%0 Thesis
%A Rodríguez Leal, Cristóbal Manuel
%T Estimación Bayesiana del área bajo la curva ROC del dímero D y la Escala de Ginebra para el diagnóstico de tromboembolismo pulmonar en pacientes con Covid-19 en la urgencia hospitalaria
%D 2022
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/73925
%X El tromboembolismo pulmonar (TEP) es una posible complicación de los pacientes con COVID-19, cuya frecuencia de aparición está aumentada en ellos respecto a población general. Su diagnóstico no es sencillo y existen recursos como la escala de Ginebra y el dímero D que pueden ayudar al mismo, pero no están validados en pacientes infectados por SARS-CoV-2. Para el diagnóstico de TEP se utiliza la angiografía pulmonar mediante tomografía computarizada, que constituye un gold standard imperfecto. La estadística bayesiana proporciona el marco teórico necesario para poder evaluar la validez de pruebas diagnósticas en ausencia de una prueba perfecta de confirmación de referencia. En el presente estudio se explora la aplicación de éstas y se comparan sus resultados con los proporcionados por la estadística frecuentista. Para su aplicación fue necesario aplicar una transformación de Box-Cox para que la distribución muestral se ajustara a una distribución gamma. Los resultados más precisos los proporcionó el modelo con gold standard y distribución de probabilidad a priori informativa, en tanto que los modelos con distribución de probabilidad a priori no informativa y/o sin gold standard presentaron problemas de convergencia y un peor ajuste a los datos. Los resultados obtenidos fueron consistentes entre las diferentes técnicas estadísticas utilizadas y se puede concluir que la escala de Ginebra no es útil y el dímero D sí lo es. Con esta prueba diagnóstica, un umbral en torno a 700 ng/mL parece apropiado como punto de corte de cribado para descartar TEP en estos pacientes.
%X Pulmonary thromboembolism (PE) is a possible complication of patients with COVID-19, whose frequency of appearance is increased in them compared to the general population. Its diagnosis is not easy and there are resources such as the Geneva scale and D-dimer that can help to achieve it, but they have not been validated in patients infected with SARS-CoV-2. Computed tomography pulmonary angiography is used for the diagnosis of PE, which is an imperfect gold standard. Bayesian statistics provide the necessary theoretical framework to be able to assess the validity of diagnostic tests in the absence of a reference perfect confirmation test. In the present study, the application of it is explored and its results are compared with those provided by frequentist statistics. For its application, it was necessary to apply a Box-Cox transformation to reach a sample distribution adjusted to a gamma distribution. The most accurate results were provided by the model with a gold standard and informative a priori probability distribution, while the models with non-informative a priori probability distribution and/or without a gold standard presented convergence problems and a worse fit to the data. The results obtained were consistent between the different statistical techniques used and it can be concluded that the Geneva scale is not useful, and the D-dimer already is. With this diagnostic test, a threshold around 700 ng/mL seems appropriate as a screening cut-off point to rule-out PE in these patients.
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