COMUNICACIÓN POSTER
AUTORES
Sánchez Rodríguez, Carmen 1; Gago Veiga, Ana Beatriz 1; null, Josue 2; Fernández Lázaro, Iris 1; Rodríguez Vico, Jaime Samuel 3; null, Alex 3; Gómez García, Andrea 3; Casas Limón, Javier 4; Díaz de Terán, Javier 5; Sastre Real, Maria 5; null, Javier 5; null, German 6; Calle de Miguel, Carlos 6; Gil Luque, Sendoa 7; Trevino Peinado, Cristina 8; null, Sonia 1; null, Patricia 1; García Azorín, David 9; Echavarría Íñiguez, Ana 7; Guerrero Peral, Angel 9; Sierra Mencía, Alvaro 9; González García, Nuria 10; Porta Etessam, Jesus 10; Gonzalez Martinez, Alicia 1
CENTROS
1. Servicio de Neurología. Hospital Universitario de la Princesa; 2. Departamento de Ingeniería Electrónica. Universidad Politécnica de Madrid; 3. Servicio de Neurología. Fundación Jiménez Díaz-Ute; 4. Servicio de Neurología. Hospital Universitario Fundación Alcorcón; 5. Servicio de Neurología. Hospital Universitario La Paz; 6. Servicio de Neurología. Hospital Universitario de Fuenlabrada; 7. Servicio de Neurología. Hospital Universitario de Burgos; 8. Servicio de Neurología. Hospital Universitario Severo Ochoa; 9. Servicio de Neurología. Hospital Clínico Universitario de Valladolid; 10. Servicio de Neurología. Hospital Clínico San Carlos
OBJETIVOS
Estudios previos realizados en nuestro grupo han desarrollado una herramienta predictora de respuesta a fármacos anti-CGRP en pacientes con migraña. Los pacientes mayores de 65 años han sido generalmente excluidos de los ensayos clínicos. Por ello, el objetivo del presente estudio fue valorar la utilidad del modelo de predicción de respuesta a anticuerpos anti-CGRP también en pacientes con migraña mayores de 65 años.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se incluyeron de forma retrospectiva pacientes mayores de 65 años procedentes de una cohorte independiente a la de generación del algoritmo. Se obtuvieron valores de sensibilidad (S), especificidad (E), valores predictivos positivo (VPP) y negativo (VPN) globales, área bajo la curva (AUC) y valor F1 ponderado.
RESULTADOS
Se incluyeron 41 paciente, 34 (82,9%) mujeres, edad media 69,51 (DE: 3,76) años. En la valoración del algoritmo de respuesta global >50% a los 6 meses, la S fue del 81,4%, la E del 92,8%, el VPP 95,6% y el VPN 72,2%. El área bajo la curva (AUC) fue de 0,872, CI [0,781-0,95]. El valor F1 ponderado fue del 85,7%.
CONCLUSIONES
Nuestro estudio de validación externa confirma que el modelo predictivo de respuesta anti-CGRP es útil en pacientes con migraña mayores de 65 años. Esta novedosa herramienta representa una ayuda para la toma de decisiones y una forma útil de enfocar un importante resultado de salud para una población especial.
