Metodología

Los datos se extraerán de una base de datos en la que se combinaron los datos de las ecografías realizadas prenatalmente con los datos de una ecocardiografía realizada en el momento del nacimiento.

En primer lugar se estudiará la distribución de la variable principal ‘tamaño del foramen oval (FO) del recién nacido’ para obtener sus medidas de tendencia central. Se analizarán gráficos de cuantiles y se aplicará un test de Kolmogorov-Smirnov (corrección de Lilliefors) para estudiar su normalidad.

Una vez verificada la distribución, se hará una primera inspección de los datos, estudiando la correlación individual de la variable principal con cada uno de los predictores así como las posibles relaciones de colinealidad entre éstos. La asociación con las variables cualitativas se estudiará mediante pruebas paramétricas y gráficos de cajas y bigotes.

Para todos los cálculos se fijará el nivel de significación en el 5%.

Se empleará el programa estadístico RStudio Team (Integrated Develoment for R. RStudio Inc., Boston MA 2016), así como los paquetes ‘lmtest’,‘nortest’ ‘ggplot2’,‘ggpubr’, ‘Hmisc’,‘car’,‘psych’, ‘dplyr’ ,‘pwr’ y ‘GGally’.

Cálculo del tamaño muestral

Se calculó el tamaño muestral mediante el paquete estadístico WebPower teniendo en cuenta una p0= 0.59 y una p1= 0.06 (basadas en un subgrupo de observaciones previas) así como un como nivel de significación el 5% y un poder estadístico del 80%. Utilizando el paquete estadístico WebPower obtuvimos una n de 35.2217797
Media DE p_ks.test
2.498 1.253 0.003

Descripción inicial

Se seleccionaron 133 casos en los que la información era completa. El parámetro de estudio ‘Tamaño del foramen oval en el recién nacido’ sigue una distribución no paramétrica, con una mediana de 2.29 ( 1.66 - 3.2 )

Correlación individual

Variables numéricas

Analizando cada variable por separado, se observa una correlación significativa con las variables tamaño del FOP prenatal, arteria pulmonar y aurícula derecha.

Se observa cierta correlación entre las medidas de la aurícula derecha y pulmonar fetales.

Variables Cualitativas

Asimismo,la variable de estudio se asoció significativamente con la presencia de asimetría de grandes vasos(1.5 vs 2.55, p<0.05) y la presencia de flujo telesistólico reverso (1.6 vs 2.6, p<0.05). No se constató asociación significativa con la presencia de flap.

Variable Mediana p
Flap 2.5 0.16
Asmimetría de GV 1.5 0.005
Flujo Telesistolico reverso 1.58 0.000

Categorización de las variables numéricas

Categorizamos las variables numéricas obteniendo un punto de corte para cada una de ellas

Variable Umbral
Arteria Pulmonar 6.7
Aurícula derecha 2.5
Días de Gestación 244.0
Tamaño del FOP 3.5

Modelo de regresión lineal múltiple

Construimos un modelo de regresión logístico con todas las variables que habían mostrado correlación con el tamaño del FOp al nacer :

NOTA: Se desechó la variable Aurícula derecha por presentar muchos valores nulos

odds1 2.5 % 97.5 %
flujoTelesistolicoReversono 13.1074369 3.0610569 94.075654
pulFactorpulm>6.6mm 0.5299460 0.2312333 1.190781
diasFactordias>244 0.8280345 0.3324703 2.090629
sizeFOPFactorFOP>3.5 1.1567331 0.5102050 2.603996
asimetriaGVsi 0.3703418 0.0175690 3.172655

Tan sólo la variable Flujo telediastólico conserva la significación tras ajustar por el resto de variables.

Por tanto, el mejor modelo predictivo sólo debería incluir esta variable

Odds CI_25 CI_975
flujoTelesistolicoReversono 21.57317 6.047217 138.0862

A continuación procedemos al cálculo del test del Likelihood ratio para evaluar si el modelo es capaz de mostrar una mejora respecto a un modelo nulo.

Como podemos observar, el modelo es significativo para la predicción del Foramen Oval Neonatal <2.5mm

La matriz de confusión demuestra que se clasificaron correctamente un 67.66% de los casos. La sensibilidad del modelo es del 93.5% y la especifidad del 59.8% (VPN= 96.83% y VPP= 41.43%). Esto muestra que la variable Flujo Telesistólico reverso es muy útil para detectar posibles casos de FOP>2.5mm pero a costa de un 40% de Falsos Positivos. Por lo tanto, es necesario seguir recogiendo casos e investigando otras posibles variables que puedan mejorar la especificidad del modelo.

menor de 2.5 mayor de 2.5
menor de 2.5 29 41
mayor de 2.5 2 61

Mediante una curva ROC establecemos un umbral de 0.33 como el mejor punto de la curva para para clasificar los casos con Foramen < 2.5mm. El área bajo la curva (AUC) sería de 69.13. En este modelo la sensibilidad sería de 96.82% y la especificidad de 41.43%. El valor predictivo negativo sería de 93.54% y el VPP= 58.8%

Podemos decir que el Flujo Telediastólico es un buen parámetro para descartar el diagnóstico de FO<2.5 pero su tasa de detección no es muy alta