utilidad de una red neuronal artificial para predecir la necesidad de derivación endoluminal en la...
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Investigaci�on cl�ınica
DOI of or
Division ofSurgery, Univ
CorrespondDepartment oCologne, KerpeMarko.Aleksic
Ann Vasc SurDOI: 10.1016/� Annals of VPublicado en l
688
Utilidad de una red neuronal artificial parapredecir la necesidad de derivaci�onendoluminal en la cirug�ıa carot�ıdea
Marko Aleksic, Thomas Luebke, Joerg Heckenkamp, Michael Gawenda, Viktor Reichert
y Jan Brunkwall, Colonia, Alemania
Predecir la tolerancia del paciente al clampaje ser�ıa de utilidad en la cirug�ıa carot�ıdea, a fin deminimizar los riesgos de ictus perioperatorio. En este estudio cl�ınico, se utiliz�o una red neuronalartificial (RNA), y se compar�o con los m�etodos estad�ısticos convencionales, con el objetivo deevaluar aquellos par�ametros que permitan predecir la necesidad de derivaci�on endoluminal. Seanaliz�o la necesidad de protecci�on del flujo cerebral en 850 pacientes sometidos aendarterectom�ıa carot�ıdea, bajo anestesia local, por estenosis carot�ıdea severa. Con este fin,se utiliz�o una RNA est�andar de alimentaci�on directa y retropropagaci�on (NeuroSolutions�;NeuroDimensions, Gainesville, FL) con tres capas (una capa de entrada, una oculta y otra desalida). Se examinaron de forma separada los par�ametros cl�ınicos preoperatorios (n ¼ 9) y loshemodin�amicos intraoperatorios (n ¼ 3) de las neuronas de entrada. La precisi�on de lapredicci�on se compar�o con los resultados de un an�alisis de regresi�on con las mismas variables.En 173 pacientes (20%) se realiz�o una derivaci�on debido a la aparici�on de d�eficits hemisf�ericoso p�erdida del conocimiento durante el clampaje. La predicci�on de la RNA de no necesidad dederivaci�on se realiz�o mediante par�ametros preoperatorios e intraoperatorios con una exactituddel 96% y 91%, respectivamente, mientras que el an�alisis de regresi�on mostr�o una exactitud del98% y el 96%, respectivamente. Los pacientes que necesitaron una derivaci�on fueron identifi-cados mediante par�ametros preoperatorios en un 9% y por los intraoperatorios en un 56% alutilizar la RNA. El an�alisis de regresi�on predijo correctamente el uso de shunts en el 10% de losque utilizaron los par�ametros preoperatorios y en el 41% de los que usaron los intraoperatorios.Los par�ametros hemodin�amicos intraoperatorios son m�as adecuados que los preoperatorios a lahora de indicar la necesidad de shunt en los casos en que la aplicaci�on de una RNA proporcionaunos resultados ligeramente mejores que el an�alisis de regresi�on. Sin embargo, la exactitudglobal es demasiado baja para renunciar a los m�etodos de neuromonitorizaci�on perioperatoria,como la anestesia local.
iginal article: 10.1016/j.avsg.2008.04.004.
Vascular Surgery, Department of Visceral and Vascularersity Clinic of Cologne, Colonia, Alemania.
encia: Marko Aleksic, MD, Division of Vascular Surgery,f Visceral and Vascular Surgery, University Clinic ofner Str. 62, 50973 Colonia, Alemania. Correo electr�onico:@uk-koeln.de
g 2008; 22: 635-642j.acvsp.2008.10.005ascular Surgery Inc.a red: 2 de septiembre de 2008
INTRODUCCI �ON
La endarterectom�ıa carot�ıdea (EAC) ha demostrado
ser superior en t�erminos de profilaxis del ictus en
comparaci�on con el tratamiento m�edico de la este-
nosis severa de la car�otida interna (ACI), tanto sin-
tom�atica como asintom�atica1,2. A estos efectos, no
debe pasarse por alto la isquemia cerebral durante el
clampaje carot�ıdeo, que constituye una causa
potencial de d�eficits neurol�ogicos3. La colocaci�on de
un shunt intraluminal previene las consecuencias de
Vol. 22, N.º 5, 2008 RNA para predecir la necesidad de shunt en la cirug�ıa carot�ıdea 689
la hipoperfusi�on, pero su uso rutinario podr�ıaaumentar el riesgo de ictus perioperatorios debido a
lesi�on arterial, tromboembolia, o disfunci�on del
propio shunt4. Seg�un una revisi�on sistem�atica que
analiz�o los resultados asociados con el uso rutinario
o selectivo de shunts en la EAC, no puede preferirse o
descartarse ninguno de los m�etodos debido a que los
datos son muy limitados5.
No obstante, si se apoya el concepto de utilizaci�on
selectiva de shunts, ser�ıa �util saber de antemano qu�epacientes no tolerar�an el clampaje de la car�otida,
ya que todos los m�etodos de neuromonitorizaci�on,
en particular bajo anestesia general (electro-
encefalograf�ıa [EEG], potenciales evocados somato-
sensoriales, eco-Doppler transcraneal, determinaci�on
de la presi�on del mun�on de la ACI), son inciertos6-8.
Una de las alternativas a la ‘‘valoraci�on subjetiva por
el cirujano del sangrado retr�ogrado desde la ACI
distal’’9 es la realizaci�on de la cirug�ıa carot�ıdea bajo
anestesia local. La observaci�on continuada del
estado neurol�ogico del paciente despierto es fiable a
la hora de determinar si es necesaria una derivaci�on
o no10.
M�as recientemente, se ha utilizado el an�alisis
mediante una red neuronal artificial (RNA). Este
modelo matem�atico no lineal se caracteriza princi-
palmente por un proceso de autoaprendizaje para
establecer y mejorar su valor predictivo. Del mismo
modo que los humanos aplicamos el conocimiento
adquirido con la experiencia pasada a nuevos pro-
blemas o situaciones, una red neural utiliza los
resultados de an�alisis previos para construir un sis-
tema de ‘‘neuronas’’ que haga nuevas predicciones.
En la pr�actica, esto significa que el resultado actual,
en un contexto determinado, se compara repetida-
mente con el resultado predicho, lo que influye en
el peso de las relaciones entre las variables y por
tanto determina de forma incremental su valor
predictivo11.
En la literatura m�edica se encuentran trabajos en
los que se han aplicado modelos de RNA para el
diagn�ostico (infarto de miocardio12,13, embolia pul-
monar14, hemorragia gastrointestinal15), el an�alisis
morfol�ogico de ondas (electrocardiogramas16,
EEG17,18), y la imagen radiogr�afica19. Las RNA
tambi�en se han utilizado con �exito en la predicci�on
de resultados cl�ınicos con respecto a la mortalidad
por traumatismo20,21, trasplantes22, y oncolog�ıa,
donde, p. ej., han predicho el resultado en pacientes
con c�ancer colorrectal de forma m�as precisa que con
el sistema de clasificaci�on clinicopatol�ogica23.
Adem�as, las redes pueden generalizarse, ya que
tambi�en han permitido predecir el resultado en
pacientes procedentes de una instituci�on
independiente.
Puesto que no puede darse por sentada una
asociaci�on lineal entre variables en la cirug�ıacarot�ıdea, que s�ı es requerida por otros an�alisis
estad�ısticos, una RNA podr�ıa ser de utilidad a la
hora de predecir la necesidad de shunt y podr�ıaincluso superar el rendimiento de los an�alisis de
regresi�on que se aplican habitualmente. Por tanto,
en el siguiente estudio se compar�o la exactitud de la
predicci�on de shunt entre una RNA y un an�alisis de
regresi�on convencional, en el que los par�ametros
pre e intraoperatorios se evaluaron de forma aislada.
La base de datos se origin�o a partir de intervenciones
realizadas solamente bajo anestesia local.
MATERIALES Y M�ETODOS
Desde enero de 2000 hasta agosto de 2006, un total
de 850 pacientes fueron sometidos a EAC bajo anes-
tesia local, y constituyeron la poblaci�on de estudio.
Todos los datos perioperatorios se obtuvieron de
forma prospectiva y posteriormente se utilizaron
de forma retrospectiva para el an�alisis de predicci�on.
El estudio se present�o al comit�e de �etica local, que no
puso ninguna objeci�on.
Las intervenciones se realizaron bajo la
supervisi�on de 5 cirujanos vasculares senior. Se rea-
lizaron de forma programada en pacientes asin-
tom�aticos, mientras que en los sintom�aticos, el
tiempo de intervenci�on dependi�o de la rapidez con
la que fue insertada la derivaci�on endoluminal. La
intervenci�on se clasific�o como urgente o inmediata
si se realiz�o en las primeras 2 semanas o 2 d�ıas tras
el inicio de los s�ıntomas, respectivamente. En un
4% de los pacientes se intervino una estenosis recu-
rrente de la ACI (35/850).
Los pacientes con s�ıntomas de m�as de 6 meses de
evoluci�on y s�ıntomas inespec�ıficos, como mareo,
v�ertigo, o alteraciones cognitivas, se consideraron
asintom�aticos desde el punto de vista neurol�ogico.
La gravedad de las comorbilidades se evalu�oseg�un la clasificaci�on de la American Society of Anest-
hesiologists (ASA). El grado de estenosis de la ACI se
determin�o principalmente mediante eco-Doppler,
diferenci�andose entre estenosis de la ACI> 70% y>90%. As�ı mismo se registr�o la permeabilidad de la
ACI contralateral.
Si los hallazgos ecogr�aficos no fueron concluyen-
tes o fue necesario descartar una oclusi�on de la ACI,
se realiz�o una angiograf�ıa intraarterial adicional con
el examen selectivo de la ACI mediante inyecci�on
directa en 286 pacientes, lo que permiti�o evaluar
la presencia y direcci�on del flujo cruzado transhe-
misf�erico (hacia el hemisferio homolateral o en
direcci�on contraria al hemisferio homolateral).
690 Aleksic et al Anales de Cirug�ıa Vascular
A petici�on de los colegas que refirieron el caso, se
realiz�o una tomograf�ıa computerizada (TC) o una
resonancia magn�etica (RMN) cerebral antes de la
intervenci�on en 418 pacientes (49%) para compro-
bar la presencia de lesiones isqu�emicas.
Se sigui�o administrando cualquier tratamiento
preexistente con antiagregantes plaquetarios. Los
pacientes recibieron sedaci�on (midazolam, 7,5 mg
v.o.) antes de administrar la anestesia local, que
incluy�o el bloqueo del plexo cervical superficial y
profundo.
Tras la exposici�on de los vasos carot�ıdeos se
determin�o el flujo sangu�ıneo de la ACI utilizando
un flux�ımetro con medici�on del tiempo de tr�ansito.
Adicionalmente se registr�o el gradiente de presi�on a
trav�es de la estenosis (presi�on en la ACI/presi�on en
la arteria car�otida com�un [ACC]), como otro indica-
dor hemodin�amico del grado de estenosis, y la
presi�on en el mun�on de la ACI, representativo del
flujo sangu�ıneo cerebral colateral tras puncionar
directamente los vasos mediante un transductor de
presi�on calibrado.
La tolerancia a la isquemia cerebral se comprob�omediante el clampaje temporal de la ACI durante apro-
ximadamente 90 s. Se insert�o un shunt intraluminal
(9F Pruitt-Inahara) solamente si el paciente present�onuevos d�eficits hemisf�ericos, o su agravamiento, o se
produjo p�erdida de conocimiento, independiente-
mente de sus caracter�ısticas o de los par�ametros
hemodin�amicos registrados intraoperatoriamente.
Tras administrar 5.000 UI de heparina por v�ıasist�emica, se realiz�o una endarterectom�ıa est�andar
seguida de una plastia con parche de Dacr�on en la
mayor�ıa de los pacientes (796/850 ¼ 94%). Nuestro
departamento prefiere este tipo de reconstrucci�on
debido a su amplia aplicabilidad y resultados en
t�erminos de un bajo�ındice de recurrencia de estenosis.
En 46 intervenciones se utiliz�o la t�ecnica de la eversi�on
cuando existi�o adem�as una elongaci�on de la ACI.
Debido a la situaci�on anat�omica, la arteriotom�ıa tuvo
que cerrarse mediante sutura directa u otra t�ecnica,
como la interposici�on de pr�otesis en 8 ocasiones.
La heparina se revirti�o s�olo parcialmente (dos ter-
cios) tras haber controlado la reconstrucci�on
mediante la determinaci�on con el flux�ımetro.
Durante el postoperatorio se recetaron de forma
rutinaria heparina de bajo peso molecular (dosis
en funci�on del peso) y �acido acetilsalic�ılico (100
mg/d�ıa) siempre que no existiese ninguna
indicaci�on para una anticoagulaci�on adicional.
Uso de shunt a lo largo del tiempo
Para descartar cualquier sesgo con respecto a la
frecuencia de inserci�on de shunts, debido a las
preferencias personales de los cirujanos que inter-
vinieron en este estudio, o los cambios de h�abito y
experiencia a lo largo del tiempo, todo el per�ıodo de
estudio se dividi�o en 4 intervalos de 20 meses cada
uno, comparando la variaci�on en la tasa de
derivaci�on entre ellos.
Par�ametros evaluados
Las caracter�ısticas del paciente relacionadas con la
necesidad potencial de shunt (edad, sexo,
clasificaci�on ASA, momento de la cirug�ıa con res-
pecto a la aparici�on de los s�ıntomas, grado de este-
nosis de la ACI homolateral, presencia de oclusi�on de
la ACI contralateral, presentaci�on cl�ınica, lesiones
isqu�emicas cerebrales detectadas radiol�ogicamente,
flujo cruzado transhemisf�erico angiogr�afico) fueron
definidas como par�ametros preoperatorios. La
especificaci�on de cada par�ametro se presenta en la
tabla I. Adicionalmente, los par�ametros hemo-
din�amicos intraoperatorios fueron seleccionados
como variables de entrada para el an�alisis estad�ıstico
porque tanto la reducci�on del aporte de flujo al
cerebro, que depende del grado de estenosis de la ACI
(representado por el flujo de la ACI y el gradiente de
presi�on a trav�es de la estenosis), como la presi�on en el
mun�on de la ACI como indicador de la protecci�on del
flujo de sangre colateral podr�ıan influir en la tasa de
derivaciones. Los par�ametros pre e intraoperatorios
se analizaron de forma separada mediante RNA y
an�alisis de regresi�on.
Red neuronal artificial
En este estudio se utilizaron dos RNA est�andar
Perceptr�on multicapa, de alimentaci�on directa, en
las que se implement�o un modelo de retroaprendi-
zaje, uno para procesar los factores preoperatorios
y otro para analizar las variables intraoperatorias.
Cada red neural estuvo formada por una capa de
entrada, una capa oculta y una capa de salida.
Para reducir el tamano del grupo de datos y deter-
minar el grupo �optimo de variables de entrada, se
analiz�o la sensibilidad de las redes entrenadas
b�asicamente para priorizar las variables en el grupo
de datos suministrados. En detalle, este m�etodo
comprueba cada variable de entrada utilizando
una red neural. Cada variable es descartada de la
lista de entrada, y se determina la p�erdida resultante
de exactitud predictiva. Solamente las variables que
provocan una p�erdida significativa de exactitud al
ser descartadas son retenidas en el diseno final de
la red. As�ı pues, la capa de entrada consisti�o en 9
(factores preoperatorios) y 3 (factores intraoperato-
rios) neuronas de entrada, respectivamente. Cada
capa oculta interconectada consisti�o en 10 y 14
Tabla I. Especificaci�on de los par�ametros
Par�ametros preoperatoriosPar�ametrosintraoperatorios
Edad Flujo ACI (ml/min)
Sexo: hombre, mujer Presi�on del mun�on ACI
(mmHg)
Clasificaci�on ASA: I-IV Cociente de presi�on
sobre la estenosis (Dp
¼ pICA/pCCA)
Momento de la cirug�ıa:
programada, urgente,
inmediata
Grado de estenosis
homolateral ACI:
70%, < 90%, > 90%
ACI contralateral: per-
meable, ocluida
Estadio cl�ınico: asin-
tom�atico, CIT, ictus
Indicios radiol�ogicos de
isquemia cerebral:
presentes, ausente
Flujo cruzado transhe-
misf�erico
angiogr�afico: homo-
lateral, contralateral,
ausente
ACI: arteria car�otida interna; ASA: American Society of
Anesthesiologists.
Vol. 22, N.º 5, 2008 RNA para predecir la necesidad de shunt en la cirug�ıa carot�ıdea 691
neuronas ocultas con una funci�on de transferencia.
La capa de salida estuvo formada por una neurona
de salida. Para limitar el sesgo en la asignaci�on de
los subgrupos, las historias cl�ınicas de los pacientes
se dividieron aleatoriamente en grupos de entrena-
miento, validaci�on cruzada, y prueba en una
proporci�on 300:300:250. Cuando la funci�on de error
del grupo de validaci�on cruzada empez�o a
aumentar, se par�o el proceso de entrenamiento
para evitar sobreentrenar la red. El tamano del
paso de aprendizaje se estableci�o en 1,0 y la veloci-
dad en 0,7. Las RNA fueron entrenadas para apren-
der 10.000 iteraciones. El n�umero de capas de la red,
las neuronas ocultas, y los criterios para el cese se
determinaron a trav�es de un proceso de ensayo y
error, dado que no existe ninguna teor�ıa com�un-
mente aceptada que predetermine el n�umero�optimo de neuronas en la capa oculta. La inclusi�on
de una segunda capa oculta de nodos, p. ej., no
mejor�o el rendimiento del modelo.
Modelo de regresi�on log�ıstica binaria
Los mismos par�ametros pre e intraoperatorios (tabla
I) se utilizaron como variables independientes al
realizar el an�alisis de regresi�on binaria para calcular
las probabilidades de la necesidad de shunt en cada
paciente concreto.
An�alisis mediante las caracter�ısticas
operativas del receptor de los par�ame-tros pre e intraoperatorios
El rendimiento de los modelos estad�ısticos se evalu�omediante el an�alisis de las caracter�ısticas operativas
del receptor (ROC). En el an�alisis ROC, el rendi-
miento pron�ostico (es decir, la predicci�on del uso
de shunt) se describe seg�un dos �ındices: la fracci�on
verdadero positivo y la fracci�on falso positivo. El�area bajo la curva (ABC) ROC como medida no
param�etrica de discriminaci�on generada a partir de
los grupos de prueba respectivos se utiliz�o para
comparar el rendimiento de las RNA y del an�alisis de
regresi�on con respecto a los par�ametros pre e
intraoperatorios.
Estad�ıstica
Para el an�alisis estad�ıstico se utiliz�o el programa
SPSS, versi�on 12.0 (SPSS, Inc., Chicago, IL). Los
datos continuos se presentan como media e inter-
valo. La comparaci�on entre grupos se realiz�omediante la prueba chi-cuadrado. Las diferencias
se consideraron significativas para un valor de p <0,05.
La RNA se estableci�o con Neurosolutions�,
versi�on 5.0 (NeuroDimension, Gainesville, FL).
RESULTADOS
Caracter�ısticas de los pacientes
La media de edad de los pacientes fue de 70 anos
(l�ımites 39-91). El 69% fueron hombres y el 31%
mujeres. La mayor�ıa de ellos presentaron comborbi-
lidades graves que fueron clasificadas seg�un la ASA
(78% ASA III y IV).
La intervenci�on se realiz�o por estenosis sin-
tom�atica en el 40% de los casos (195 accidentes
isqu�emicos transitorios hemisf�ericos incluyendo
s�ıntomas oculares y 128 ictus). El 60% de los pacien-
tes no presentaron s�ıntomas neurol�ogicos. Ochenta
y una intervenciones (10%) fueron realizadas de
forma urgente en pacientes sintom�aticos, mientras
que 37 se realizaron de forma inmediata (4%) tras
el inicio de los s�ıntomas.
La mayor�ıa de los pacientes (53%) presentaron
estenosis de la ACI homolateral suboclusiva (>90%). En 81 casos (10%) se observ�o una oclusi�on
de la ACI contralateral. No existieron diferencias
Tabla II. Tasa de derivaci�on a lo largo del tiempo
692 Aleksic et al Anales de Cirug�ıa Vascular
en el lado intervenido (derecho frente a izquierdo:
429/421).
Per�ıodo N�umero de EAC Tasa de derivaci�on (%)01/2000-08/2001 166 21
Hallazgos radiol�ogicos preoperatorios 09/2001-04/2003 213 2305/2003-12/2004 247 20
01/2005-08/2006 224 18
EAC: endarterectom�ıa carot�ıdea.
Las gammagraf�ıas cerebrales mostraron lesiones
isqu�emicas cerebrales en el 58% de los casos (243/
418). El flujo cruzado hacia el hemisferio homolate-
ral se detect�o mediante angiograf�ıa en el 52% de los
casos (148/286), mientras que el flujo cruzado hacia
el hemisferio contralateral estuvo presente en el
18% de los (53/286). En el 30% (85/286) de los
casos no se observ�o flujo cruzado transhemisf�erico.
Determinaciones hemodin�amicas
intraoperatorias
El flujo de la ACI antes de la endarterectom�ıa oscil�oentre 1 y 620 ml/min, con una media de 164 ml/
min. La presi�on media en el mun�on de la ACI fue
de 50 mmHg, con un intervalo de 4-140 mmHg. El
cociente de presiones oscil�o entre 0,16 y 1,0, con
una media de 0,88.
Tasa de derivaci�on y comparaci�on a lo
largo del tiempo
En 173 pacientes fue necesario insertar un shunt
(20%). La tasa de derivaci�on no difiri�o de forma
significativa a lo largo de los cuatro per�ıodos (p ¼0,724) (tabla II).
Resultado
En estas 850 intervenciones se produjeron 7 d�eficits
temporales menores (0,8%) y 12 ictus de nueva
aparici�on (1,4%) con deterioro neurol�ogico perma-
nente. Entre estos 19 pacientes, 12 presentaron
s�ıntomas neurol�ogicos ya antes de la intervenci�on.
En 10 de los 19 pacientes se hab�ıa colocado un shunt.
Predicci�on de derivaci�on
Seg�un el an�alisis de RNA. La tolerancia al clampaje
de la car�otida, y por tanto la no necesidad de realizar
una derivaci�on, se predijo correctamente en el 96%
de los casos cuando se utilizaron los par�ametros
preoperatorios como factores de entrada para la
RNA y en el 91% de los casos en que se utilizaron
los par�ametros intraoperatorios. Sin embargo, la
necesidad de derivaci�on se predijo solamente en
un 9% con los par�ametros preoperatorios y en un
56% con los par�ametros intraoperatorios.
Una vez aplicado el an�alisis de regresi�on, los
pacientes que no necesitaron una derivaci�on fueron
identificados correctamente por los par�ametros
preoperatorios en el 98% de los casos, y por los
intraoperatorios en el 96%. De nuevo, la necesidad
de derivaci�on no estuvo suficientemente indicada ni
por los par�ametros preoperatorios ni por los intrao-
peratorios (9 y 41%, respectivamente).
An�alisis ROC. Tras el an�alisis ROC de la RNA (fig.
1), el ABC de los par�ametros intraoperatorios (0,84,
intervalo de confianza [IC] del 95%: 0,781-0,9) fue
mayor que el de los par�ametros preoperatorios
(0,695, IC del 95%: 0,623-0,768). Se observ�o una
diferencia similar en el an�alisis de regresi�on, con un
ABC de 0,873 (IC del 95%: 0,83-0,916) para los
par�ametros intraoperatorios y de 0,713 (IC del 95%:
0,655-0,771) para los preoperatorios (fig. 2).
DISCUSI �ON
El an�alisis multivariante mediante regresi�on log�ıs-tica se utiliza ampliamente en investigaci�on m�edica
para definir los factores pron�osticos. Dicho m�etodo
estad�ıstico se basa en la suposici�on de que las varia-
bles son lineales e independientes. En los sistemas
biol�ogicos y epidemiol�ogicos, no obstante, se han
demostrado principalmente interacciones complejas
no lineales. Cuando dichas relaciones entre las
variables son multidimensionales, se supone que
las RNA se adecuan mejor para la predicci�on de
resultados que otros modelos de predicci�on estad�ıs-tica. El car�acter de autoaprendizaje de la RNA se des-
cribe mejor por el proceso de entrenamiento de
retropropagaci�on utilizado en este estudio, en el
que el peso de las relaciones entre las variables se
establece mediante la comparaci�on repetitiva entre
los resultados predichos y el resultado real en el
grupo de datos suministrados, que determina en
�ultimo lugar su grado de significaci�on.
La dificultad a la hora de desarrollar modelos que
utilicen las RNA es que no existen teor�ıas com�un-
mente aceptadas que definan la arquitectura de la
red. Otra limitaci�on de los modelos de redes neurales
es que los coeficientes estandarizados y los cocientes
de probabilidad correspondientes a cada variable no
pueden calcularse y presentarse f�acilmente, dado
que son modelos de regresi�on.
1,00,80,60,40,20,0
1 - Specificity
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Sen
sitivity
intraop. parameters
preop. parameters
Fig. 2. Curvas ROC obtenidas del an�alisis de regresi�on
con respecto a los par�ametros pre e intraoperatorios.
1,00,80,60,40,20,0
1 - Specificity
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Sen
sitivity
intraop. parameters
preop. parameters
Fig. 1. Curvas ROC obtenidas de la RNA con respecto a
los par�ametros pre e intraoperatorios.
Vol. 22, N.º 5, 2008 RNA para predecir la necesidad de shunt en la cirug�ıa carot�ıdea 693
El an�alisis de las redes neurales genera pesos, que
son dif�ıciles de interpretar ya que se ven afectados
por el programa utilizado para generarlos24. Esta
falta de interpretabilidad a nivel de las variables
individuales (predictores) es una de las caracter�ısti-cas m�as criticadas en los modelos de redes neura-
les25. Adem�as, en comparaci�on con los modelos de
regresi�on lineal y log�ıstica, los modelos de RNA
tienen m�as tendencia al sobreajuste si se permiten
demasiados par�ametros libres. En este estudio, se
evit�o sobreajustar la red con los datos del entre-
namiento utilizando una validaci�on cruzada para
minimizar el error de generalizaci�on al aplicar el
modelo a un grupo de prueba.
Varias publicaciones en la literatura m�edica han
demostrado el �exito de los protocolos de RNA. En
una revisi�on realizada por Sargent26 de 28 estudios
importantes, la RNA super�o a los modelos de
regresi�on en 10 casos (36%), se vio superada por los
modelos de regresi�on en 4 (14%), y su rendimiento
fue similar a los modelos de regresi�on en los res-
tantes. Se lleg�o a la conclusi�on de que deben seguir
utiliz�andose ambos m�etodos, explor�andose de
forma complementaria. Gaudart et al27, utilizando
datos simulados, compararon el rendimiento de los
modelos de RNA y regresi�on lineal de los datos
epidemiol�ogicos y observaron que el rendimiento y
la solidez de ambos eran comparables. En otra
revisi�on colectiva de 28 estudios que compararon las
RNA con modelos de regresi�on log�ıstica o Cox, las
RNA superaron a los modelos de regresi�on en 10 de
los 28 estudios, pero se vieron superadas por los
modelos de regresi�on en 4 estudios, y el rendimiento
de ambos m�etodos fue similar en los 14 estudios
restantes. En los 8 estudios de mayor tamano
(tamano de la muestra > 5.000), los modelos de
RNA y de regresi�on empataron en 7 casos.
En cirug�ıa vascular, las RNA fueron capaces de
predecir complicaciones card�ıacas perioperatorias28
y el resultado, p. ej., en pacientes con rotura de
aneurisma a�ortico abdominal29.
En una publicaci�on reciente, se aplic�o de nuevo
una RNA en la correcci�on de aneurismas a�orticos
abdominales para predecir la mortalidad y fue
menos exacta que el an�alisis de regresi�on m�ultiple30.
Sin embargo, las variables de entrada se escogieron
por los resultados de la regresi�on log�ıstica univa-
riante de la misma base de datos.
Por el contrario, en este estudio, las variables de
entrada para la posible necesidad de derivaci�on fue-
ron seleccionadas independientemente de los datos
reales, de acuerdo con la literatura que sugiri�o estos
factores de riesgo31-35.
En conjunto, la RNA y los an�alisis de regresi�on
presentaron resultados similares en t�erminos de
importancia cl�ınica dado que los pacientes que tole-
raron el clampaje fueron identificados bastante
bien, mientras que la detecci�on fue baja en los que
necesitaron un shunt. Eso significa que estos
pacientes se habr�ıan dejado sin protecci�on frente a la
isquemia cerebral con el riesgo de sufrir un ictus si
nos hubi�esemos fiado de la predicci�on generada por
cualquier modelo estad�ıstico. Por lo tanto, la
colocaci�on de un shunt no puede basarse en los
694 Aleksic et al Anales de Cirug�ıa Vascular
par�ametros preoperatorios, como los signos cl�ınicos
o radiol�ogicos de ictus previo y otros criterios
angiogr�aficos, como el flujo cruzado solo, como se
ha sugerido anteriormente en la literatura. En tales
casos, la necesidad de establecer una derivaci�on
estar�ıa claramente subestimada.
Se supon�ıa que los par�ametros intraoperatorios
reflejaban mejor la condici�on hemodin�amica
durante la intervenci�on y, por tanto, quiz�a pre-
dec�ıan mejor el uso de shunt. Sin embargo, de
nuevo, la no necesidad de derivaci�on se predijo casi
siempre de forma correcta, mientras que la necesi-
dad de derivaci�on se predijo solamente en la mitad
de los pacientes que la necesitaron realmente. Esta
discrepancia se observ�o con la RNA y el an�alisis de
regresi�on. Si bien las variables intraoperatorias
proporcionaron mejores resultados que las variables
preoperatorias, la precisi�on predictiva sigue siendo
demasiado baja en vista de las consecuencias
potenciales de, err�oneamente, dejar de colocar un
shunt.
As�ı mismo, el an�alisis ROC confirma la superiori-
dad de las variables intraoperatorias para predecir el
uso de shunt durante la EAC, entre las que destaca la
que se utiliza m�as habitualmente, la presi�on del
mun�on de la ACI.
Al analizar los pacientes sometidos a EAC
tambi�en bajo anestesia local, Calligaro y Doug-
herty36 sugirieron un umbral de 40 mmHg para la
colocaci�on del shunt, en el que la tasa de falsos
negativos ser�ıa del 1%. Con este umbral, el doble de
los pacientes que realmente necesitaban una
derivaci�on habr�ıan recibido una en nuestra serie, lo
que ilustra las limitaciones de este �unico par�ametro.
Otros autores consideran que la presi�on del mun�on
de la ACI por s�ı misma no es adecuada para selec-
cionar los pacientes candidatos a una derivaci�on37.
Si todos estos resultados se transfieren a la EAC
realizada bajo anestesia general sin
neuromonitorizaci�on, sencillamente no sabr�ıamos
cu�ando realizar una derivaci�on sin exponer al
paciente a un riesgo de lesi�on vascular o isquemia
cerebral.
En el estudio aqu�ı descrito, la tasa de derivaciones
alcanz�o el 20%, porcentaje similar al observado por
otros autores38,39. Otras publicaciones describen
tasas de derivaci�on menores, de s�olo el 5%, al rea-
lizar EAC en pacientes despiertos40, hecho que no se
explica dado que las caracter�ısticas demogr�aficas,
anat�omicas y cl�ınicas, as�ı como la estrategia
quir�urgica, no difieren b�asicamente entre estas
publicaciones. En este estudio tampoco se produjo
un exceso de sedaci�on que pudiese ser causa de un
aumento del uso de shunts. Adem�as, puede demos-
trarse que la tasa de derivaci�on no depende de la
estrategia de cada cirujano, ya que la frecuencia de
su utilizaci�on no vari�o a lo largo del tiempo en este
estudio.
RESUMEN
En resumen, la RNA no mostr�o de forma clara una
mayor precisi�on que el an�alisis de regresi�on a la
hora de predecir la necesidad de derivaci�on durante
una EAC. En particular, los par�ametros preoperato-
rios recomendados tradicionalmente subestimaron
la necesidad de derivaci�on, pero los par�ametros
intraoperatorios tambi�en definir�ıan aproximada-
mente en uno de cada 2 pacientes que no tolerar�ıaun clampaje. La no necesidad de derivaci�on podr�ıapredecirse bastante bien mediante ambos modelos
estad�ısticos, lo que, no obstante, es cl�ınicamente
menos importante. Como consecuencia, no puede
brindarse ning�un consejo general en cuanto a la
colocaci�on de shunt para un paciente concreto que
vaya a someterse a una EAC sin la adecuada
neuromonitorizaci�on, que, por tanto, sigue siendo
obligatoria.
BIBLIOGRAF�IA
1. Barnett HJ, Taylor DW, Eliasziw M, et al. Benefit of carotid
endarterectomy in patients with symptomatic moderate or
severe stenosis. North American Symptomatic Carotid
Endarterectomy Trial collaborators. N Engl J Med 1998;339:
1415-1425.
2. Halliday A, Mansfield A, Marro J, et al. Prevention of disa-
bling and fatal strokes by successful carotid endarterectomy
in patients without recent neurological symptoms: rando-
mised controlled trial. Lancet 2004;363:1491-1502.
3. McKinsey JF, Desai TR, Bassiouny HS, et al. Mechanisms of
neurologic deficits and mortality with carotid endarte-
rectomy. Arch Surg 1996;131:526-531.
4. Salvian AJ, Taylor DC, Hsiang YN, et al. Selective shunting
with EEG monitoring is safer than routine shunting for
carotid endarterectomy. Cardiovasc Surg 1997;5:481-485.
5. Bond R, Rerkasem K, Rothwell PM. Routine or selective
carotid artery shunting for carotid endarterectomy (and
different methods of monitoring in selective shunting).
Stroke 2003;34:824-825.
6. Arnold M, Sturzenegger M, Schaffler L, et al. Continuous
intraoperative monitoring of middle cerebral artery blood
flow velocities and electroencephalography during carotid
endarterectomy. A comparison of the two methods to detect
cerebral ischemia. Stroke 1997;28:1345-1350.
7. Wellman BJ, Loftus CM, Kresowik TF, et al. The differences
in electroencephalographic changes in patients undergoing
carotid endarterectomies while under local versus general
anesthesia. Neurosurgery 1998;43:769-773.
8. Illig KA, Sternbach Y, Zhang R, et al. EEG changes during
awake carotid endarterectomy. Ann Vasc Surg 2002;16:
6-11.
9. Nguyen TQ, Lind L, Harris EJ, Jr. Selective shunting during
carotid endarterectomy. Vascular 2005;13:23-27.
Vol. 22, N.º 5, 2008 RNA para predecir la necesidad de shunt en la cirug�ıa carot�ıdea 695
10. Naylor AR. There is more to preventing stroke after carotid
surgery than shunt and patch debates. Eur J Vasc Endovasc
Surg 2005;29:329-333.
11. Terrin N, Schmid CH, Griffith JL, et al. External validity of
predictive models: a comparison of logistic regression, clas-
sification trees, and neural networks. J Clin Epidemiol
2003;56:721-729.
12. Baxt WG. A neural network trained to identify the presence
of myocardial infarction bases some decisions on clinical
associations that differ from accepted clinical teaching. Med
Decis Making 1994;14:217-222.
13. Baxt WG, Skora J. Prospective validation of artificial neural
network trained to identify acute myocardial infarction.
Lancet 1996;347:12-15.
14. Kemeny V, Droste DW, Hermes S, et al. Automatic embolus
detection by a neural network. Stroke 1999;30:807-810.
15. Das A, Ben-Menachem T, Cooper GS, et al. Prediction of
outcome in acute lower-gastrointestinal haemorrhage based
on an artificial neural network: internal and external vali-
dation of a predictive model. Lancet 2003;362:1261-1266.
16. Vijaya G, Kumar V, Verma HK. ANN-based QRS-complex
analysis of ECG. J Med Eng Technol 1998;22:160-167.
17. Kloppel B. Application of neural networks for EEG analysis.
Considerations and first results. Neuropsychobiology
1994;29:39-46.
18. Jando G, Siegel RM, Horvath Z, et al. Pattern recognition of
the electroencephalogram by artificial neural networks.
Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1993;86:100-109.
19. Penedo MG, Carreira MJ, Mosquera A, et al. Computer-aided
diagnosis: a neural-network-based approach to lung nodule
detection. IEEE Trans Med Imaging 1998;17:872-880.
20. DiRusso SM, Sullivan T, Holly C, et al. An artificial neural
network as a model for prediction of survival in trauma
patients: validation for a regional trauma area. J Trauma
2000;49:212-220.
21. Izenberg SD, Williams MD, Luterman A. Prediction of
trauma mortality using a neural network. Am Surg 1997;63:
275-281.
22. Dorsey SG, Waltz CF, Brosch L, et al. A neural network
model for predicting pancreas transplant graft outcome.
Diabetes Care 1997;20:1128-1133.
23. Bottaci L, Drew PJ, Hartley JE, et al. Artificial neural net-
works applied to outcome prediction for colorectal cancer
patients in separate institutions. Lancet 1997;350:469-472.
24. Baxt WG. Application of artificial neural networks to clinical
medicine. Lancet 1995;346:1135-1138.
25. Ohno-Machado L, Rowland T. Neural network applications
in physical medicine and rehabilitation. Am J Phys Med
Rehabil 1999;78:392-398.
26. Sargent DJ. Comparison of artificial neural networks with
other statistical approaches: results from medical data sets.
Cancer 2001;91:1636-1642.
27. Gaudart J, Giusiano B, Huiart L. Comparison of the perfor-
mance of multi-layer perceptron and linear regression for
epidemiological data. Comput Stat Data Analysis 2004;44:
547-570.
28. Lapuerta P, L’Italien GJ, Paul S, et al. Neural network
assessment of perioperative cardiac risk in vascular surgery
patients. Med Decis Making 1998;18:70-75.
29. Turton EP, Scott DJ, Delbridge M, et al. Ruptured abdominal
aortic aneurysm: a novel method of outcome prediction
using neural network technology. Eur J Vasc Endovasc Surg
2000;19:184-189.
30. Hadjianastassiou VG, Franco L, Jerez JM, et al. Optimal
prediction of mortality after abdominal aortic aneurysm
repair with statistical models. J Vasc Surg 2006;43:467-473.
31. Rosenthal D, Stanton PE, Jr, Lamis PA. Carotid endarte-
rectomy. The unreliability of intraoperative monitoring in
patients having had stroke or reversible ischemic neurologic
deficit. Arch Surg 1981;116:1569-1575.
32. Sandmann W, Kolvenbach R, Willeke F. Risks and benefits
of shunting in carotid endarterectomy. Stroke 1993;24:
1098-1099.
33. Schneider JR, Droste JS, Schindler N, et al. Carotid endar-
terectomy with routine electroencephalography and selec-
tive shunting: influence of contralateral internal carotid
artery occlusion and utility in prevention of perioperative
strokes. J Vasc Surg 2002;35:1114-1122.
34. Wain RA, Veith FJ, Berkowitz BA, et al. Angiographic cri-
teria reliably predict when carotid endarterectomy can be
safely performed without a shunt. J Am Coll Surg 1999;189:
93-100.
35. Lopez-Bresnahan MV, Kearse LA, Jr, Yanez P, et al. Anterior
communicating artery collateral flow protection against
ischemic change during carotid endarterectomy. J Neuro-
surg 1993;79:379-382.
36. Calligaro KD, Dougherty MJ. Correlation of carotid artery
stump pressure and neurologic changes during 474 carotid
endarterectomies performed in awake patients. J Vasc Surg
2005;42:684-689.
37. Lacroix H, Van Gertruyden G, Van Hemelrijck J, et al. The
value of carotid stump pressure and EEG monitoring in
predicting carotid cross-clamping intolerance. Acta Chir
Belg 1996;96:269-272.
38. Allen BT, Anderson CB, Rubin BG, et al. The influence of
anesthetic technique on perioperative complications after
carotid endarterectomy. J Vasc Surg 1994;19:834-842.
39. Mayer RC, Bingley J, Westcott MJ, et al. Intraoperative
neurological changes in 1665 regional anaesthetic carotid
endarterectomies predicts postoperative stroke. Aust NZJ
Surg 2007;77:49-53.
40. McCarthy RJ, Walker R, McAteer P, et al. Patient and hos-
pital benefits of local anaesthesia for carotid endarte-
rectomy. Eur J Vasc Endovasc Surg 2001;22:13-18.