Este trabajo recoge el desarrollo exploratorio del ION-Score, un índice onconutricional continuo (0–100) construido sobre biomarcadores de analítica rutinaria — NLR, PNI, HALP, albúmina sérica y LMR — cuyos pesos derivan de hazard ratios pooled en supervivencia global procedentes de meta-análisis publicados.
El pipeline se implementa en R sobre datos NHANES 2015–2023 (N=1.796 participantes oncológicos), integrando tres ciclos bienales. El modelado se realiza mediante XGBoost, y la interpretabilidad individual se obtiene a través de valores de Shapley (TreeSHAP): cada paciente recibe un waterfall SHAP propio que descompone su ION-Score en la contribución de cada biomarcador, convirtiendo un dato analítico en información accionable.
El hallazgo central del análisis SHAP es el PNI como biomarcador dominante e interacción estructural en NLR y HALP, con neutralidad coincidente con el corte clínico validado (PNI≈50). El análisis counterfactual, basado en incrementos terapéuticos ESPEN 2021, establece una jerarquía de intervención poblacional encabezada por el PNI. Un análisis de sensibilidad (M2_06c) confirma que la circularidad estructural del índice es mínima (ΔR²=0,006) y que los índices compuestos actúan como agregadores estables de señal biológica real.
Este trabajo es una prueba de concepto en fase primaria de desarrollo — con todas las limitaciones metodológicas que eso implica, y documentadas explícitamente. No es una propuesta clínica validada. Es el primer modelo de muchos, y el punto de partida formal del módulo N-Onco dentro de la arquitectura NDStats Analytics.
Notas:
– Cuando se menciona que hay muchas limitaciones metodológicas, significa que (y aunque no quiero quitarme mérito ni valor a las horas que le he echado al modelo) hay algunos resultados que son prácticamente herejía estadística (cuando me salió un R de 0.99 estuve riéndome 10′ por la trastada que es el índice). La realidad es que con datos de tan poca calidad no puedo hacer mucho más que inventarme la mitad del trabajo para que al menos para presentarlo a financiación suene todo plausible, pero bueno, iré mejorando.
– Este es el MVP de ndstatsanalytics
– Tenía muchas ganas de meterle Teoría de Juegos desde que mi profe de experimentos avanzados nos comentó muy por encima de qué iba en una clase (gracias Dani), que aunque ya conociera el concepto y he leído sobre ello, no se me habría ocurrido si no lo hubiese escuchado dos veces.
– Creo que la «chicha» de este trabajo está en el framework, tenía que hacerlo accesible para la beta de la plataforma, y lo he conseguido, así que bueno, seguimos con ello.