Tibia Non Union Predictive Model - Zamorano, Álvaro Igor; Albarrán, Carlos Felipe; Zecchetto, Pierluca; Oyarzún, Andrés Sebastián; Ramirez, Luis Felipe; Durán, Gabriel Ignacio; Vaccia, Matías Alejandro; Bahamonde, Luis Alberto (Revista Chilena de Ortopedia y Traumatología, 2020)
Objetivos Estimar un modelo predictivo para la no-unión en pacientes que presentan fractura de tibia.Materiales y Métodos Estudio de cohorte retrospectivo, en pacientes con fractura de tibia operadas entre 2012 y 2018, con un mínimo de 12 meses de seguimiento, excluyendo amputaciones traumáticas. Realizamos un modelo de regresión logística con 13 variables descritas en la literatura. Se descartaron las variables estadísticamente no significativas y las que no causaban efecto de confusión. Se evaluó la bondad de ajuste mediante el test de Hosmer-Lemeshow y la discriminación del modelo con la curva ROC.Resultados Se incluyeron 411 fracturas de tibia, las variables estadísticamente significativas fueron: exposición ósea OR = 2,57(IC:1,15–5,75, p = 0,022), diabetes OR = 3,29(IC:1,37–7,91, p = 0,008) y uso de tutor externo OR = 1,77(IC:0,81–3,85), el que tuvo efecto de confusión. La bondad de ajuste demostró que los datos se ajustan adecuadamente al modelo (p = 0,35). La curva ROC demuestra un 70,91% de poder discriminatorio. Al evaluar aisladamente las fracturas expuestas, no hubo asociación estadísticamente significativa con ninguna variable.Discusión Al evaluar el modelo, obtuvimos una asociación estadísticamente significativa entre: no unión, exposición ósea, diabetes y uso de tutor externo, información concordante con la literatura. Al estudiar el subgrupo de fracturas expuestas, las demás variables son estadísticamente no significativas. Eso refleja que la exposición ósea es la variable que confiere mayor riesgo. El seguimiento adecuado de esos pacientes es fundamental dado este alto riesgo de evolucionar con no-unión.Conclusión En nuestra serie, la exposición ósea es el factor de riesgo más importante para presentar no unión de tibia.
Keywords: fractura de tibia; modelo predictivo; no unión de tibia