Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria ...

Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria temporal en el diagnóstico de la arteritis de células gigantes
Joan Brunsó Casellas
menor a 400.000/mm 3 . Página 104.
FIGURA 60: Diagrama que muestra la distribución de los pacientes según si
presentaron alteraciones sensitivas. Página 105.
FIGURA 61: Diagrama que muestra la distribución de los pacientes según si
presentaron anemia. Página 106.
FIGURA 62: Diagrama que muestra la distribución de los pacientes según si
presentaron clínica a nivel oftalmológico. Página 107.
FIGURA 63: Distribución de los pacientes según el algoritmo de Ellis y Ralston.
Página 113.
FIGURA 64: Distribución de los pacientes según el algoritmo 1 del Colegio
Americano de Reumatología. Página 116.
FIGURA 65: Distribución de los pacientes según el algoritmo 2 del Colegio
Americano de Reumatologia. Página 117.
FIGURA 66: Área bajo la curva ROC: 0.9057. Página 121.
FIGURA 67: Distribución de los casos por percentiles. Se considera como falsos
negativos de la BAT (Enfermos con BAT-Negativa) a aquellos casos que
fueron diagnosticados y tratados como una ACG y que además,
presentaron ≥ 3 criterios del Algoritmo 1 del Colegio Americano de
Reumatología. Página 122.
FIGURA 68: Gráfica que muestra la sensibilidad/ especificidad que obtendría el
modelos según los diferentes puntos de corte. Si se consideran como
enfermos los que se encuentran por encima del percentil 50, y como
sanos los que se encuentran por debajo, el modelo ofrecería una
sensibilidad del 80.4% y una especificidad del 85.6% en el diagnóstico
de la ACG. Página 124.
FIGURA 69: Distribución de los casos según nuestro algoritmo por percentiles. Se
consideran como falsos negativos de la BAT (Enfermos con BAT-
NEGATIVA) a todos los pacientes que fueron tratados como una ACG
(n= 102). Página 125.
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