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Su uso lo comenzó a principios de 1980 en Alemania Medtech y ha ido generalizándose en el ámbito urológico gracias a Chaussy et al<span class="elsevierStyleItalic">.</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> con el paso de los años. Actualmente se considera un tratamiento no invasivo, seguro y efectivo. Esta efectividad varía según la localización y el tamaño del cálculo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, entre otros factores, lo que en ocasiones genera la necesidad de llevar a cabo varias sesiones para solucionar el problema. Esto ocasiona un impacto, por un lado, sobre la calidad de vida de los pacientes, que han de ser tratados mediante varios procedimientos con sus correspondientes molestias y, por otro lado, económico por los costes asociados que conlleva.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La tomografía axial computarizada (TAC) es una prueba de imagen muy completa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> que se ha convertido en el «patrón oro» para el diagnóstico del cólico renal o del dolor agudo en flanco<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">4–6</span></a>. Permite el diagnóstico de la presencia, número, tamaño y localización exacta del cálculo o cálculos que ocasionen la sintomatología, así como de cualquier enfermedad abdominal asociada o que sea la responsable de la clínica, una vez descartada la enfermedad urológica. Además, con esta técnica se han estudiado hasta la fecha distintas variables adicionales que pueden ser importantes en el devenir del tratamiento, como son la densidad del cálculo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">7–11</span></a>, el área o la distancia a la piel<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">12–17</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Resulta, por tanto, interesante estudiar las variables que puedan influir en la necesidad de llevar a cabo un retratamiento tras LEOC. El objetivo es anticipar la efectividad del tratamiento para optar desde el inicio por otro abordaje terapéutico. Esto permitiría un ahorro de molestias, tiempo, radiación, procedimientos y costes derivados. Es decir, se trata de identificar factores predictores y así poder elegir a los candidatos adecuados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">18–20</span></a>.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Materiales y métodos</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se trata de un estudio analítico retrospectivo en el que se incluye a 211 pacientes de entre todos los tratados mediante LEOC en nuestro centro entre enero de 2010 y diciembre de 2014. El criterio de selección escogido es la presencia de TAC realizada al diagnóstico. El seguimiento concluyó en junio de 2015, por lo que el tiempo varía entre 6 y 27 meses.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como variables clínicas registramos el sexo, la edad, el índice de masa corporal y los antecedentes de tabaquismo (previo o actual).</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La TAC helicoidal multicorte estaba realizada con TAC Siemens Somaton Definition y Siemens Sensation 64, con miliamperios (mA) ajustadas según la ventana de imagen, 120 kilovoltios (kV), con cortes cada 5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm en sus proyecciones axiales, coronales y sagitales, sin contraste intravenoso y con él (0,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml/kg). Mediante el visor de imágenes Syngo Studio fastView y sus herramientas, analizamos manualmente las variables radiológicas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>): localización del cálculo (cáliz superior, medio o inferior, pelvis renal, uréter proximal, medio o distal), diámetro máximo en milímetros (mm), área en centímetros cuadrados (cm<span class="elsevierStyleSup">2</span>), distancia de la piel al cálculo en centímetros (cm), densidad máxima en unidades Hounsfield (UH), grosor de panículo adiposo a nivel umbilical (cm), presencia de catéter o de dilatación de la vía urinaria. Las distancias y diámetros se calcularon mediante una regla informática, así como el área que definía el contorno, donde el programa calcula automáticamente la densidad máxima, mínima y la media aritmética. La mayor parte de las litiasis son mixtas y quizás sería más adecuado utilizar esta última, pero debido a que en litiasis pequeñas la medición de UH tiende a infraestimarse por el tejido circundante, elegimos la densidad máxima en el corte transversal y en la zona de mayor área para que se tratara de una medición más reproducible y más representativa.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los procedimientos de LEOC fueron realizados bajo sedación por el Servicio de Anestesia (paracetamol con o sin metamizol, midazolam intravenoso y remifentanilo en perfusión continua). Se utilizó Lithoskop combined X-ray/shock wave C-arm system de Siemens para localizar y fragmentar el cálculo, cuya evolución era evaluada periódicamente mediante fluoroscopia durante el procedimiento. Como regla general, el límite de energía total aplicada en cada procedimiento era de 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>julios (J) en caso de litiasis renal o de 120<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>J en caso de litiasis ureteral, con una frecuencia de 60 y 90<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>hertzios (Hz), respectivamente. La tolerancia fue en todos los casos buena o muy buena, sin registrarse incidencias. Además, registramos el tiempo de duración en minutos (min), el número y frecuencia de ondas de choque y la energía total administrada. Al finalizar el tratamiento, se agrupó la desintegración del cálculo en función de si el tamaño de los fragmentos residuales era menor o mayor de 4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizaba a los pacientes una radiografía simple de abdomen de forma sistemática transcurridos 15 días, repitiéndose en ocasiones varias veces hasta 3 meses después del procedimiento.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debido a la variación en cuanto al tiempo transcurrido hasta estar libre de fragmentos litiásicos, definimos como éxito en nuestro estudio la no necesidad de un retratamiento posterior, así como la no necesidad de ninguna maniobra complementaria a lo largo del seguimiento.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Utilizamos análisis de frecuencias para describir las características clínico-radiológicas, curvas ROC para elegir el mejor punto de corte en las distintas variables (el criterio usado para establecerlo era que la suma de sensibilidad más especificidad fuese máxima) y modelos de regresión logística binaria (estudio univariado y multivariado) para obtener aquellas con influencia independiente en la necesidad de retratamiento. Con estas últimas hemos diseñado un modelo de riesgo que valora mediante regresión logística binaria todas las posibles combinaciones y permite elegir el mejor modelo posible, es decir, el que mejor explica la probabilidad de necesitar retratamiento, con mayor significación estadística que cualquiera de las variables influyentes de forma individual (IBM SPSS versión 20.0).</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyó a 211 pacientes (126 hombres, 85 mujeres); en 101 casos (47,9%) las litiasis eran pielocaliciales y en 110 eran ureterales (52,1%). En 174 pacientes (82,5%) los fragmentos residuales fueron ≤4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm. Precisaron retratamiento 84 de los pacientes (39,8%).</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se muestran las características clínicas y radiológicas en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Utilizando las curvas ROC de variables cuantitativas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>), sus coordenadas y sus áreas bajo la curva (ABC), elegimos el mejor punto de corte (aquel con la mayor sensibilidad y especificidad posible)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. Dichos puntos de corte son 864 UH para la densidad máxima del cálculo, 7,5 mm en el diámetro máximo, 0,4 cm2 para el área y 2,67 cm para el panículo adiposo con los ABC que se observan (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio univariado son influyentes las siguientes variables: <span class="elsevierStyleItalic">densidad máxima<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>864</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">UH</span> (OR: 3,41); <span class="elsevierStyleItalic">diámetro máximo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm</span> (OR: 3,64); <span class="elsevierStyleItalic">área<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,4</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">cm</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span> (OR: 3,89); localización pielocalicial frente a ureteral (OR: 2,99); <span class="elsevierStyleItalic">fragmentos residuales<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">4</span> frente a ≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm (OR: 8,46) y <span class="elsevierStyleItalic">grosor del panículo adiposo a nivel umbilical<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,67<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm</span> (OR: 1,92).</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según el estudio multivariado, entre todas las variables influyentes, aquellas con influencia independiente en la necesidad de retratamiento son las 3 que figuran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Modelo de riesgo</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras estudiar todas las posibles combinaciones mediante regresión logística binaria, elegimos la que mejor explica la probabilidad de necesitar retratamiento, significativamente mejor que cualquiera de las variables influyentes tomadas de forma independiente.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El mejor modelo incluye 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>grupos de riesgo según el número de variables que presentan <span class="elsevierStyleItalic">(densidad >864 UH/diámetro >7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm/localización pielocalicial)</span>, con probabilidades de necesitar retratamiento significativamente diferentes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>):<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleUnderline">Grupo 1-bajo riesgo (0 variables):</span> formado por 94 pacientes (44,6%). OR: 1; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleUnderline">Grupo 2-riesgo intermedio (1-2 variables):</span> formado por 61 pacientes (28,9%). OR: 3,25; IC 95%: 1,56-6,75; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,002.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleUnderline">Grupo 3-alto riesgo (3 variables):</span> formado por 56 pacientes (26,5%). OR: 6,49; IC 95%: 3,10-13,60; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,000.</p></li></ul></p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Retratamiento según los grupos de riesgo</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Distribuyendo según el modelo de riesgo, precisaron retratamiento 19 pacientes del grupo 1 (20,2%), 30 del grupo 2 (49,2%) y 35 del grupo 3 (62,5%) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Discusión</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según las guías clínicas de la EAU<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>, atendiendo al tamaño y localización del cálculo existen distintas opciones de tratamiento activo igualmente válidas, sin evidencias a favor de una u otra, es decir, ya sea LEOC o ureterorrenoscopia (URS)/cirugía intrarrenal retrógrada/nefrolitotomía percutánea.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio se centra en el tratamiento de los cálculos mediante LEOC con el objetivo de mejorar en la selección de los pacientes al tener en cuenta más datos. Se trata de un análisis retrospectivo de las variables que influyen por sí mismas en la necesidad de recibir al menos un segundo tratamiento de LEOC. Además, se utiliza la información completa que aporta la TAC que, por otro lado, es la prueba de imagen de elección en casos de cólico renal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>, aunque no se realiza de forma sistemática en todos los centros.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen en la literatura trabajos sobre de la utilidad de la TAC para estimar el porcentaje de calcio que tiene el cálculo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> y para predecir su composición<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">23–27</span></a>. Asimismo, es conocida la relación de la densidad del cálculo con su dureza o resistencia a las ondas de choque; concretamente, las guías de la EAU apuntan que un posible punto de corte orientativo sería 1.000 UH y catalogan como cálculos de extrema dureza aquellos cuya densidad supera esta cifra.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a la distancia del cálculo a la piel (DCP), es lógico pensar que, a mayor distancia, menor efectividad de las ondas de choque de la LEOC sobre el objetivo. De hecho, en estudios como el de Patel et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> el único factor de influencia independiente para la tasa de ausencia de litiasis en su serie es la DCP, por encima incluso de la densidad del cálculo.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Müllhaupt et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> van en la línea de Patel al confirmar la influencia de la DCP, que supera a la densidad del cálculo como predictora. Mencionan también el índice de masa corporal, en el que, sin embargo, los resultados de los estudios son más contradictorios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">14,15</span></a>. Se sabe, por ejemplo, que la obesidad es un factor que influye negativamente en la efectividad de la LEOC, debido a la distancia que han de recorrer las ondas de choque, pero es lógico pensar también que ha de influir la composición de los tejidos vivos (piel, tejido adiposo, aponeurosis, músculo) que se encuentran en el camino desde el generador hasta el cálculo, pues la transmisión de las ondas se ve afectada por factores como el agua<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para continuar con la idea de los estudios existentes, se puede afinar aún más el procedimiento terapéutico gracias a la TAC, obteniendo múltiples datos detallados del propio paciente, tales como los diámetros (anteroposterior, transversal, diagonal) o la distancia del panículo adiposo. Además, existen opciones prometedoras de cara a la predicción, como la tomografía computarizada de energía dual, que parece tener un mayor potencial para caracterizar la composición de los distintos tipos de cálculos.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestro estudio resultan influyentes variables como la densidad máxima, el área, el diámetro y la localización del cálculo, el panículo adiposo del paciente (con 2,67<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm como punto de corte) y también el tamaño estimado de los fragmentos residuales al terminar el procedimiento: todas ellas resultan lógicas y en consonancia con lo publicado. De entre todas ellas, las que influyen de forma independiente son la densidad máxima, el diámetro y la localización. Con estas 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>variables, que se pueden obtener con la TAC de forma rápida y sencilla sin necesidad de esperar al informe radiológico, es posible distribuir o estratificar a los pacientes según cada caso (en forma de presencia<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1/ausencia<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0). De este modo, se puede atribuir una puntuación desde 0 (localización ureteral, diámetro menor de 7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm y densidad máxima menor de 864<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UH) hasta 3 (localización pielocalicial, diámetro mayor de 7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm y densidad máxima mayor de 864<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UH), pasando por situaciones intermedias según las variables que presenta.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, el objetivo de este estudio es obtener las variables de forma previa a la LEOC para tratar de predecir su efectividad. En los casos en que se puede optar por URS o LEOC, se tiene en cuenta la experiencia del urólogo, la accesibilidad a un tratamiento con LEOC, la localización con la particularidad del cáliz inferior<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a> y la situación personal de cada paciente, entre otras cosas. En los últimos años se ha modificado la tendencia: aunque todavía la LEOC permanece ampliamente extendida, está aumentando considerablemente el número de tratamientos endoscópicos, como describen García Galisteo et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diferencias entre ambas técnicas como la invasividad, manipulación de la vía urinaria, hospitalización frente a régimen ambulatorio, anestesia regional/general frente a sedación, portar o no catéter después del procedimiento, solucionar el problema en el momento o expulsar fragmentos durante unos días o semanas, etcétera. Por tanto, con estos grupos de riesgo se tienen más datos a la hora de decantarse por una u otra técnica, individualizando con cada paciente. Por ejemplo, en el caso de un paciente del grupo 3 (alto riesgo de retratamiento–3 variables presentes), se podría optar por un tratamiento endoscópico (URS/cirugía intrarrenal retrógrada), dada la alta probabilidad de precisar un retratamiento en caso de LEOC. En caso contrario, un paciente del grupo 1 (bajo riesgo de retratamiento–ninguna de las variables presentes) podría ser informado de la baja invasividad del procedimiento de LEOC y de la alta probabilidad de éxito que tendría en su caso particular, con una mejora de la tasa de éxito habitual, al tratarse de una probabilidad condicionada.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por supuesto, este modelo de riesgo no pretende imponer un tratamiento sobre otro, pues la elección depende de muchos factores. Únicamente intenta aportar más información para ayudar en la toma de decisiones. Es necesario profundizar los estudios, aumentando el número de pacientes y tratando de acotar más las variables.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por último, como limitaciones y aspectos que revisar de cara a futuros estudios, consideramos la posibilidad de estudiar más al detalle el tamaño, la localización del cálculo y profundizar en la DCP. En el caso del tamaño, el volumen es mejor estimador que el diámetro máximo o el área, por lo que, si se dispone de una reconstrucción 3D, se puede ser más exacto. En cuanto a la localización, habría que considerarla más específicamente según el cáliz o el nivel ureteral en el que se encuentra el cálculo. Para ello, sería conveniente aumentar notablemente el número de pacientes estudiados. Y para la DCP, que no parece tener influencia con base en nuestro estudio, quizás estableciendo la diferencia de la distancia según la localización del generador de las ondas podría aportar más información y tener mayor protagonismo, tal como se ha comentado en los estudios mencionados.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Conclusiones</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La densidad, el diámetro máximo y la localización pielocalicial del cálculo son factores determinantes en la efectividad del tratamiento con LEOC. Con estas variables, que se pueden obtener antes de la decisión terapéutica, el modelo de riesgo diseñado permite una aproximación precisa de cara a elegir el tratamiento más adecuado para cada caso en particular.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Conflicto de intereses</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que no tienen ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres886507" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec872657" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres886508" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec872658" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Materiales y métodos" ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Modelo de riesgo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Retratamiento según los grupos de riesgo" ] ] ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Conclusiones" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2016-10-17" "fechaAceptado" => "2016-12-21" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec872657" "palabras" => array:3 [ 0 => "Litotricia extracorpórea por ondas de choque" 1 => "Retratamiento" 2 => "Modelo de riesgo" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec872658" "palabras" => array:3 [ 0 => "Extracorporeal shock wave lithotripsy" 1 => "Retreatment" 2 => "Risk model" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Introducción</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La litotricia extracorpórea por ondas de choque (LEOC) es un tratamiento no invasivo, seguro y efectivo para las litiasis del tracto urinario cuya efectividad varía según la localización y el tamaño del cálculo, entre otros factores; en ocasiones es necesario realizar varias sesiones. El objetivo es tratar de predecir el éxito o fracaso conociendo previamente las variables influyentes.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Analizamos a 211 pacientes con TAC previa entre aquellos tratados mediante LEOC entre los años 2010 y 2014. Se estudian las variables influyentes en la necesidad de retratamiento utilizando modelos de regresión logística binaria (estudio uni- y multivariado): densidad máxima, diámetro máximo, área, localización, desintegración y distancia del panículo adiposo. Con las variables influyentes se ha diseñado un modelo de riesgo valorando con regresión logística todas las posibles combinaciones (IBM SPSS versión 20.0).</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Las variables de influencia independiente en la necesidad de retratamiento son: densidad máxima >864<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UH, diámetro máximo >7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm y localización pielocalicial. Utilizando estas variables, el mejor modelo incluye 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>grupos de riesgo con probabilidades de necesitar retratamiento significativamente diferentes: grupo 1-bajo riesgo (0 variables) con 20,2%, grupo 2-riesgo intermedio (1-2 variables) con 49,2% y grupo 3-alto riesgo (3 variables) con 62,5%.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La densidad, el diámetro máximo y la localización pielocalicial del cálculo son factores determinantes en la efectividad del tratamiento con LEOC. 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Its effectiveness varies depending on the location and size of the stones as well as other factors; several sessions are occasionally required. The objective is to attempt to predict its success or failure, when the influential variables are known beforehand.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Material and methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We analysed 211 patients who had had previous CT scans and were treated with ESWL between 2010 and 2014. The influential variables in requiring retreatment were studied using binary logistic regression models (univariate and multivariate analysis): maximum density, maximum diameter, area, location, disintegration and distance from the adipose panniculus. With the influential variables, a risk model was designed by assessing all possible combinations with logistic regression (version 20.0 IBM SPSS).</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The independent influential variables on the need for retreatment are: maximum density >864<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>HU, maximum diameter >7.5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm and pyelocaliceal location. Using these variables, the best model includes 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>risk groups with a probability of requiring significantly different retreatment: group 1–low risk (0 variables) with 20.2%; group 2–intermediate risk (1-2 variables) with 49.2%; and group 3–high risk (3 variables) with 62.5%.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The density, maximum diameter and pyelocaliceal location of the stones are determinant factors in terms of the effectiveness of treatment with ESWL. Using these variables, which can be obtained in advance of deciding on a treatment, the designed risk model provides a precise approach in choosing the most appropriate treatment for each particular case.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:7 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1067 "Ancho" => 1648 "Tamanyo" => 228723 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Medición área (cm<span class="elsevierStyleSup">2</span>) y densidad máxima (UH).</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1888 "Ancho" => 2520 "Tamanyo" => 180712 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas ROC.</p>" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Rango \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15–86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">IMC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">14,7–39,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Localización pielocalicial \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">101 (47,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Localización ureteral \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">110 (52,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Distancia al panículo (cm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,55–6,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Catéter previo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">53 (25,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Dilatación de la vía urinaria \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">104 (49,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Diámetro máximo (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3–27,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Densidad máxima (UH) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">937 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">123–1705 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Fragmentación buena–muy buena \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">174 (82,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Retratamiento \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">84 (39,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1497958.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características clínicas y radiológicas</p>" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="table-head ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top" scope="col">Variables resultado de contraste \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Área \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Error típ.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Sig. asintótica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Intervalo de confianza asintótico al 95%</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Límite inferior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Límite superior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Área (cm<span class="elsevierStyleSup">2</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,729 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,037 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,657 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,801 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Diametro máximo (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,730 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,036 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,659 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,802 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Distancia paniculo (cm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,534 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,041 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,407 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,453 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,615 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Densidad max (UH) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,675 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,038 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,601 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,748 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1497957.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Bajo el supuesto no paramétrico.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">Hipótesis nula: área verdadera<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,5.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Áreas bajo la curva (ABC)</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Wald \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Densidad máxima<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>864 UH \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,97 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,04–3,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,013 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4,363 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Diámetro<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,23–4,75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,010 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">6,609 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Localización pielocalicial \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2,43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,30–4,53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,005 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">7,796 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Constante (−1,815) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,163 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">32,02 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1497959.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Variables de influencia independiente en la necesidad de retratamiento:</p>" ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Grupo 1 (44,6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Grupo 2 (28,9%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 - 2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,56–6,75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Grupo 3 (26,5%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">6,49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,10–13,60 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1497963.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelo de riesgo</p>" ] ] 6 => array:8 [ "identificador" => "tbl0025" "etiqueta" => "Tabla 5" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at5" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Retratamiento</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sí \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="4" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Grupos de riesgo</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Bajo (grupo 1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Medio (grupo 2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Alto (grupo 3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">56 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">127 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">211 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1497962.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Retratamiento según el grupo de riesgo</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:30 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0155" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Extracorporeal shockwave lithotripsy (ESWL): A chronology" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "C. 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