| TAZ-TFG-2020-915 |
Reproducibilidad de un nuevo sistema automático (CAPILLARY.IO) en el análisis de imágenes capilaroscópicas
Bas Alcolea, Paula
Gracia Tello, Borja del Carmelo (dir.)
Universidad de Zaragoza,
MED,
2020
Departamento de Medicina, Psiquiatría y Dermatología, Área de Medicina
Graduado en Medicina
Resumen: INTRODUCCIÓN: La capilaroscopia periungueal es una técnica sencilla, barata y no invasiva que permite observar el daño microvascular, cobrando reciente importancia en el diagnóstico, monitorización y pronóstico de muchas enfermedades con microangiopatía. Sin embargo, la variabilidad en la interpretación de resultados ha condicionado el desarrollo de sistemas informáticos que permitan el análisis automático de las imágenes capilaroscópicas.
OBJETIVOS: comparar el grado de concordancia del sistema automático Capillary.io respecto a un gold estándar obtenido del acuerdo de 9 capilaroscopistas expertos y conocer el grado de concordancia inter-observador. Demostrar la validez del sistema para detectar capilares sin alteraciones, dilataciones, megacapilares, hemorragias, ramificaciones y tortuosidades.
MATERIAL Y MÉTODOS: se realizó un estudio transversal en el que 300 imágenes capilaroscópicas (1165 capilares) aleatorias y anónimas fueron analizadas por 9 observadores experimentados. Se calculó el grado de concordancia interobservador a partir de los 5 usuarios. Igualmente, el sistema realizó una valoración automática de las imágenes y se calculó su concordancia con el gold estándar (concordancia interobservador mayor a 5, 6, 7, 8 y 9 sucesivamente). También se analizó la validez del programa para cada variable mediante la sensibilidad y especificidad, los valores predictivos positivos y negativos y las razones de verosimilitud, así como su grado de concordancia mediante el estadístico kappa ponderado (IC 95%, p <0,05). Para los cálculos estadísticos se utilizaron los programas SPSS 22.0 y EPIDAT 3.0.
RESULTADOS: el grado de concordancia interobservador resultó en un 76,5% para el acuerdo de 5 ó más observadores, descendiendo progresivamente hasta un 15,4% para los 9 observadores. Capillary.io obtuvo niveles de concordancia mayores, llegando un 97,7% para los 9 observadores. Se obtuvieron resultados estadísticamente significativos en la detección automatizada de todas las alteraciones morfológicas analizadas.
CONCLUSIONES: Capillary.io demostró un alto grado de concordancia con el gold estándar, más fuerte a mayor consenso entre los observadores. Fue capaz de detectar con gran sensibilidad y especificidad las hemorragias y megacapilares, alteraciones muy relevantes de las microangiopatías. Serán necesarios más estudios para analizar su funcionalidad para la detección de dilataciones, tortuosidades y ramificaciones, aunque los resultados han sido prometedores.
OBJETIVOS: comparar el grado de concordancia del sistema automático Capillary.io respecto a un gold estándar obtenido del acuerdo de 9 capilaroscopistas expertos y conocer el grado de concordancia inter-observador. Demostrar la validez del sistema para detectar capilares sin alteraciones, dilataciones, megacapilares, hemorragias, ramificaciones y tortuosidades.
MATERIAL Y MÉTODOS: se realizó un estudio transversal en el que 300 imágenes capilaroscópicas (1165 capilares) aleatorias y anónimas fueron analizadas por 9 observadores experimentados. Se calculó el grado de concordancia interobservador a partir de los 5 usuarios. Igualmente, el sistema realizó una valoración automática de las imágenes y se calculó su concordancia con el gold estándar (concordancia interobservador mayor a 5, 6, 7, 8 y 9 sucesivamente). También se analizó la validez del programa para cada variable mediante la sensibilidad y especificidad, los valores predictivos positivos y negativos y las razones de verosimilitud, así como su grado de concordancia mediante el estadístico kappa ponderado (IC 95%, p <0,05). Para los cálculos estadísticos se utilizaron los programas SPSS 22.0 y EPIDAT 3.0.
RESULTADOS: el grado de concordancia interobservador resultó en un 76,5% para el acuerdo de 5 ó más observadores, descendiendo progresivamente hasta un 15,4% para los 9 observadores. Capillary.io obtuvo niveles de concordancia mayores, llegando un 97,7% para los 9 observadores. Se obtuvieron resultados estadísticamente significativos en la detección automatizada de todas las alteraciones morfológicas analizadas.
CONCLUSIONES: Capillary.io demostró un alto grado de concordancia con el gold estándar, más fuerte a mayor consenso entre los observadores. Fue capaz de detectar con gran sensibilidad y especificidad las hemorragias y megacapilares, alteraciones muy relevantes de las microangiopatías. Serán necesarios más estudios para analizar su funcionalidad para la detección de dilataciones, tortuosidades y ramificaciones, aunque los resultados han sido prometedores.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
Notas: INTRODUCTION: Nailfold Capillaroscopy is a simple, inexpensive and non-invasive technique that allows microvascular damage to be observed, gaining recent importance in the diagnosis, monitoring and prognosis of many diseases with microangiopathy. However, the variability in the results interpretation has led to the development of new computerized systems that allow the automatic analysis of capillaroscopic images. OBJECTIVES: to compare the degree of agreement between the automatic system Capillary.io and a gold standard obtained from the agreement of 9 expert capillaroscopists and to know the degree of the interobserver reliability. To demonstrate the validity of the system to detect normal and enlarged capillaries, hemorrhages, megacapillaries, ramifications and tortuosities. METHODS: a cross-sectional study was performed in which 300 random and anonymous nailfold capillaroscopic images (1165 capillaries) were analyzed by 9 experienced observers. The degree of interobserver agreement was calculated from the 5 users. Likewise, the system performed an automatic assessment of the images and their agreement with the gold standard was calculated (interobserver agreement greater than 5, 6, 7, 8 and 9 successively). The validity of the program for each variable was also analyzed using sensitivity and specificity, positive and negative predictive values, and likelihood ratios, as well as their degree of agreement using the weighted kappa statistic (95% CI, p <0.05). The programs used for statistical calculations were SPSS 22.0 and EPIDAT 3.0. RESULTS: the degree of interobserver agreement was 76.5% for the agreement of 5 or more observers, progressively decreasing to 15.4% for the 9 observers. Capillary.io obtained higher levels of agreement, reaching 97.7% for the 9 observers. Statistically significant results were obtained in the automated detection of all the morphological alterations analyzed. CONCLUSIONS: Capillary.io demonstrated a high degree of agreement with the gold standard, stronger with greater consensus among observers. He was able to detect with great sensitivity and specificity hemorrhages and megacapillaries, very relevant alterations in microangiopathies. More studies will be necessary to analyze its functionality to detect dilatations, tortuosities and ramifications, although the results have been promising.
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