RESUMO
Objetivo: Evaluar la validez predictiva de la fórmula de regresión logística propuesta por Mesa y colaboradores para determinar el sexo en una población colombiana. Métodos: Se utilizó una muestra de 98 caninos inferiores, extraídos de cuerpos de cadáveres encontra¬dos en Bogotá que ingresaron al Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses (INMLCF). Utilizando un odontómetro, cada diente se midió cuidadosamente y se reimplantó dentro del alvéolo. Se construyó una base de datos en Excel y se analizaron los datos con el programa SPSS 12.0. Se hicieron pruebas de normalidad (Shapiro-Wilk y Kolmogorov-Smirnov) y de correlación (Pearson) para evaluar la asociación entre medidas dentales y sexo. Para la segunda parte del estudio se tomó la adecuación propuesta por Mesa y colaboradores para determinar el sexo de los especímenes, realizando análisis de pruebas de concordancia diagnóstica; se calcularon características operativas como sensibilidad, especificidad, valores predictivos y exactitud de diagnóstico con sus correspondientes intervalos de confianza (Win-Episcope 2.0, α=0,05). Resultados: De los 62 especímenes de hombres, el modelo de regresión logística categorizó adecuadamente 54 (87,8%), mientras que de las 36 muestras de mujeres se categorizaron adecuadamente 17 (52,8%). El por¬centaje total de categorización acertada fue 74,5%. Conclusiones: La ecuación logística mostró una mayor capacidad predictiva para establecer el sexo de los hombres que para el sexo de las mujeres, con un error cercano a 25%.
Objective: Evaluate the predictive validity of the logistic regression formula proposed by Mesa et al. for gender estimation in Colombian population. Methods: A sample of 98 mandi¬bular canines extracted from human corpses was gathered at the National Institute of Legal Medicine and Forensic Sciences (INMLCF) in Bogota. Each tooth was carefully measured using an odontometer and repositioned to the alveolar bone. A database was created to collect the data that were analyzed with SPSS 12.0. Normal distribution of data was analyzed through the Shapiro-Wilk and Kolmogorov-Smirnov tests and the association between tooth measures and gender were determined through Pearson correlation. For the second part of the study, the modification proposed by Mesa et al. was used to estimate gender in the samples through diagnostic concordance; operative characterisitics such as predictive sen¬sitivity, specificity, predictive values and diagnostic accuracy including confidence intervals were determined (Win-Episcope 2.0, α=0.05). Results: 62 samples belonged to deceased males of which 54 (87.8%) were adequately classified through the logistic regression model. On the other hand, 36 samples belonged to deceased females of which 17 were properly classified with the model. Of the total samples, 74.5% were properly classified. Conclusions: The logistic equation showed a greater predictive capacity in the estimation of gender in males than in females, failing to estimate 25% of the cases.