Autor/autores:
Yushan Zhang, Rena Maimaiti, Shan Lou...(et.al)
Los cambios de metales tóxicos y elementos esenciales durante la infancia pueden ser el factor de riesgo del trastorno del espectro autista (TEA). Esta investigación estableció un modelo predictivo personalizado preciso de comportamientos de TEA entre niños mediante el uso del índice de detección de elementos sanguíneos de niños en Xinjiang,...
PUBLICIDAD
Estás viendo una versión reducida de este contenido.
Para consultar la información completa debes registrarte gratuitamente.
Tan sólo te llevará unos segundos.
Y si ya estás registrado inicia sesión pulsando aquí.
Los cambios de metales tóxicos y elementos esenciales durante la infancia pueden ser el factor de riesgo del trastorno del espectro autista (TEA).
Esta investigación estableció un modelo predictivo personalizado preciso de comportamientos de TEA entre niños mediante el uso del índice de detección de elementos sanguíneos de niños en Xinjiang, China.
Se recolectó un total de 1537 niños (240 niños con comportamiento TEA y 1297 niños con comportamiento sin TEA) de 0 a 7 años entre septiembre de 2018 y septiembre de 2019 en el hospital Infantil de Urumqi y el instituto de gestión de la salud de la Universidad Médica de Xinjiang.
Para medir el cobre (Cu), zinc (Zn), magnesio (Mg), hierro (Fe), calcio (Ca), plomo (Pb) y cadmio (Cd), se tomaron 80 μL de sangre del dedo anular de cada participante.
Se utilizó el análisis de regresión logística univariante para seleccionar los predictores, luego se utilizó la regresión logística multivariante para establecer el modelo predictivo. La discriminabilidad, la calibración y la validez clínica del modelo se evaluaron mediante la curva característica operativa del receptor (ROC), la prueba de Hosmer-Lemeshow y el análisis de la curva de decisión (DCA).
Se encontró que el género, las concentraciones de Pb, Ca y Zn en las muestras de sangre de los niños eran los factores de riesgo independientes de las conductas del TEA y se usaron para desarrollar el modelo de nomograma.
El área bajo la curva ROC (AUC) en el grupo de desarrollo (AUC = 0, 778) y el grupo de validación (AUC = 0, 775) mostró que el modelo tenía capacidad de discriminación. La curva de calibración indicó que el modelo era preciso y el DCA demostró su valor de aplicación clínica.
El modelo de nomograma se puede utilizar como una herramienta confiable para predecir el riesgo de comportamientos de TEA entre los niños.
Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www.sciencedirect.com/
