Modelo predictivo para el retardo de la cicatrización en úlceras de pie diabético

Abstract

Determinar un modelo predictivo de factores clínicos y laboratoriales que predicen el retardo de la cicatrización de úlceras de pie diabético. Material y métodos: Estudio observacional analítico con diseño de cohorte retrospectiva que incluyó 160 pacientes con presencia de úlceras de pie diabético. Se utilizó el paquete estadístico Stata v.15 para describir las variables cuantitativas, cualitativas, así como la diferencia de frecuencia de los factores clínicos y laboratoriales según el retardo de la cicatrización. Se modelaron regresiones logísticas bivariadas y multivariadas para obtener dos conjuntos de variables, comparar su capacidad de discriminación (Curva ROC y Área bajo la curva, ABC). Resultados: En la muestra estudiada, se hallaron diferencias significativas (p<0.05) de frecuencia en el retardo de la cicatrización según el sexo masculino, hemodiálisis, grado 3 de Wagner, localización en retropié, presencia de isquemia, infección, área ≥ 1 cm2, profundidad que involucra músculo, tendones y valor de hemoglobina. El modelo predictivo que incluyó las variables enumeradas demostró una adecuada discriminación (ÁBC 0.83). El modelo parsimonioso que incluyó el sexo, grado 3 de Wagner, área y anemia demostró una adecuada discriminación (ABC 0.82). Conclusiones: Se determinaron dos modelos con adecuada discriminación que predicen el retardo de la cicatrización de úlceras de pie diabético.

To determine a predictive model of clinical and laboratory factors that predict the delay in healing of diabetic foot ulcers. Material and methods: An analytical observational cross-sectional study that included 160 patients with diabetic foot ulcers. The statistical package Stata v.15 was used to describe the quantitative and qualitative variables, as well as the difference in frequency of clinical and laboratory factors according to the delay in healing. Bivariate and multivariate logistic regressions were modeled to obtain two sets of variables, compare their discrimination capacity (ROC curve and Area under the curve, AUC). Results: In the sample studied, significant differences (p<0.05) were found in frequency of delayed healing according to male sex, hemodialysis, Wagner grade 3, location in the hindfoot, presence of ischemia, infection, area ≥ 1 cm2, depth involving muscle, tendons and hemoglobin value. The predictive model that included the listed variables demonstrated adequate discrimination (ÁBC 0.83). The parsimonious model that included sex, Wagner grade 3, area and anemia showed adequate discrimination (AUC 0.82). Conclusions: Two models with adequate discrimination that predict the delay in the healing of diabetic foot ulcers were determined