COMUNICACIÓN ORAL | 20 noviembre 2019, miércoles | Hora: 18:00
AUTORES
Ramírez Moreno, Jose Maria 1; Macias Sedas, Pablo 1; Hariranami Ramchandani, Roshan 1; Gonzalez Plata, Alberto 1; null, Belen 1; Roa Montero, Ana 2; null, David 1; Constantino Silva, Ana Belen 2
CENTROS
1. Servicio de Neurología. Complejo Hospitalario Universitario de Badajoz; 2. Neurología. Unidad de Ictus. Complejo Hospitalario Universitario de Badajoz
OBJETIVOS
El crecimiento temprano del hematoma es un factor independiente de mal resultado funcional y aumento de mortalidad. Estudios recientes sugieren que la identificación temprana de los pacientes con mayor riesgo es importante en términos de intervención. El objetivo es investigar la utilidad de nuevos marcadores de tomografía computarizada para predecir el crecimiento temprano del hematoma cerebral (HIC) en la predicción de la mortalidad.
MATERIAL Y MÉTODOS
Estudio retrospectivo, se reclutaron 100 pacientes diagnosticados de HIC por estudio de tomografía computarizada. Se analizaron: volumen estimado por la fórmula ABC/2, escala ICH, la puntuación ECG y los nuevos marcadores de crecimiento del hematoma: black hole sign (BHS), island sign (IS), escala de barras (EB) y blend sign (BS). El rendimiento predictivo de la mortalidad de las variables mencionadas fue evaluado mediante análisis de regresión logística binaria. Se obtuvieron las curvas de características operativas del receptor y áreas bajo curva (AUC).
RESULTADOS
Edad media: 71,7 (DS14,9) años, varones: 63%. La tasa de mortalidad a 90 días fue del 22%. Los marcadores muestran la siguiente fuerza de asociación con la mortalidad: BHS: OR 3,17 (IC95%: 1,04-9,69; p< 0.043) ; IS: OR 3,46 (IC95%: 1,23-9,77; p< 0,019); EB: OR 2,25 (IC95%: 1,47-3,46; p< 0.0001) y BS: OR 2,55 (IC95%: 0,80-8,05; p< 0.110). La AUC fue de 0,595 (p=0,083), 0,621 (p=0.175), 0,740 (p=0,001) y 0,572 (p=0,302), respectivamente.
CONCLUSIONES
Los nuevos marcadores de imágenes que predicen el crecimiento de hematoma muestran una fuerza de asociación significativa con la mortalidad, siendo la escala de barras (EB) la que mejor clasificaría a los pacientes.
