of 414 patients was selected using stratified random sampling. The dependent variable was heart failure, and the independent variables were age, sex, family history of cardiovascular disease, diabetes mellitus, overweight, cholesterol, smoking habits, and sedentary lifestyle. Binary logistic regression was performed to assess model fit and construct the receiver operating characteristic curve; validation was achieved through cross-validation.
Results: Six predictor variables showed significant influence in the predictive model. Internal validation of the model showed a p-value > 0.05 associated with the Hosmer-Lemeshow test, with an average performance of 91.78% and an area under the receiver operating characteristic curve of 0.96.
Conclusions: Internal validation using the cross-validation technique demonstrated good model performance, good calibration, and high discriminatory capacity.
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