Desenvolvimento de modelo clínico para predição da possibilidade de identificação da artéria de Adamkiewicz por angiotomografia / Development of a clinical model to predict the likelihood of identification of the Adamkiewicz artery by angiotomography

RESUMO

Contexto: Diferenças morfológicas da artéria de Adamkiewicz (AKA) entre a população portadora e não portadora de doença aórtica têm importância clínica, influenciando as complicações neuroisquêmicas da medula espinhal em procedimentos operatórios. Ainda não é conhecida a correlação entre parâmetros clínicos e a previsibilidade da identificação dessa artéria pela angiotomografia. Objetivo: Desenvolver um modelo matemático que, através de parâmetros clínicos correlacionados com aterosclerose, possa prever a probabilidade de identificação da AKA em pacientes submetidos a angiotomografias. Método: Estudo observacional transversal utilizando banco de imagens e dados de pacientes. Foi feita análise estatística multivariada e criado modelo matemático logit de predição para identificação da AKA. Variáveis significativas foram utilizadas na montagem da fórmula para cálculo da probabilidade de identificação. O modelo foi calibrado, e a discriminação foi avaliada pela curva receiver operating characteristic (ROC). A seleção das variáveis explanatórias foi guiada pela maior área na curva ROC (p = 0,041) e pela significância combinada das variáveis. Resultados: Foram avaliados 110 casos (54,5% do sexo masculino, com idade média de 60,97 anos e etnia com coeficiente B -2,471, M -1,297, N -0,971), com AKA identificada em 60,9%. Índice de massa corporal 27,06 ± 0,98 (coef. -0,101); fumantes 55,5% (coef. -1,614/-1,439); diabéticos 13,6%; hipertensos 65,5% (coef. -1,469); dislipidêmicos 58,2%; aneurisma aórtico 38,2%; dissecção aórtica 12,7%; e trombo mural 24,5%. Constante de 6,262. Fórmula para cálculo da probabilidade de detecção ( ) ( ) . . . . . tan 1 ( 1) Coef Etnia Coef IMC IMC Coef fumante Coef HAS Coe f dislip Cons te e − + ×+ + + + − + . O modelo de predição foi criado e disponibilizado no link https//vascular.pro/aka-model. Conclusão: Com as covariáveis etnia, índice de massa corporal, tabagismo, hipertensão arterial e dislipidemia, foi possível criar um modelo matemático de predição de identificação da AKA com significância combinada de nove coeficientes (p = 0,042)

ABSTRACT

Background: There are clinically important morphological differences in the Adamkiewicz artery (AKA) between populations that do and do not have aortic disease and they have an influence on the neuroischemic complications involving the spinal cord during surgical operations. It is not yet known whether clinical parameters correlate with the predictability of identification of the artery using angiotomography. Objective: To develop a mathematical model that by correlating clinical parameters with atherosclerosis enables prediction of the probability of identification of the AKA in patients examined with angiotomography. Method: This is a cross-sectional, observational study using a patient database and image bank. A multivariate statistical analysis was conducted and a logit mathematical model was constructed to predict AKA identification. Significant variables were used to build a formula for calculation of the probability of identification. This model was calibrated and its power of discrimination was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves. Selection of explanatory variables was based on largest area under the ROC curve (p = 0.041) and combined significance of variables. Results: A total of 110 cases were analyzed (54.5% were male, mean age was 60.97 years, and ethnicity coefficients were white -2.471, brown -1.297, and black -0.971) and the AKA was identified in 60.9%. Body mass index 27.06 ± 0.98 (coef. -0.101); smokers 55.5% (coef. -1.614/-1.439); diabetes 13.6%; hypertension 65.5% (coef. -1.469); dyslipidemia 58.2%; aortic aneurysm 38.2%; aortic dissection 12.7%; and mural thrombus 24.5%. The constant was 6.262. The formula for calculating the probability of detection is as follows ( ) ( ) . . . ker . . tan 1 ( 1) Coef Etnicity Coef BMI BMI Coef smo Coef SAH Coef dyslip Cons t e − + ×+ + + + − + . The prediction model was constructed and made available at https//vascular.pro/aka-model. Conclusions: Using the covariates ethnicity, body mass index, smoking, arterial hypertension, and dyslipidemia, it proved possible to create a mathematical model for predicting identification of the AKA with a combined significance of nine coefficients (p = 0.042)