Resumen
Objetivo: Plantear un modelo matemático predictivo de mortalidad para la hemorragia supratentorial espontánea. Material y métodos: Se efectuó un estudio prospectivo en las unidades de Terapia Intensiva del Hospital General Manuel Belgrano y el Policlínico Central de la Unión Obrera Metalúrgica (Buenos Aires, Argentina). Se evaluó la localización de la hemorragia, el volumen del hematoma (V), la presencia de volcado ventricular (VV) y la desviación de la línea media (DLM). Resultados: El análisis mostró que el volumen del hematoma, la desviación de la línea media y la presencia de volcado ventricular se comportaron como factores predictivos independientes de mortalidad. Por el método de regresión logística múltiple se demuestra que el volcado ventricular incrementa el riesgo de mortalidad en 3.1 veces. Por cada centímetro cúbico de aumento del volumen del hematoma se incrementa la mortalidad un 6.2%, y por cada milímetro de desviación de la línea media la probabilidad de mortalidad se incrementa en 32.8%. Este modelo demuestra tener una sensibilidad del 79.8% y una especificidad del 95.2%. El rango de clasificación correcta es del 89%. El logit del modelo fue: -4.948 + 1.415 (VV) + 0.06 (V) + 0.248 (DLM). Conclusiones: En la población en estudio fue posible plantear un modelo matemático de probabilidad con alta sensibilidad y especificidad.

Palabras clave
hemorragia intracerebral, hemorragia supratentorial, pronóstico, modelo estadístico, tomografía computarizada

Artículo completo
(castellano)
Extensión:  +/-5.45 páginas impresas en papel A4
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Abstract
Background: The aim of this study was to assess the predictive value of a CT scan score in spontaneous supratentorial hemorrhage. Materials and methods: A prospective study took place in intensive care units at the General Belgrano Hospital and at the Central Clinic of the Metal Workers Trade Union (Buenos Aires, Argentina). The location of the hemorrhage, the volume of the hematoma (HV), the midline shift (MLS) and the presence of intraventricular hemorrhage (IVH) were evaluated. Results: By using multiple logistic regression analysis in a mathematical mortality probability model, hematoma volume, midline shift and intraventricular hemorrhage behaved as independent predictive factors of mortality. Each ml increase in hematoma volume increases mortality by 6.2%. Intraventricular hemorrhage shows a threefold increase in mortality, and for every mm of midline shift the probability rises by 32.8%. The model showed a sensibility of 79.8% and a specificity of 95.2%. Model logit was as follows: -4.948 + 1.415 (IVH) + 0.06 (V) + 0.248 (MLS). Conclusion: In the study population it was possible to apply a mathematical model of probability with high specificity and sensibility.

Key words
intracerebral hemorrhage, supratentorial hemorrhage, prognosis, statistical model, computed tomography