Validación de un modelo de predicción para diagnóstico de coledocolitiasis

Abstract

Introducción: La coledocolitiasis se presenta en 10-20% de los pacientes que presentan colecistitis. El 50% de los casos se presenta de manera asintomática. No existe un solo síntoma o prueba diagnóstica que sea patognomónico de la enfermedad, y es más bien una combinación de características las que nos confieren cierta probabilidad de presentar dicha patología. Son distintos los algoritmos diagnósticos y pruebas de laboratorio e imagen las que se han probado con el fin de realizar un diagnóstico oportuno. Este trabajo se basa en el análisis prospectivo hecho en la tesis “Factores asociados a coledocolitiasis en pacientes con colelitiasis sintomática”, donde se encontró que al realizar un análisis multivariado la mayoría de los factores perdía significancia estadística, excepto para los siguientes factores predictores: colangitis, evidencia de lito en colédoco por ultrasonido, bilirrubina total mayor de 4mg/dl y el diámetro del colédoco mayor de 6mm medido por ultrasonido. Con base en un modelo de regresión logística desarrollado de acuerdo con el valor de cada uno de estos factores para predecir coledocolitiasis, se concretó un modelo de predicción para la enfermedad, el cual pretende predecir de forma más precisa la existencia de un lito en el conducto colédoco. Objetivo principal: Determinar la precisión diagnóstica del modelo de predicción de coledocolitiasis Diseño de estudio: Estudio de cohorte prospectivo Cálculo del tamaño de la muestra y análisis estadístico: La muestra calculada para el estudio fue de 150 pacientes, sin embargo; en un análisis con una población de 101 pacientes, se encontró que ya tenía significancia estadística, por lo que se dio por concluido con ese número de pacientes. Se evaluó sensibilidad, especificidad, valores predictivos y curvas ROC. Todo el análisis se realizó en el programa R y R Studio versión 1.0.136. Resultados: Se incluyeron 101 pacientes que cumplieron con los criterios de inclusión. La mayoría de los pacientes fueron del sexo femenino (88; 87.1%). La media de edad fue de 40.08 años. Al aplicar el modelo de predicción propuesto utilizando un corte de probabilidad > 50%, en el grupo que no tuvo coledocolitiasis se clasificó bien a 49 pacientes (92.4%), mientras en el grupo que si tuvo coledocolitiasis se clasificó bien a 40 pacientes (83.3%). Al realizar el análisis estadístico del modelo se obtuvo un área bajo la curva de 91.5%. Por lo que el modelo propuesto a este nivel de corte de probabilidad t uvo una especificidad de 92.45% y sensibilidad de 83.33% para la predicción de coledocolitiasis, clasificando de forma adecuada al 88.1% de pacientes. Conclusiones: El modelo de predicción para diagnóstico de coledocolitiasis tiene adecuada sensibilidad y especificidad y supera el 80% de precisión diagnóstica, por lo que es una herramienta confiable para la predicción preoperatoria de la patología y una mejor utilización de recursos hospitalarios.