COMUNICACIÓN ORAL | 24 noviembre 2021, miércoles | Hora: 15:00
AUTORES
González Martínez, Alicia 1; Trillo Senín, Santiago 2; Sanz Garcia, Ancor 2; De Benavides Bernaldo de Quirós, Carmen 2; Casado Fernández, Laura 2; Barbosa del Olmo, Antonio 3; null, Rafael 3; Ximénez Carrillo, Alvaro 2; Vivancos Mora, Jose Aurelio 2
CENTROS
1. Servicios de Neurología e Inmunología. Hospital Universitario de la Princesa & Instituto de Investigación Sanitaria Princesa (IIS-Princesa), Universidad Autónoma de Madrid (UAM).; 2. Servicio de Neurología. Hospital Universitario de la Princesa; 3. Servicio: Radiología. Hospital Universitario de la Princesa
OBJETIVOS
Estudios anteriores han sugerido que los imitadores de ictus o stroke-mimic(SM) tienen ciertos patrones en los mapas de TC-Perfusión(TCP) que pueden diferir de los observados en los ictus. El objetivo principal del presente estudio es encontrar un modelo predictivo mediante variables de TCP y variables clínicas que diagnostique correctamente a los SM en la valoración inicial como parte del protocolo de código ictus.
MATERIAL Y MÉTODOS
Estudio observacional retrospectivo de casos-controles de pacientes atendidos como código ictus. Los casos(SM) y controles(ictus) del estudio fueron apareados por sexo, edad y presencia de afasia, predictores de alteración en TCP según nuestro estudio previo. Se recogen variables demográficas y clínicas, así como alteraciones en TC perfusión según el tipo de mapa: tiempo al pico, flujo sanguíneo cerebral y volumen sanguíneo cerebral, la topografía(territorio vascular o territorio no vascular como defecto focal, hemisférico o multifocal) y otras variables clínicas (factores de riesgo vascular y otras comorbilidades, NIHSS, asimetría facial).
RESULTADOS
120 pacientes(45 SM y 45 controles en la cohorte de estudio; 15 SM y 15 controles en la cohorte de validación) fueron analizados. Mediante una regresión multivariante se obtuvo un modelo predictivo con las variables asimetría facial, alteraciones en TCP frontal, temporal, occipital y patrón de hipoperfusión/hiperperfusión. El área bajo la curva(AUC) para dicho modelo fue de 0,84(95%CI:0.756-0.925) en la cohorte de estudio, con un AUC de 0.947(95%CI:0.864-1) en la cohorte de validación.
CONCLUSIONES
De acuerdo con nuestro modelo, la combinación de alteraciones en TCP y variables clínicas podrían ayudar a predecir SM durante la valoración como código ictus.
