Examinando por Autor "Puentes Escobar, Nathaly"

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    Predicción clínica (PTP 2013 y PTP 2019) en dolor torácico en una cohorte colombiana.
    (Universidad de los Andes, 2025-05-23) Puentes Escobar, Nathaly; Moreno Lopez, Sergio Mauricio; Sanchez Vallejo, Carlos Andres; Rodríguez, Daniel; Ramos, Federico; Vargas, Diego; Rincón, Laura; Pinilla Roncancio, Monica Viviana; Facultad de Medicina; Semillero en cardiología
    OBJETIVOS La Sociedad europea de Cardiología (ESC) ha propuesto cuatro modelos de probabilidad previo a la prueba (PTP) para enfermedad arterial coronaria obstructiva (EAC). Sin embargo, no existen estudios que evalúen el rendimiento diagnóstico de algún modelo de predicción en población latinoamericana. El objetivo de este estudio es comparar el modelo predictivo PTP2013 y PTP2019, para determinar cuál tiene mayor rendimiento diagnóstico en EAC en una cohorte de población colombiana. MÉTODOS Por muestreo consecutivo se identificaron 408 pacientes con dolor torácico que fueron sometidos a arteriografía coronaria (AC) y/o angiotomografía coronaria (Angio-TC), en la Fundación Santafé en Bogotá, Colombia, durante el periodo comprendido de enero de 2019 a dic 2023. Los registros fueron obtenidos de la Unidad de Hemodinamia y Radiología. Se calcularon las probabilidades según los modelos: PTP2013 y PTP2019 para cada paciente, considerando edad, sexo, la característica del dolor torácico, y presencia de disnea (exclusivamente para el modelo ESC-PTP 2019). Posterior los pacientes son clasificados en categorías de riesgo bajo, intermedio y alto. La EAC es definida como la obstrucción >50% en la AC y/o Angio-TC. Para disminuir el sesgo de selección se incluyeron pacientes sometidos a Angio-TC, basados en la alta correlación entre las dos pruebas estándar. El análisis de prueba diagnóstica se evaluó para cada prueba índice en relación con el Gold estándar, es decir, para cada modelo predictivo (PTP2013 y PTP2019) en relación con la AC y/o Angio-TAC. Por último, se comparó el rendimiento operativo de ambos modelos predictivos en términos de calibración a gran escala, discriminación, reclasificación y utilidad clínica. RESULTADOS Se encontró una prevalencia de EAC del 24,9% notablemente superior a la reportada en cohortes contemporáneas europeas y norteamericanas. Según la calibración a gran escala el modelo PTP 2019 subestimó en un 59% la probabilidad de EAC, contrario a la sobrestimación de 35.6% del modelo PTP2013. El poder de discriminación fue similar en ambos grupos, el modelo PTP 2019 con un estadístico C de 0.610 [IC 95% 0.544-0.676] y 0.633 [IC95% 0.570-0.696] para el modelo ESC-PTP 2013, sin diferencia significativa (p comparativa: 0.060). La mejora neta de reclasificación fue sutil del 14,7%. La utilidad clínica con punto de corte del 15% reportó una sensibilidad del 90% (82.38 -95.10%), para el PTP 2013 comparada con 48% (37.9-58.22%) para el PTP 2019. CONCLUSIÓN Si bien ambos modelos evaluados (PTP-2013 y PTP-2019) demostraron una capacidad discriminatoria estadísticamente comparable, hay diferencias relevantes en la utilidad clínica. Se sugiere el modelo PTP 2013, que, reportó mayor sensibilidad y sobreestimación, sobre el modelo PTP-2019, que reportó un alarmante subdiagnóstico de la EC. En consecuencia, persiste el desafío metodológico de identificar el modelo predictivo con mayor rendimiento diagnóstico, siendo necesario desarrollar un modelo de predicción con las condiciones clínicas y epidemiológicas para la población local.