La Sociedad Europea de Cardiología (ESC), el Colegio Americano de Cardiología (ACC), la Asociación Americana del Corazón (AHA) y la Federación Mundial del Corazón (WHF) acordaron una nueva definición universal de infarto. ^[1] Investigadores desarrollaron un marco de aprendizaje automático multiclase para predecir las trayectorias de los estadios del síndrome cardiovascular-renal-metabólico (CKM) utilizando datos de cohortes longitudinales. ^[2] El Dr. Sanjiv Patel, cardiólogo intervencionista del MemorialCare Heart and Vascular Institute en el Orange Coast Medical Center de Fountain Valley, California, dijo que las mujeres que sufrieron infartos tenían un mayor riesgo de diagnóstico erróneo que los hombres cuando los médicos revisaban los niveles de troponina. ^[3] La nueva definición modifica el umbral diagnóstico de la troponina, una proteína liberada cuando el corazón se lesiona, e introduce un umbral específico por sexo para las mujeres, ya que sus niveles basales de troponina son más bajos que los de los hombres. ^[4] La nueva definición divide los infartos en tres categorías: primario (súbito, causado por la reducción o el bloqueo grave del flujo sanguíneo al corazón), secundario (que surge por un desequilibrio entre oferta y demanda de oxígeno por otra afección aguda) y relacionado con el procedimiento (que aparece como complicación después de una cirugía). ^[5] Se identificaron seis predictores de consenso para el modelo parsimonioso: estadio de CKM inicial, edad, glucosa en ayunas, índice de TyG-BMI, presión arterial sistólica y triglicéridos. ^[6] El estudio utilizó datos del Estudio Longitudinal de Salud y Retiro de la China (CHARLS), combinando datos de la Ola 1 (2011) y la Ola 3 (2015) de una cohorte de 2,971 adultos. ^[7] El algoritmo XGBoost logró el mayor Macro-AUC de 0.786 (IC 95%: 0.757-0.813) entre los seis algoritmos comparados para predecir las trayectorias de los estadios de CKM. ^[8]