Criterios de valoración en el diagnóstico y pronóstico de la pleuroneumonía equinaaplicación de la curva ROC para determinación de la fiabilidad diagnóstica

  1. RUIZ DE LEÓN ROBLEDO, MARÍA DE LOS ÁNGELES
Dirigida por:
  1. Manuel Rodríguez Sánchez Director/a

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 11 de diciembre de 2015

Tribunal:
  1. María Isabel Simarro Fernández Presidente
  2. María Pilar Llorens Pena Secretaria
  3. Vicente García Barona Vocal
  4. Francisco Crespo Castejón Vocal
  5. Miguel Ángel Tesouro Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 423253 DIALNET

Resumen

Los procesos respiratorios en los caballos representan un problema muy importante en la clínica equina por provocar bajas y/o disminuciones del rendimiento tanto en caballos de uso deportivo como de otros tipos. Por ello es fundamental la valoración precisa de las enfermedades y determinar la gravedad de las lesiones que generan en el paciente, emitiendo un pronóstico cierto según el diagnóstico específico en cada caso. En las últimas décadas y gracias al avance tecnológico en los métodos de exploración se pueden realizar diagnósticos correctos y adecuados en los pacientes equinos al valorarlos clínicamente. Por otra parte en la actualidad para validar cualquier procedimiento en Medicina hay que realizar siempre un estudio de fiabilidad del mismo, para comprobar la sensibilidad y especificidad de los métodos empleados, lo que se realiza mediante sistemas de validación de análisis matemáticos específicos de probabilidad que valoran y contrastan los métodos diagnósticos utilizados y analizan así su fiabilidad. El objetivo de éste trabajo por tanto es determinar el sistema diagnóstico más adecuado para la valoración diagnóstica de los procesos respiratorios que afectan a los caballos en sus vías bajas, y determinar su fiabilidad. Para ello se ha realizado un estudio analítico estadístico pormenorizado en un grupo de pacientes n=276 diagnosticados y tratados desde 1992 hasta 2014 en el Hospital Clínico Veterinario UCM, revisados de forma retrospectiva analizando los datos obtenidos. Además del índice de fiabilidad en cada caso clínico, con incidencia y análisis estadístico específico para cada prueba aplicada al grupo de pacientes problema del estudio. Se ha obtenido un algoritmo predictivo con árbol de decisión específico para análisis de la viabilidad de los pacientes equinos afectados por enfermedades de tipo respiratorio y concretamente en la valoración de casos de pleuroneumonía equina. La evaluación del método de contraste por análisis matemático de los datos permite determinar como conclusión final que, para la valoración de los procesos respiratorios de los caballos y más en concreto en los casos de pleuroneumonía equina el método diagnóstico más fiable en función de los resultados obtenidos de las pruebas diagnósticas del estudio problema es la ecografía. De 276 pacientes analizados fueron dados de alta 211 pacientes correspondiente a un 76.45 por ciento en viabilidad, con índice de mortalidad de 23.55 por ciento Comparativamente en casos de Pleuroneumonía los porcentajes reflejan incremento del índice de mortalidad al 38.6 por ciento. Otro dato obtenido se refiere a la presencia de bacterias, valorado como característica cualitativa la identificación de aislados bacterianos en el 11.23 por ciento de los casos totales estudiados. Finalmente se ha establecido un árbol de decisión clínica para determinar la elección del sistema más fiable en el pronóstico y diagnóstico de la pleuroneumonía equina, referido al índice de viabilidad del paciente equino. Se ha determinado igualmente la fiabilidad estadística como sistema analítico de diagnóstico y evaluación clínica para éstos casos y comprobado con análisis ROC de validación de sensibilidad y especificidad del método. Como conclusión general de la valoración y estudio estadístico de los datos obtenidos el grupo problema se determina con certeza y validación estadística que en la pleuroneumonía equina la "ECOGRAFÍA seriada" es la prueba diagnóstica que permite con un 99 por ciento de fiabilidad diagnóstica conocer el índice de supervivencia de los pacientes. La fiabilidad del resultado se ha obtenido con análisis de datos estadísticos por el sistema SAS 9.4 SPSS 22 de IBM al contrastar los resultados obtenidos y determinar la curva ROC que valida el método, la AUC Área bajo la curva obtenida en éste caso de 0.982 con error máximo de 0.07, determinando así la sensibilidad y especificidad máxima y por ello la fiabilidad de los resultados obtenidos.