Este trabajo incursiona en el uso de un algoritmo (2)<\/sup><\/b>,<\/sup> a partir del cual se puede estimar los par\u00e1metros de la ecuaci\u00f3n que predice la probabilidad (p) de que un individuo pertenezca a la categor\u00eda de inter\u00e9s, con el objetivo de determinar qu\u00e9 variables intervienen y en qu\u00e9 orden impactan la recuperaci\u00f3n facial de pacientes con par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica.<\/p>\n Metodolog\u00eda de la investigaci\u00f3n. Se realiz\u00f3 un estudio anal\u00edtico longitudinal en el Hospital Universitario Amalia Simoni Argilagos de Camag\u00fcey ciudad. La muestra del estudio fue constituida por 347 pacientes con el diagn\u00f3stico confirmado de par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica. Se utiliz\u00f3 una escala validada. Esta contiene las posibles variables predictivas, teniendo en cuenta un conjunto de factores sociodemogr\u00e1ficos y cl\u00ednicos, descritos en la bibliograf\u00eda en relaci\u00f3n a la par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica y los resultados en la recuperaci\u00f3n motora de la misma.<\/p>\n Todas las variables predictivas as\u00ed como la variable respuesta referida a la evoluci\u00f3n satisfactoria del paciente se consideraron dicot\u00f3micas; codificadas num\u00e9ricamente como 1 y 2 para la presencia o ausencia del efecto en cuesti\u00f3n respectivamente.<\/p>\n Con el fin de evaluar las variables estudiadas como posibles factores pron\u00f3stico se realiz\u00f3 un estudio multivariado mediante la aplicaci\u00f3n de la t\u00e9cnica de Regresi\u00f3n Log\u00edstica y utilizando el paquete estad\u00edstico S.P.S.S. (Statistical<\/span> Package<\/span> for<\/span> the<\/span> Social<\/span> Science<\/span>) versi\u00f3n 15,0 Family 2006. A continuaci\u00f3n, para validar los resultados anteriores se utiliz\u00f3 el software Statistica<\/span> versi\u00f3n 6,0 del 2002 que contiene un m\u00f3dulo de Redes Neuronales Artificiales, algoritmo inteligente que aunque m\u00e1s complejo, resulta m\u00e1s efectivo para el proceso de clasificaci\u00f3n al aprovechar mejor los posibles efectos no lineales y por tanto sirve para validar la modelaci\u00f3n estad\u00edstica y los resultados obtenidos por la Regresi\u00f3n Log\u00edstica con vistas a su aplicaci\u00f3n en la asistencia m\u00e9dica comunitaria, sin necesidad de contar con un complejo y costoso programa de Redes Neuronales Artificiales.<\/p>\n En ambos m\u00e9todos se utilizo una muestra de 71 pacientes para validar los resultados del modelo y finalmente se obtuvo el \u00e1rea bajo la curva ROC.<\/p>\n La ecuaci\u00f3n utilizada inicialmente fue:<\/p>\n Donde x representa las distintas variables utilizadas, que se describen debajo.<\/p>\n Variables de morbilidad.<\/p>\n – Diabetes mellitus<\/p>\n – Hipertensi\u00f3n arterial<\/p>\n – Caries.<\/p>\n – Par\u00e1lisis facial recidivante<\/p>\n Otros tipos de variables<\/p>\n – Par\u00e1lisis-paresia (pa-pa)<\/p>\n – Fuerza muscular (fmuscul)<\/p>\n <\/p>\n – Sintomatolog\u00eda cl\u00ednica (sintocli).<\/p>\n Resultados y discusi\u00f3n.<\/b><\/p>\n Estas variables fueron las seleccionadas para realizar la investigaci\u00f3n, teniendo en cuenta su notable participaci\u00f3n en la investigaci\u00f3n realizada.<\/p>\n Scola y otros (3)<\/sup><\/b> definen la par\u00e1lisis facial recidivante como un cuadro de par\u00e1lisis que se desarrolla en diversas crisis, con un intervalo asintom\u00e1tico, que puede ser homo o contra lateral. Eidlitz-Markus (4)<\/sup><\/b> observ\u00f3 una recuperaci\u00f3n motora facial de un 70% en estos pacientes. Los antecedentes de haber padecido una par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica son de gran inter\u00e9s para realizar un pron\u00f3stico de una lesi\u00f3n del nervio facial. La evoluci\u00f3n de esa par\u00e1lisis anterior orientar\u00e1 sobre la posibilidad de una recuperaci\u00f3n favorable o no de la par\u00e1lisis actual, siempre y cuando sea la misma hemicara la afectada. Si esa par\u00e1lisis facial anterior demor\u00f3 meses en recuperarse, se debe pensar que la lesi\u00f3n sufrida fue severa (axonotmesis) y, por lo tanto, si ocurre nuevamente una lesi\u00f3n facial en la misma hemicara, la nueva afecci\u00f3n puede ampliar a\u00fan m\u00e1s el da\u00f1o sufrido por el nervio, y por lo tanto, predecir una evoluci\u00f3n m\u00e1s sombr\u00eda. La evaluaci\u00f3n de un paciente con par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica es una tarea muy compleja y es necesario analizar muchos factores en la misma. (5) <\/sup><\/b><\/p>\n A continuaci\u00f3n se procede al an\u00e1lisis de c\u00f3mo, por el m\u00e9todo paso a paso, el modelo de la Regresi\u00f3n Log\u00edstica define cu\u00e1les variables son seleccionadas para poder determinar un pron\u00f3stico de evoluci\u00f3n.<\/p>\n Tabla 1.-<\/b> Variables predictivas seleccionadas por la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n log\u00edstica.<\/p>\n DM: diabetes mellitus<\/b><\/p>\n Fuente:<\/b> salida del programa SPSS.<\/p>\n Se han seleccionado cinco variables significativas del total inicial por la funci\u00f3n de Regresi\u00f3n Log\u00edstica y cada una de ellas con su correspondiente valor B, Exp. B, y nivel de significaci\u00f3n estad\u00edstica as\u00ed como el intervalo de confianza del 95% para Exp. B.<\/p>\n Por lo tanto, estas cinco, son las variables seleccionadas para definir un pron\u00f3stico de recuperaci\u00f3n. Las variables hipertensi\u00f3n arterial y caries no presentaron valores de significaci\u00f3n para el prop\u00f3sito de este estudio, por lo tanto, no se consideraron elementos que influyan sobre el pron\u00f3stico de recuperaci\u00f3n de la par\u00e1lisis facial.<\/p>\n A continuaci\u00f3n se muestra el orden jer\u00e1rquico de las variables en concordancia con su valor de Exp. B. (odds ratio)<\/p>\n Variables Exp. B (odds<\/span> ratio<\/span>)<\/p>\n 1. Fmuscul (fuerza muscular) 12,084<\/p>\n 2. Pa-pa (par\u00e1lisis-paresia) 10,816<\/p>\n 3. Sintocli (sintomatolog\u00eda) 6,604<\/p>\n 4. p.f.r. (par\u00e1lisis recidivante) 5,742<\/p>\n 5. Diabet (diabetes mellitus) 3,096<\/p>\n Estas fueron las variables seleccionadas por su significaci\u00f3n por la funci\u00f3n log\u00edstica, \u00fatiles para definir un pron\u00f3stico de evoluci\u00f3n. El intervalo de confianza se refiere a que se establece una probabilidad de que el verdadero valor de un par\u00e1metro poblacional est\u00e9 contenido entre los l\u00edmites del mismo. Ese valor corresponde a odds ratio o raz\u00f3n de probabilidades.<\/p>\n En relaci\u00f3n al orden de importancia o an\u00e1lisis de sensibilidad de esas cinco variables, la que obtuvo mayor valor de sensibilidad para la evoluci\u00f3n de la par\u00e1lisis facial fue la variable fuerza muscular<\/b> (fmuscul), ya que su odds<\/span> ratio<\/span> o raz\u00f3n de probabilidades fue de 12,084, el cual est\u00e1 comprendido en el intervalo de confianza de 5,418 a 26,952; lo cual significa que los pacientes que tienen fuerza muscular, tienen doce veces m\u00e1s probabilidades de presentar una evoluci\u00f3n satisfactoria en comparaci\u00f3n con los que no tienen.<\/p>\n La variable par\u00e1lisis o paresia<\/b> (pa-pa) le sigue en orden de importancia, seg\u00fan el an\u00e1lisis de sensibilidad. Su odds<\/span> ratio<\/span> fue de 10,816 y su intervalo de confianza est\u00e1 entre 4,953 y 23,620. Esto quiere decir que los pacientes que presentaron una par\u00e1lisis tienen aproximadamente 11 veces m\u00e1s probabilidades de presentar una evoluci\u00f3n no satisfactoria, frente a aquellos que presenten una paresia.<\/p>\n El valor de odds<\/span> ratio<\/span> para la variable sintomatolog\u00eda cl\u00ednica<\/b> (sintocli) fue de 6,604 y su intervalo de confianza fue entre 3,186 y 13,69. Esto quiere decir que hay 6,604, o sea, casi siete veces m\u00e1s probabilidades de presentar una evoluci\u00f3n no satisfactoria si se asocians\u00edntomas cl\u00ednicos a la lesi\u00f3n facial; mientras que la ausencia de dichos s\u00edntomas<\/p>\n <\/p>\n indicar\u00e1 una evoluci\u00f3n satisfactoria.<\/p>\n En relaci\u00f3n a la par\u00e1lisis recidivante<\/b> (pfr), su odds ratio fue 5,742 y su intervalo de confianza fue entre 2,632 y 12,527; de manera que si hay un paciente con antecedentes de par\u00e1lisis recidivante, el mismo tiene casi seis veces m\u00e1s probabilidad de tener una evoluci\u00f3n no satisfactoria; en cambio, si no presenta la misma, tendr\u00e1 las mismas probabilidades, pero de tener una buena recuperaci\u00f3n.<\/p>\n Finalmente en relaci\u00f3n a la variable diabetes Mellitus<\/b> (diabet), su odds ratio fue 3,093 y su intervalo de confianza est\u00e1 entre 1,665 y 5,746, por lo tanto, es la de menor rango y se interpreta de la misma forma que las anteriores.<\/p>\n Por lo tanto, si el error est\u00e1ndar de los coeficientes (B) son aceptables y el nivel de significaci\u00f3n de cada uno de ellos es alta y adem\u00e1s las cinco variables tienen intervalos de confianza l\u00f3gicos, los resultados de la evaluaci\u00f3n por el m\u00e9todo de Regresi\u00f3nLog\u00edstica pueden considerarse aceptables. No cabe duda que la regresi\u00f3n log\u00edstica es una de las herramientas estad\u00edsticas con mejor capacidad para el an\u00e1lisis de datos en investigaciones cl\u00ednicas y epidemiol\u00f3gicas, de ah\u00ed su amplia utilizaci\u00f3n en trabajos cient\u00edficos revisados. (6 y 7)<\/sup><\/b><\/p>\n Validaci\u00f3n de los resultados obtenidos por el m\u00e9todo de Regresi\u00f3n Log\u00edstica, mediante la utilizaci\u00f3n de las Redes Neuronales Artificiales. <\/b><\/p>\n Las Redes Neuronales Artificiales (8 y 9)<\/sup><\/b>emulan con el aprendizaje humano mediante prueba y error, para identificar patrones y relaciones en estructuras de datos y pueden estudiar tanto interrelaciones como relaciones causa-efecto entre variables input<\/span> (variables independientes) y una o varias output<\/span> (variables dependientes). Para la presente investigaci\u00f3n se utiliz\u00f3 este programa, con el objetivo de validar los resultados obtenidos por la regresi\u00f3n log\u00edstica, ya que este m\u00e9todo es m\u00e1s efectivo que el de la regresi\u00f3n log\u00edstica, pudiendo llegar a superarlo en un 10 a un 15% de clasificaciones correctas en dependencia de la magnitud de los efectos no lineales de las variables predictivas.<\/p>\n Elorden jer\u00e1rquico determinado por las Redes Neuronales Artificiales<\/b> seg\u00fan el incremento de la proporci\u00f3n del error de estimaci\u00f3n en el modelo fue el siguiente:<\/p>\n 1. Sintocli (sintomatolog\u00eda cl\u00ednica)<\/p>\n 2. Fmuscul (fuerza muscular)<\/p>\n 3. Pa-pa (par\u00e1lisis o paresia)<\/p>\n 4. P.f.r.(par\u00e1lisis facial recidivante)<\/p>\n 5. Diabet. (Diabetes mellitus)<\/p>\n 6. Tas (hipertensi\u00f3n arterial)<\/p>\n 7. Caries<\/p>\n Por este m\u00e9todo las variables hipertensi\u00f3n arterial y caries ocupan los \u00faltimos lugares, lo cual coincide con los resultados obtenidos por el m\u00e9todo de Regresi\u00f3n Log\u00edstica, que las consider\u00f3 no significativas.<\/p>\n Ambos m\u00e9todos estad\u00edsticos presentan resultados muy similares lo que permite asegurar la poca influencia de las relaciones no lineales ya que pr\u00e1cticamente son iguales los porcientos de clasificaci\u00f3n obtenidos.<\/p>\n Tabla 2.- Resultados comparativos de la aplicaci\u00f3n de la regresi\u00f3n log\u00edstica y de las redes neuronales artificiales en la investigaci\u00f3n realizada.<\/b><\/p>\n \u00a0<\/b><\/p>\n Esto reafirma a\u00fan m\u00e1s la utilidad de los resultados aportados por la aplicaci\u00f3n de la regresi\u00f3n log\u00edstica para su utilizaci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica en la valoraci\u00f3n de los pacientes con par\u00e1lisis facial perif\u00e9rica cuya aplicaci\u00f3n se puede lograr con una simple calculadora cient\u00edfica al alcance de cualquier m\u00e9dico comunitario.<\/p>\n Covarrubia y colaboradores (10)<\/sup><\/b>en su estudio de sobrepeso, presentan \u00edndices en relaci\u00f3n a la tabla de resumen del modelo, tabla de clasificaciones, variables (estimaci\u00f3n de los coeficientes de las variables en el modelo), etc. semejantes a los utilizados en esta investigaci\u00f3n; e incluso, usan la versi\u00f3n 15,0 del S.P.S.S. para los procesamientos estad\u00edsticos. Esto es una muestra de la utilizaci\u00f3n progresiva de m\u00e9todos estad\u00edsticos, con mayor rigor cient\u00edfico, en los estudios de temas de salud.<\/p>\n Las evaluaciones de los nervios perif\u00e9ricos constituyen un desaf\u00edo para el profesional de la salud, ya que la mayor\u00eda de ellas, son lesiones incompletas y dif\u00edciles de evaluar.<\/span><\/p>\n Seg\u00fan May, con respecto al nervio facial, ciertas fibras pueden afectarse m\u00e1s que otras, seg\u00fan la \u00edndole, localizaci\u00f3n y severidad de la lesi\u00f3n. (11)<\/sup><\/b><\/p>\n Determinaci\u00f3n del pron\u00f3stico de recuperaci\u00f3n funcional facial.<\/b><\/p>\n Los valores obtenidos en la Tabla 1<\/b> y utilizados en la ecuaci\u00f3n de Regresi\u00f3n Log\u00edstica para definir el<\/p>\n <\/p>\n pron\u00f3stico de recuperaci\u00f3n funcional facial fueron:<\/p>\n Constante \u0435: 2, 7181<\/p>\n Constante de la Funci\u00f3n Log\u00edstica \u03b1: – 4,38<\/p>\n Par\u00e1metros de la funci\u00f3n log\u00edstica:<\/p>\n Resultados de B Variables<\/b><\/p>\n b1 (fmuscul) =2.492 fuerza muscular: 1-no satisfactoria 2- satisfactoria.<\/p>\n b2 (pa-pa) = 2.381 1- par\u00e1lisis 2- paresia.<\/p>\n b3 (sintocli) =1.888 sintomatolog\u00eda 1-presencia 2- ausencia.<\/p>\n b4 (p.f.a.) = 1.748 par\u00e1lisis facial recidivante 1- presencia 2- ausencia.<\/p>\n b5 (diabetes)= 1.130 diabetes mellitus 1- presencia 2-ausencia<\/p>\n Cuando hay presencia de riesgo, se sustituye en la ecuaci\u00f3n por 1; cuando no hay presencia de riesgo, se sustituye el n\u00famero 2 por cero 0 en la ecuaci\u00f3n.<\/p>\n F\u00f3rmula final de Regresi\u00f3n Log\u00edstica utilizada con las cinco variables seleccionadas que nos permite conocer las diferentes probabilidades resultantes al combinarlas. Si el resultado de la probabilidad resultantes es mayor de 0,5 la evoluci\u00f3n del paciente ser\u00e1 2 que es mala, si el resultado es menor de 0,5 la evoluci\u00f3n ser\u00e1 1 que es favorable de recuperaci\u00f3n.<\/p>\n \u00a0<\/b><\/p>\n Explicaci\u00f3n de las combinaciones 11111 y 22222.<\/p>\n En la Tabla 3<\/b>, se observan los resultados finales de la poblaci\u00f3n estudiada con respecto a las variables predictivas seleccionada por la Regresi\u00f3n Log\u00edstica. Con respecto a la combinaci\u00f3n 11111 el paciente presenta una par\u00e1lisis facial, con sintomatolog\u00eda cl\u00ednica, con fuerza muscular no satisfactoria, con antecedentes de par\u00e1lisis facial anterior, y padeciendo de diabetes mellitas. Si analizamos este resultado obtenido por la combinaci\u00f3n cl\u00ednica; el resultado de la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n log\u00edstica, es 0,99483 y como este resultado es mayor que el punto de corte 0,5 la evoluci\u00f3n pron\u00f3stico de este paciente ser\u00e1 2, que equivale a una mala recuperaci\u00f3n facial.<\/p>\n En la siguiente combinaci\u00f3n 22222 que equivale a (00000). Recordar que el valor de 2, se transforma en el valor 0 en la ecuaci\u00f3n, porque se refiere a la no existencia del factor de riesgo. En esta combinaci\u00f3n el paciente presenta una paresia facial, con una fuerza muscular satisfactoria, sin s\u00edntomas cl\u00ednicos, ni antecedentes de par\u00e1lisis facial anterior, y no padece de diabetes mellitas. Su probabilidad fue de 0.01237; y como este resultado es menor que el punto de corte 0,5 la evoluci\u00f3n ser\u00e1 1, que equivale a una buena recuperaci\u00f3n facial.<\/p>\n En la siguiente tabla se observan los diferentes resultados de la evoluci\u00f3n de la poblaci\u00f3n estudiada.<\/p>\n![\"estadistica-regresion-logistica\"](\"http:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/wp-content\/uploads\/estadistica-regresion-logistica.jpg\")
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