PREDICCIÓN DE RESULTADOS QUIRÚRGICOS EN ESTENOSIS LUMBAR Y ESCOLIOSIS DEGENERATIVA MEDIANTE ANÁLISIS DE COMPENSACIÓN ESPINAL-PÉLVICA BASADO EN MARCHA 3D

Objetivo: Explorar el valor clínico de un modelo de predicción del efecto quirúrgico para pacientes con estenosis del canal lumbar con escoliosis degenerativa (LSS-DS). El modelo se basa en el estado de compensación espinopélvica medido por un sistema de marcha tridimensional.

Métodos: Se incluyeron 215 pacientes con LSS-DS operados entre enero de 2022 y diciembre de 2024. Se dividieron aleatoriamente en un conjunto de entrenamiento (n = 151) y uno de validación (n = 64) en proporción 7:3. Se midieron parámetros de columna y pelvis mediante un sistema de marcha 3D. Se usó regresión logística multivariante para determinar predictores independientes del efecto quirúrgico y se construyó un modelo nomograma.

Resultados: En la cohorte de entrenamiento, 35 casos (23,18 %) tuvieron resultados quirúrgicos subóptimos, mientras que en la cohorte de validación 15 casos (23,44 %) mostraron resultados insatisfactorios (P = 0,872). El análisis multivariante identificó como factores de riesgo independientes el ángulo de Cobb de escoliosis, el eje vertical sagital preoperatorio (SVA), la diferencia entre incidencia pélvica y lordosis lumbar (PI-LL), el ritmo de la marcha, la longitud del paso, la proporción de tiempo de apoyo de la extremidad inferior afectada, y la puntuación VAS preoperatoria. El nomograma alcanzó un índice de concordancia (C-index) de 0,852 en el entrenamiento y 0,849 en validación. Los valores de AUC fueron 0,860 (IC 95 %: 0,768-0,953) y 0,856 (IC 95 %: 0,712-0,980), con sensibilidades/especificidades de 0,759/0,896 y 0,572/0,500 respectivamente.

Conclusión: El modelo nomograma basado en compensación espinal-pélvica puede predecir eficazmente los resultados quirúrgicos en pacientes con LSS-DS. Proporciona una base para el tratamiento individualizado.

El modelo desarrollado con el sistema de valoración de la marcha 3D permite identificar con buena precisión qué pacientes con estenosis lumbar y escoliosis degenerativa tienen mayor riesgo de obtener resultados quirúrgicos subóptimos, siendo los predictores más relevantes el ángulo de Cobb, el desajuste sagital (SVA y la diferencia PI-LL), así como parámetros dinámicos de marcha como paso, tamaño de paso, y la proporción de apoyo en la extremidad inferior afectada. Los índices de discriminación del modelo (estadístico C o área bajo la curva ROC cercano a 0,85-0,86) demuestran que la predicción es robusta tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de validación, aunque la especificidad en validación es moderada. Aproximadamente un cuarto de los pacientes tuvo resultados subóptimos en ambas cohortes.

Este estudio ofrece herramientas concretas para la práctica: con estos predictores se puede anticipar qué pacientes podrían tener peores resultados tras cirugía, lo que permite optimizar previamente factores modificables como mejorar la marcha, fortalecer musculatura o modular los objetivos de corrección sagital. El modelo puede emplearse para orientar decisiones quirúrgicas (por ejemplo, mayor corrección si el SVA o PI-LL están muy alterados), y, sobre todo, para asesorar mejor al paciente en cuanto a expectativas reales de mejora.

La novedad de este trabajo radica en integrar parámetros dinámicos de marcha junto con los clásicos radiográficos para predecir resultados quirúrgicos en un grupo concreto de pacientes con estenosis lumbar y escoliosis degenerativa. Esto supera la limitación de muchos modelos de predicción que se basan solo en imágenes estáticas. Sin embargo, al tratarse de un estudio de un solo centro y retrospectivo, con muestras moderadas en validación y sensibilidad baja en algunas medidas, hace falta confirmación externa en diferentes poblaciones. También sería interesante ver cómo el modelo se comporta con seguimientos más largos, y cómo sus predicciones se relacionan con complicaciones, no solo con mejorías funcionales.