Development of a Predictive Model for the Progression of Inflammatory Markers According to the Stages of Kidney Disease in Cameroonian Patients: Développement d'un Modèle Prédictif pour la Progression des Marqueurs Inflammatoires Selon les Stades de la Maladie Rénale chez des Patients Camerounais

Abstract

ABSTRACT

Background. Inflammation is associated with rapid deterioration of kidney function, increased cardiovascular risk, and high mortality. The objective of this study was to develop a predictive model for the progression of inflammatory markers according to the stages of kidney disease (KD) in Cameroonian patients. Methods. We conducted an analytical study in which we analyzed inflammatory markers—C-reactive protein (CRP), procalcitonin (PCT), white blood cells (WBC), and blood platelets (PLT)—in 561 patients with KD at various stages. A Random Forest model was used as the prediction model, and a Receiver Operating Characteristic -ROC- curve was plotted to assess the model’s performance using the Area Under the Curve -AUC-. The model was considered acceptable if AUC > 0.7. The results showed that CRP did not vary significantly across kidney disease stages  *p = 0.12*, unlike PCT *P < .001* and WBC count *P= .045*, which showed significant increases at advanced stages, suggesting their relevance as indicators of inflammation. Platelet count -PLT- remained relatively stable *P = .6*. Correlation analyses revealed a weak association between CRP and WBC *r = 0.116, P < .01*, as well as between PCT and WBC *r = 0.094, P< .05*, while CRP and PCT *r = 0.028* did not appear to reflect the same inflammatory mechanism. Finally, the predictive model built from these markers demonstrated excellent discriminative ability *AUC > 0.8*, indicating its reliability in distinguishing disease stages and predicting the progression of inflammatory markers. Conclusion. PCT and WBC are relevant indicators of inflammation in the advanced stages of kidney disease, making them reliable tools for assessing and predicting the progression of KD in Cameroonian patients.
RÉSUMÉ
Contexte. L'inflammation est associée à une détérioration rapide de la fonction rénale, à un risque cardiovasculaire accru et à une mortalité élevée. L'objectif de cette étude était de développer un modèle prédictif de la progression des marqueurs inflammatoires en fonction des stades de la maladie rénale (MR) chez des patients camerounais. Méthodes. Nous avons mené une étude analytique au cours de laquelle nous avons analysé des marqueurs inflammatoires - la protéine C-réactive (PCR), la procalcitonine (PCT), les globules blancs (GB) et les plaquettes sanguines (PLT) - chez 561 patients atteints de MR à différents stades. Un modèle de forêt aléatoire a été utilisé comme modèle de prédiction, et une courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) a été tracée pour évaluer la performance du modèle à l'aide de la surface sous la courbe (AUC). Le modèle a été considéré comme acceptable si l'AUC > 0,7. Résultats. Les résultats ont montré que la PCR ne variait pas de manière significative entre les stades de la maladie rénale (p = 0,12), contrairement à la PCT (P < 0,001) et au nombre de GB (P = 0,045), qui ont montré des augmentations significatives aux stades avancés, suggérant leur pertinence en tant qu'indicateurs d'inflammation. Le nombre de plaquettes (PLT) est resté relativement stable (P = 0,6). Les analyses de corrélation ont révélé une faible association entre la PCR et les GB (r = 0,116, P < 0,01), ainsi qu'entre la PCT et les GB (r = 0,094, P < 0,05), tandis que la PCR et la PCT (r = 0,028) ne semblaient pas refléter le même mécanisme inflammatoire. Enfin, le modèle prédictif construit à partir de ces marqueurs a démontré une excellente capacité discriminative (AUC > 0,8), indiquant sa fiabilité pour distinguer les stades de la maladie et prédire la progression des marqueurs inflammatoires. Conclusion. La PCT et les GB sont des indicateurs pertinents de l'inflammation aux stades avancés de la maladie rénale, ce qui en fait des outils fiables pour évaluer et prédire la progression de la MR chez des patients camerounais.