inducción a la medicina

Revista

Artículo original
Revista Alergia México 2015;62:125-133.

Análisis discriminante para
predecir el diagnóstico clínico
de inmunodeficiencias primarias:
reporte preliminar
RESUMEN
Antecedentes: las características clínicas de un paciente con sospecha
de inmunodeficiencia primaria orientan el diagnóstico diferencial por
medio del reconocimiento de patrones. Las inmunodeficiencias primariasson un grupo heterogéneo de más de 250 enfermedades congénitas
con mayor susceptibilidad a padecer infecciones, autoinflamación,
autoinmunidad, alergia y cáncer. El análisis discriminante lineal es un
método multivariante de clasificación supervisada para agrupar a los
sujetos a partir de encontrar combinaciones lineales de un número de
variables.

México

Chiharu Murata1
Ana Belén Ramírez2Guadalupe Ramírez3
Alonso Cruz3
José Luis Morales4
Saul Oswaldo Lugo-Reyes2
Departamento de Metodología de la Investigación.
Unidad de Investigación en Inmunodeficiencias.
3
Servicio de Inmunología Clínica.
Instituto Nacional de Pediatría, Secretaría de Salud,
México, DF.
4
Departamento de Matemáticas, Instituto Tecnológico Autónomo de México, Distrito Federal.
1
2

Objetivo: identificar lascaracterísticas que mejor explican la pertenencia de pacientes pediátricos con inmunodeficiencias primarias a
un grupo de defectos o a una enfermedad.
Material y método: estudio analítico transversal en el que a partir de
una base de datos preexistente, con registros clínicos y de laboratorio
de 168 pacientes con inmunodeficiencia primaria, seguidos en el
Instituto Nacional de Pediatría de 1991 a 2012,construimos modelos
discriminantes lineales para explicar la pertenencia de cada paciente a
los diferentes grupos de defectos y a las inmunodeficiencias primarias
más prevalentes en nuestro registro. Luego de una corrida preliminar se
incluyeron únicamente las 30 variables (4 demográficas, 10 clínicas, 10
de laboratorio y 6 gérmenes) de mayor peso, a partir de las que se construyeron los modelos deentrenamiento con el algoritmo paso-a-paso
(stepwise) hacia atrás, utilizando selección automatizada de variables
e incorporación manual “teórica” por un experto humano. Se evaluó la
utilidad clínica de los modelos resultantes (sensibilidad, especificidad,
exactitud y coeficiente kappa), con intervalos de confianza de 95%.
Resultados: los modelos incluyeron 6 a 14 variables para explicar lapertenencia de 168 pacientes con inmunodeficiencias primarias a los
cinco grupos más numerosos (combinados, anticuerpos, bien definidos,
desregulación y fagocitosis) y las cuatro enfermedades más prevalentes
(agammaglobulinemia ligada al cromosoma X, enfermedad granulomatosa crónica, inmunodeficiencia común variable y ataxia-telangiectasia).
Prácticamente en todos los casos el desempeño de la máquina fuesuperior al del experto humano en lo que respecta a la selección de los
atributos más pertinentes para incorporar en los modelos. La predicción
del diagnóstico con base en las ecuaciones construidas tuvo exactitud
global de 83 a 94%, con sensibilidad de 60 a 100%, especificidad de
83 a 95% y coeficiente kappa de 0.37 a 0.76.
Conclusiones: la selección de variables, en general, tiene plausibilidadclínica y tiene la ventaja práctica de utilizar solamente atributos clínicos,
gérmenes encontrados y estudios de laboratorio de rutina (biometría
hemática e inmunoglobulinas séricas). El desempeño del modelo como
herramienta de predicción fue aceptable. Las principales limitaciones
del estudio incluyen un tamaño de muestra limitado, lo que no permitió

Recibido: 18 de noviembre 2014
Aceptado: 27 deenero 2015

Correspondencia: Dr. Saúl O Lugo Reyes
Unidad de Investigación en Inmunodeficiencias
Instituto Nacional de Pediatría
Av. del Imán 1, Torre de Investigación, piso 9
04530 México, DF
dr.lugo.reyes@gmail.com
Este artículo debe citarse como
Murata C, Ramírez AB, Ramírez G, Cruz A y col.
Análisis discriminante para predecir el diagnóstico
clínico de inmunodeficiencias primarias:...