Coledocolitiasis: Método de Análisis

Para el análisis estadístico se utilizó el programa Stata 9.0. Las variables independientes fueron las variables clínicas, bioquímicas o de imágenes y el desenlace fue la presencia de coledocolitiasis confirmada por CPRE o exploración quirúrgica de la vía biliar. La información obtenida se presenta en gráficos y tablas de frecuencias. Las variables categóricas se presentan como proporciones y las variables continuas como promedio y desviación estándar o medianas. La comparación entre variables categóricas se realizó con la prueba de Chi cuadrado. La comparación entre variables continuas con distribución normal se estableció mediante la prueba t de student. Para todos las pruebas, se considero estadísticamente significativo un valor de p<0.05.

Posteriormente para cada una de las variables independientes continuas se calculó área bajo la curva ROC (Receiver Operating Characteristics), con el fin de determinar el mejor punto de corte. Luego se realizó un análisis multivariado de regresión logística tipo “backward” para identificar los factores estadísticamente significativas asociados al desenlace, usando criterios estadísticos (p<0.05) y clínicos (variables de uso común en los servicios de urgencias), incluyendo las interacciones entre variables clínicas, bioquímicas y de imágenes. Para cada una de estas variables se calculo el Odds Ratio (OR) con intervalo de confianza del 95%.

Con estas variables se construyó una regla de predicción clínica, usando el valor del OR redondeado a la unidad más cercana. Una vez construida, se determinó el riesgo de coledocolitiasis de acuerdo a los valores aceptados en la literatura a considerar para riesgo bajo, intermedio y alto y se estableció que tipo de procedimiento diagnóstico debería utilizarse para cada nivel de riesgo. La regla de predicción clínica se validó en una nueva población de pacientes con iguales criterios de inclusión que asistieron al servicio de urgencias del Hospital Universitario San Ignacio (Bogotá, Col), reclutados de manera prospectiva durante un período de tres meses (junio-agosto de 2009). En la población inicial y en la población de validación se estableció el riesgo global y discriminado de coledocolitiasis, y el área bajo la curva (ROC). Ambas curvas se compararon estadísticamente (p<0.05).

Posteriormente, el modelo de predicción se comparó con otros disponibles en la literatura biomédica. Los criterios de inclusión para la selección de los modelos incluidos en la comparación fueron: 1) inclusión de variables clínicas (ictericia, pancreatitis, colangitis); 2) inclusión de variables bioquímicas para la predicción

(BT, AST, ALT, FA); 3) inclusión de variables ecográficas para la predicción (diámetro de la vía biliar por ecografía) y, 4) desarrollo del modelo mediante análisis multivariado. Se excluyeron modelos que presentaran: 1) análisis univariado únicamente; 2) inclusión de otros factores clínicos (coluria, acolia) o bioquímicos (GGTP, 5N´, albumina, amilasa, lipasa); 3) inclusión de otros factores por imágenes (uso de CRMN, CIO, ultrasonografía endoscópica –USE- para la predicción).

Los diferentes modelos fueron comparados con el modelo propuesto en su capacidad de diagnóstico global (curva ROC) y en su forma de discriminación por niveles conducentes al uso

de recursos diagnósticos. Para el primer caso se utilizaron los puntos de corte absolutos propuestos por los autores y se generaron curvas ROC comparativas, sin embargo para permitir una evaluación adicional se estableció una nueva curva ROC comparativa en la que se consideraron todos los posibles puntos de corte (no absolutos) dependiendo del número de factores incluidos en cada modelo. Cada modelo fue aplicado a la cohorte inicial de este estudio para evaluar su rendimiento en los aspectos descritos.

Para el cálculo del valor de los recursos diagnósticos utilizados, se usaron los datos de uso de recursos multiplicados por el valor estándar. Se realizaron dos análisis económicos diferentes que involucraron únicamente los costos directos del diagnóstico. El primero para evaluar el uso de recursos de acuerdo a diferentes umbrales de riesgo y el segundo evaluando comparativamente el modelo con otros disponibles en la literatura. Para estos análisis se considero el uso de CPRE en el nivel de riesgo alto, de CRMN para el riesgo bajo y de CIO u observación en el riesgo bajo. Se construyó una tabla de costos con los resultados de la regla de predicción clínica utilizando el programa Excel (Microsoft), utilizando como variable final el gasto en recursos diagnósticos.

RESULTADOS

Durante el periodo definido se evaluaron 1160 pacientes, de los cuales 840 cumplieron los criterios de inclusión y exclusión. El 61.9% de los pacientes fueron mujeres y la edad media fue de 49 años. La frecuencia global de coledocolitiasis fue de 11.9. La figura 1 muestra los resultados de los análisis de curva ROC para las diferentes variables. Los limites escogidos fueron bilirrubina total>2,0 mg/ dl, ALT y AST 1,5 veces su valor normal, fosfatasa alcalina sobre el nivel normal y diámetro del colédoco > 7 mm, basados en la mejor sensibilidad y especificidad posible.

El resultado del análisis multivariado se muestra en la tabla 1. Ninguna de las interacciones probadas fue mantenida en el modelo. El valor del R2 para este modelo fue de 0.33 y el área bajo la curva ROC para el modelo predictivo fue de 0.86 CI 95% (0.83-0.90).

Con estos datos se construyó una escala así: (ictericia*3) + (pancreatitis*1) + (diámetro del colédoco >7mm*4) + (bilirrubina total> 2mg/ dl*3) + (fosfatasa alcalina>126*1)+ (AST>90*1)+ (ALT>108*3), considerando 1 si supera el límite y 0 si no lo supera, con un valor probable de 0 a 16 (tabla 2). El valor del área bajo la curva ROC fue de 0.87 CI 95% (0.83-0.91).

La escala fue validada en una nueva población de 187 sujetos reclutada de forma prospectiva. La edad promedio 49.5 años. 61% fueron mujeres. La tasa global de coledocolitiasis fue de 14.

4%. La tabla 3 muestra la comparación entre la población inicial y la población de validación.

El área bajo la curva fue 0.88. La comparación entre las curvas ROC se presenta en la figura 2

(población original: 0.87; población validación 0.88, p<0.0001).

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