1. Título. Identifique el estudio como desarrollo o evaluación del rendimiento de un modelo predictivo multivariable. Indique la población objetivo y el desenlace que se busca predecir.

1.a. Nombre del (los) autor (autores): ingrese primero los apellidos, seguido de una coma, luego los nombres.

1.b. Ingrese el código ORCID del (los) autor (autores). Puede buscar su código ORCID aquí: https://orcid.org/

1.c. Ingrese la afiliación del (los) autor (autores): indique la institución principal a la que pertenece.

2. Presente un resumen estructurado de acuerdo con la lista TRIPOD+AI para resúmenes.

3.a. Antecedentes: explique el contexto sanitario, incluyendo si el modelo es diagnóstico o pronóstico, y la justificación para desarrollar o evaluar el modelo predictivo. Incluya referencias a modelos existentes cuando corresponda.

3.b. Describa la población objetivo y el propósito previsto del modelo predictivo dentro de la ruta de atención, incluyendo sus usuarios previstos, por ejemplo, profesionales de la salud, pacientes o público.

3.c. Describa cualquier desigualdad en salud conocida entre grupos sociodemográficos.

4. Objetivos: especifique los objetivos del estudio, indicando si el estudio desarrolla, valida o evalúa un modelo predictivo, o si realiza más de una de estas actividades.

5.a. Datos: describa las fuentes de datos por separado para los conjuntos de desarrollo y evaluación, por ejemplo, ensayo aleatorizado, cohorte, atención rutinaria o registro. Explique la justificación para utilizar estos datos y su representatividad.

5.b. Especifique las fechas de recolección de los datos de los participantes, incluyendo inicio y fin del reclutamiento y, si corresponde, fin del seguimiento.

6.a. Participantes: especifique los elementos clave del entorno del estudio, por ejemplo, atención primaria, atención secundaria o población general, incluyendo número y localización de centros.

6.b. Describa los criterios de elegibilidad de los participantes.

6.c. Describa los tratamientos recibidos, si corresponde, y cómo fueron manejados durante el desarrollo o evaluación del modelo.

7. Preparación de datos: describa cualquier preprocesamiento y control de calidad de los datos, incluyendo si fue similar entre grupos sociodemográficos relevantes.

8.a. Desenlace: defina claramente el desenlace que se busca predecir y el horizonte temporal, incluyendo cómo y cuándo fue evaluado, la justificación de elegirlo y si el método de evaluación fue consistente entre grupos sociodemográficos.

8.b. Si la evaluación del desenlace requirió interpretación subjetiva, describa las calificaciones y características demográficas de los evaluadores.

8.c. Informe las acciones realizadas para cegar la evaluación del desenlace que se busca predecir.

9.a. Predictores: describa la elección de los predictores iniciales, por ejemplo, literatura, modelos previos o todos los predictores disponibles, y cualquier preselección antes de construir el modelo.

9.b. Defina claramente todos los predictores, incluyendo cómo y cuándo fueron medidos, y cualquier acción para cegar su evaluación respecto al desenlace u otros predictores.

9.c. Si la medición de predictores requirió interpretación subjetiva, describa las calificaciones y características demográficas de los evaluadores.

10. Tamaño de muestra: explique cómo se determinó el tamaño del estudio, por separado para desarrollo y evaluación, y justifique que fue suficiente para responder la pregunta de investigación. Incluya detalles de cualquier cálculo muestral.

11. Datos faltantes: describa cómo se manejaron los datos faltantes y explique las razones para omitir cualquier dato.

12.a. Métodos analíticos: describa cómo se usaron los datos en el análisis, por ejemplo, desarrollo y evaluación del rendimiento del modelo, incluyendo si los datos fueron particionados.

12.b. Según el tipo de modelo, describa cómo se manejaron los predictores en los análisis, por ejemplo, forma funcional, reescalamiento, transformación o estandarización.

12.c. Especifique el tipo de modelo, su justificación, todos los pasos de construcción, cualquier ajuste de hiperparámetros y el método de validación interna.

12.d. Describa si se manejó y cuantificó la heterogeneidad en los parámetros del modelo y en el rendimiento entre conglomerados, por ejemplo, hospitales, países o centros.

12.e. Especifique todas las medidas y gráficos utilizados para evaluar el rendimiento del modelo, por ejemplo, discriminación, calibración y utilidad clínica, y justifique su uso.

12.f. Para evaluación del modelo, describa cualquier actualización realizada, por ejemplo, recalibración global o por grupos sociodemográficos o entornos específicos.

12.g. Para evaluación del modelo, describa cómo se calcularon las predicciones, por ejemplo, fórmula, código, objeto o interfaz de programación de aplicaciones.

13. Desequilibrio de clases: si se utilizaron métodos para manejar desequilibrio de clases, indique por qué y cómo se hizo, y describa cualquier método posterior para recalibrar el modelo o sus predicciones.

14. Equidad: describa los enfoques utilizados para abordar la equidad del modelo y su justificación.

15. Salida del modelo: especifique la salida del modelo predictivo, por ejemplo, probabilidades o clasificación. Proporcione detalles y justificación de cualquier clasificación y de cómo se identificaron los umbrales.

16. Entrenamiento versus evaluación: identifique cualquier diferencia entre los datos de desarrollo y evaluación en cuanto a entorno sanitario, criterios de elegibilidad, desenlace y predictores.

17. Aprobación ética: indique el nombre del comité de ética o junta institucional que aprobó el estudio y describa el consentimiento informado de los participantes o la exención otorgada por el comité.

18.a. Financiación: indique la fuente de financiación y el papel de los financiadores en el estudio.

18.b. Conflictos de interés: declare cualquier conflicto de interés y divulgación financiera de todos los autores.

18.c. Protocolo: indique dónde se puede acceder al protocolo del estudio o declare que no se preparó protocolo.

18.d. Registro: proporcione información de registro del estudio, incluyendo nombre y número de registro, o indique que el estudio no fue registrado.

18.e. Intercambio de datos: proporcione detalles sobre la disponibilidad de los datos del estudio.

18.f. Intercambio de código: proporcione detalles sobre la disponibilidad del código analítico.

19. Proporcione detalles de la participación de pacientes y público durante el diseño, realización, reporte, interpretación o difusión del estudio, o declare que no hubo participación.

20.a. Participantes: describa el flujo de participantes a través del estudio, incluyendo el número con y sin desenlace y, si corresponde, un resumen del tiempo de seguimiento. Puede utilizar un diagrama.

20.b. Informe las características generales y, cuando corresponda, por fuente de datos o entorno, incluyendo fechas clave, predictores principales, datos demográficos, tratamientos recibidos, tamaño de muestra, número de eventos de desenlace, tiempo de seguimiento y cantidad de datos faltantes. Informe diferencias entre grupos demográficos clave.

20.c. Para evaluación del modelo, muestre una comparación con los datos de desarrollo respecto a la distribución de predictores importantes, datos demográficos y desenlace.

21. Desarrollo del modelo: especifique el número de participantes y eventos de desenlace en cada análisis, por ejemplo, desarrollo del modelo, ajuste de hiperparámetros y evaluación.

22. Especificación del modelo: proporcione detalles completos del modelo predictivo, por ejemplo, fórmula, código, objeto o interfaz de programación de aplicaciones, para permitir predicciones en nuevos individuos y evaluación o implementación por terceros. Indique restricciones de acceso o reutilización.

23.a. Rendimiento del modelo: informe estimaciones del rendimiento del modelo con intervalos de confianza, incluyendo subgrupos clave, por ejemplo, sociodemográficos. Considere el uso de gráficos.

23.b. Si se examinó, informe los resultados de heterogeneidad en el rendimiento del modelo entre conglomerados.

24. Actualización del modelo: informe los resultados de cualquier actualización del modelo, incluyendo el modelo actualizado y su rendimiento posterior.

25. Interpretación: proporcione una interpretación general de los principales resultados, incluyendo aspectos de equidad en el contexto de los objetivos y estudios previos.

26. Limitaciones: discuta las limitaciones del estudio, por ejemplo, muestra no representativa, tamaño muestral, sobreajuste o datos faltantes, y sus efectos sobre sesgos, incertidumbre estadística y generalización.

27.a. Usabilidad del modelo: describa cómo deben evaluarse y manejarse los datos de entrada de mala calidad o no disponibles cuando se implemente el modelo predictivo.

27.b. Especifique si los usuarios deberán interactuar en el manejo de los datos de entrada o en el uso del modelo, y qué nivel de experiencia se requiere.

27.c. Discuta los próximos pasos para investigaciones futuras, con énfasis en la aplicabilidad y generalización del modelo.

28. Bibliografía en formato VANCOUVER. Puede usar: https://www.bibguru.com/es/c/generador-citas-vancouver/.

Adjuntar figuras y tablas

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