Objetivos: Elaborar un modelo predictivo del pronóstico funcional en el día 90 de pacientes sometidos a trombectomía mecánica (TM) a partir de variables clínicas y demográficas.

Material y métodos: Estudio retrospectivo y observacional en el que se recogieron 22 variables clínico-radiológicas entre abril de 2016 y abril de 2024 mediante revisión de historias clínicas de pacientes sometidos a TM. Como variable respuesta se utilizó la escala Rankin modificada (mRS) al día 90, dividida en buen y mal pronóstico [0-2 vs. 3-6]. Se emplearon los test chi-cuadrado para variables cualitativas y pb2gen del paquete (WRS) del software R para variables cuantitativas. Se generó el modelo predictivo mediante regresión logística (RL).

Resultados: Se incluyeron 356 pacientes. En el análisis univariante fueron significativas la edad (68 [61-76,8] vs. 73 [60,8-81], p = 0,008), glucemia_basal (113 [100-130] vs. 129 [110-164], p = 0,000), NIHSS_basal (13 [9-17] vs. 17 [13-20], p = 0,000), NIHSS_24h (2 [0-3] vs. 13 [6-20], p = 0,000) y ASPECTS_post_TM (8 [7,25-9] vs. 7 [5-8], p = 0,000), TICI_final (p = 0,002), transformación hemorrágica (p = 0,000), mRS_basal (p = 0,000) y número_pases (p = 0,041). Las variables significativas por RL fueron: glucemia_basal, NIHSS_basal, ASPECTS_post_TM, oclusión_basilar y mRS_basal. El rendimiento de la RL fue: sensibilidad = 0,865, especificidad = 0,553, valor predictivo positivo = 0,828, valor predictivo negativo = 0,563, AUC = 0,868.

Conclusión: El modelo generado es capaz de detectar con elevada fiabilidad los pacientes con peor pronóstico funcional. El efecto de primer pase podría tener relevancia en el pronóstico funcional al día 90.