Modelo Predictivo de la No Unión de Tibia

Á. Zamorano, Carlos Felipe Albarrán, Pierluca Zecchetto, A. Oyarzún, L. Ramírez, Gabriel Ignacio Durán, Matías Alejandro Vaccia, L. Bahamonde
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Abstract

Resumen Objetivos Estimar un modelo predictivo para la no-unión en pacientes que presentan fractura de tibia. Materiales y Métodos Estudio de cohorte retrospectivo, en pacientes con fractura de tibia operadas entre 2012 y 2018, con un mínimo de 12 meses de seguimiento, excluyendo amputaciones traumáticas. Realizamos un modelo de regresión logística con 13 variables descritas en la literatura. Se descartaron las variables estadísticamente no significativas y las que no causaban efecto de confusión. Se evaluó la bondad de ajuste mediante el test de Hosmer-Lemeshow y la discriminación del modelo con la curva ROC. Resultados Se incluyeron 411 fracturas de tibia, las variables estadísticamente significativas fueron: exposición ósea OR = 2,57(IC:1,15–5,75, p = 0,022), diabetes OR = 3,29(IC:1,37–7,91, p = 0,008) y uso de tutor externo OR = 1,77(IC:0,81–3,85), el que tuvo efecto de confusión. La bondad de ajuste demostró que los datos se ajustan adecuadamente al modelo (p = 0,35). La curva ROC demuestra un 70,91% de poder discriminatorio. Al evaluar aisladamente las fracturas expuestas, no hubo asociación estadísticamente significativa con ninguna variable. Discusión Al evaluar el modelo, obtuvimos una asociación estadísticamente significativa entre: no unión, exposición ósea, diabetes y uso de tutor externo, información concordante con la literatura. Al estudiar el subgrupo de fracturas expuestas, las demás variables son estadísticamente no significativas. Eso refleja que la exposición ósea es la variable que confiere mayor riesgo. El seguimiento adecuado de esos pacientes es fundamental dado este alto riesgo de evolucionar con no-unión. Conclusión En nuestra serie, la exposición ósea es el factor de riesgo más importante para presentar no unión de tibia.
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胫骨不结节的预测模型
摘要一个预测模型来估计目标no-unión提出胫骨骨折的患者。材料和方法回顾性队列研究,对2012年至2018年手术的胫骨骨折患者进行至少12个月的随访,不包括创伤性截肢。我们对文献中描述的13个变量进行了logistic回归模型。本研究的目的是评估一项随机对照试验(rct)的有效性,该试验评估了一项随机对照试验(rct)的有效性。在本研究中,我们评估了两种不同类型的模型,一种是基于随机对照试验(rct),另一种是基于随机对照试验(rct)。结果列入了411胫骨骨折,显著的统计学变量被展览:术后OR = 257(95%置信区间ci: 1.15—5.75,p = 0.022),糖尿病OR = 3,29(95%置信区间ci: 137—7.91,p = 0,008)和使用外部OR = 1.77监护人(95%置信区间ci: 0.81—3,85混杂),这会有影响。在本研究中,我们分析了两种不同的方法,一种是采用随机区组设计,另一种是采用随机区组设计。ROC曲线的鉴别能力为70.91%。在单独评估暴露性骨折时,与任何变量均无统计学意义的相关性。在本研究中,我们评估了两种不同的治疗方法,一种是使用外部导师,另一种是使用外部导师。在研究暴露的骨折亚组时,其他变量在统计上不显著。这反映出骨暴露是风险最大的变量。由于非结合发展的高风险,对这些患者进行适当的随访是至关重要的。在我们的系列中,骨暴露是胫骨不结合的最重要的危险因素。
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