Precisão diagnóstica da regra de predição clínica STRATIFY para quedas: Uma revisão sistemática e meta-análise

FUNDAMENTOS: O escore STRATIFY é uma regra de predição clínica (RPC) desenvolvida para auxiliar os clínicos a identificar pacientes em risco de quedas. O objetivo desta revisão sistemática e meta-análise é determinar a precisão diagnóstica geral da regra STRATIFY em uma variedade de contextos clínicos. MÉTODOS: Uma busca na literatura foi realizada para identificar todos os estudos que validaram a regra STRATIFY. A qualidade metodológica dos estudos foi avaliada utilizando a ferramenta de Avaliação da Qualidade dos Estudos de Precisão Diagnóstica. Um escore STRATIFY de ≥2 pontos foi usado para identificar indivíduos em maior risco de quedas. Todos os estudos incluídos foram combinados usando um modelo de efeitos aleatórios bivariados para gerar sensibilidade e especificidade agrupadas do STRATIFY em ≥2 pontos. A heterogeneidade foi avaliada usando a variância da sensibilidade e especificidade transformadas em logit. RESULTADOS: Dezessete estudos foram incluídos em nossa meta-análise, incorporando 11.378 pacientes. Com um escore ≥2 pontos, a regra STRATIFY é mais útil para descartar quedas em aqueles classificados como de baixo risco, com uma estimativa de sensibilidade agrupada maior (0,67, 95% CI 0,52-0,80) do que a especificidade (0,57, 95% CI 0,45-0,69). A análise de sensibilidade que examinou o desempenho da regra em diferentes contextos e subgrupos também mostrou resultados amplamente comparáveis, indicando que a regra STRATIFY atua de maneira semelhante em uma variedade de diferentes grupos de pacientes 'em risco' em diferentes contextos clínicos. CONCLUSÃO: Esta revisão sistemática mostra que a precisão diagnóstica da regra STRATIFY é limitada e não deve ser usada isoladamente para identificar indivíduos em alto risco de quedas na prática clínica.