Objetivos: El trauma cráneo encefálico (TCE) grave es un problema de salud pública que precisa de la utilización de escalas pronósticas que ayuden a predecir la evolución de los enfermos. Hallazgos tempranos en la tomografía computarizada (TC) son factores pronósticos importantes tras un TCE. El objetivo es desarrollar nuestro propio modelo de predicción basado en estos hallazgos.

Material y métodos: Incluimos 78 pacientes con TCE grave y puro ingresados en nuestro servicio de Medicina Intensiva. Analizamos retrospectivamente el estudio de TC cerebral realizado en las primeras 24 horas. Utilizamos una doble regresión logística con las variables que resultaron significativas (p < 0,05) en el análisis univariante para desarrollar nuestro propio modelo de predicción para las variables dependientes de mortalidad (GOSE 1) y resultado desfavorable (GOSE 1-6). Posteriormente realizamos tablas de contingencia para deducir sus valores de sensibilidad, especificidad, VVP y VVN. También valoramos su discriminación mediante la construcción de curvas ROC. El patrón “oro” con el que comparamos el rendimiento del nuevo modelo es el estado funcional de los pacientes a los 6 meses valorado según la GOSE y obtenido mediante entrevista telefónica.

Resultados: Las variables incluidas en el modelo son la presencia de un cuarto ventrículo de morfología anómala y de HSA en cisternas. Sus valores de sensibilidad, especificidad, VVP, VVN y AUC según el tipo de pronóstico se muestran en la tabla.

Conclusiones: Proponemos un modelo predictivo con sólo dos variables cuyo rendimiento resulta excelente para pronosticar mortalidad y bueno para predecir resultado desfavorable.