Modelo de regresión simbólica para le predicción de necesidad de CPRE en pacientes con sospecha de colédocolitiasis: validación prospectiva.

Herrera Figueroa, Carlos Alejandro (2021) Modelo de regresión simbólica para le predicción de necesidad de CPRE en pacientes con sospecha de colédocolitiasis: validación prospectiva. Especialidad thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

Coledocolitiasis es la presencia de litos en el conducto biliar común1, es frecuente y existe cierta tendencia a compartir factores de riesgo con enfermedad cardiovascular2–5. Se puede presentar de forma complicada y no complicada.1 Para el diagnóstico Colangiopancreatografía Retrógrada Endoscópica (CPRE) se considera el Gold Standard, sin embargo presenta hasta 10% de compliciones graves, por lo cual el uso como método diagnóstico ha sido sustituido por otros no invasivos, reservándola como método terapeutico6. La correlación de presencia de coledocolitiasis basada en la probabilidad mejora la sensibilidad y especificidad. Sin embargo aun persiste la necesidad de mejorar la selección de pacientes para indicación de CPRE, se propone el uso de la tecnología para mejorar el rendimiento. Aplicar de forma prospectiva un modelo matemático de regresión simbólica diseñado para predecir coledocolitiasis comparado contra el modelo de predictores clínicos de la Sociedad Americana de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE) Estudio observacional analítico longitudinal prospectivo para comparar un modelo matemático. El cual se diseño por medio de regresión simbolica, con una base de datos historico del Hospital Universitario. Realizamos una comparación del modelo resultante con el modelo de predictores clínicos, para evaluar su rendimiento diagnóstico. Se incluyó a todo paciente que ingresó a urgencias de adultos del Hospital Universitario de abril 2019 a abril 2020 con sospecha clínica de coledocolitiasis. Con estos datos se creó una base de datos. Se procedió a su análisis por medio de curvas ROC para determinar el área bajo la curva que mostrara la mejor sensibilidad y especificidad (mediante el índice de Youden) para cada grupo, el procesamiento de datos se realizó en el programa SPSS versión 24. Se evaluaron a 212 pacientes, de los cuales se excluyeron 56 por cumplir algun criterio de exclusión. Se agruparon a los 156 pacientes según los predictores clínicos de la ASGE, 98 pacientes de riesgo alto, 56 pacientes riesgo intermedio y 2 de riesgo bajo. Se decidio excluir a pacientes con colangitis aguda ascendente, coledocolitasis demostrada por ecografía transabdominal y riesgo bajo. Dejando a 94 pacientes, 38 (40.4%) catalogados como riesgo alto y 56 (59.6%) riesgo intermedio. Se estimó un punto de corte de 0.771 para riesgo alto y 0.364 para riesgo intermedio, según índice de Youden, el cúal representa un área bajo la curva, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN) y presición de 0.789, 61%, 85.7%, 87.5%, 57.1% y 70.3% respectivamente para riesgo alto y para riesgo intermedio demostró área bajol la curva sensibilidad, especificidad, VPP, VPN y presición 0.76, 73.3%, 77.5%, 55%, 88.6% y 76.4% respectivamente. El modelo propuesto demostró un rendimiento mejor que los predictores clínicos de la ASGE y puede ser mejorado o adaptado a otras poblaciones con la introducción de mayor información. El uso de un modelo matemático puede ser una herramienta útil para apoyar en la selección de pacientes candidatos para realización de CPRE y de esta forma optimizar los recursos.

Tipo de elemento: Tesis (Especialidad)
Información adicional: Subespecialista en Gastroenterología y Endoscopía Digestiva
Materias: Q Ciencia > QA Matemáticas, Ciencias computacionales
R Medicina > RC Medicina Interna, Psiquiatría, Neurología
Divisiones: Medicina
Usuario depositante: DR Carlos Alejandro Herrera Figueroa
Creadores:
CreadorEmailORCID
Herrera Figueroa, Carlos Alejandrocarale30@hotmail.comNO ESPECIFICADO
Fecha del depósito: 21 Ene 2021 00:38
Última modificación: 21 Ene 2021 00:38
URI: http://eprints.uanl.mx/id/eprint/20595

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