Evaluación morfométrica de neuroimágenes como factor pronóstico de supervivencia en pacientes con hemorragia cerebral

Objetivo Describir una estrategia que permita evaluar el efecto de la morfometría de imágenes de tomografía computarizada (TC) como factor pronóstico de la sobrevivencia de pacientes con hemorragia cerebral. Material y métodos Para explicar y/o predecir una respuesta clínica del paciente en relación con variables morfométricas de imágenes por TC, se propone un enfoque de variables latentes que utiliza las siguientes herramientas estadísticas: regresión logística, modelación multinivel y análisis de componentes principales. Para ilustrar la metodología se utilizaron datos de las historias clínicas de 39 pacientes con hemorragia cerebral. A cada una de las 140 imágenes de TC recolectadas se le midieron cinco indicadores morfométricos. Resultados La aplicación de la estrategia permitió hacer inferencias a nivel de paciente, combinando en un único modelo predictivo de variables latentes, la información morfométrica de las imágenes de TC y características de los pacientes, tales como edad y sexo. Los resultados revelan que las variables latentes representan de manera sintética las diferencias morfométricas de las imágenes entre los pacientes y que estas pueden considerarse un importante predictor de la supervivencia en determinados grupos de individuos. Conclusiones La estrategia propuesta proporciona una herramienta apropiada para evaluar el efecto de la morfometría de imágenes de TC sobre alguna respuesta clínica del paciente. Sobre la base de un ejemplo real se comprobó la utilidad de la estrategia en la elaboración de un modelo pronóstico de la sobrevivencia de pacientes tras un ictus.