La relación clínico-radiológica en pacientes con lumbalgia inespecífica es baja siendo difícil establecer, tras la valoración inicial del paciente,
cual va a ser su pronóstico a medio plazo. La radiómica (análisis de textura) aparece como un nuevo paradigma en el análisis de la imagen
médica, permitiendo cuantificar características de la misma que el ojo humano no puede discernir. El objetivo de este estudio fue determinar
si el análisis de textura permite establecer el pronóstico de los pacientes que consultan por lumbalgia inespecífica.
Material y métodos
Se realizó un estudio observacional prospectivo en el que incluyeron individuos entre 18 y 65 años, con diagnóstico de lumbalgia inespecífica
de 6 o más meses de evolución, a los que se les realizó RM convencional, siguieron tratamiento rehabilitador y acudieron a revisión tras un
periodo de 6 meses. Se recogieron las variables sociodemográficas, el valor de la escala numérica del dolor (END) y el grado de discapacidad
según la escala de Roland-Morris (RMQ) en ambas visitas. El proceso de análisis de la imagen de RM consistió en la segmentación de las
ROI de platillos vertebrales y discos intervertebrales desde L3-L4 a L5-S1 y la musculatura paravertebral a nivel del espacio L4-L5 para,
posteriormente extraer las variables de textura mediante el software Pyradiomics. Posteriormente se aplicó el algoritmo de inteligencia
artificial Random Forest de clasificación con el fin de identificar aquellos individuos que al final del seguimiento mejorarían menos del 30 %
en la END o puntuarían más de 4 en RMQ. En este análisis se incluyeron como variables los parámetros de textura, edad, sexo, IMC y los
valores de END y RMQ. Se calcularon la sensibilidad, la especificidad y el área bajo la curva ROC.
Resultados
Completaron el estudio 94 pacientes, 58% mujeres, con edad media de 48,19 (DE 9,15) años. La mediana para el END inicial y final fueron
de 7 y 6 respectivamente; 34,3% mejoraron el END en un 30% o más. Para el RMQ estos valores fueron 10 y 5, con una puntuación final
de 4 o menor en el 39%. El modelo predictivo para clasificar a los pacientes que no mejoran su puntuación END el 30% o más ofreció una
sensibilidad de 0,86, especificidad 0,57, y área bajo la curva ROC 0,71. El modelo predictivo para clasificar a los pacientes que presentan una
puntuación en RMQ mayor a 4 o más ofreció una sensibilidad 0,83, especificidad 0,20, y el área bajo la curva ROC 0,52.
Conclusión
El análisis de textura de las imágenes de RM lumbar podría ayudar a identificar a los pacientes con mayor probabilidad de mejorar su dolor
con el tratamiento rehabilitador y así poder establecer un plan terapéutico personalizado
