Revista de Osteoporosis y Metabolismo Mineral (Jun 2020)

Fragilidad relativa de fémures osteoporóticos evaluados con DXA y simulación de caídas con elementos finitos guiados por radiografías de urgencias

  • Ruiz Wills C,
  • Tassani S,
  • Di Gregorio S,
  • Martínez S,
  • González Ballester MA,
  • Humbert L,
  • Noailly J,
  • Del Río LM

DOI
https://doi.org/10.4321/S1889-836X2020000200005
Journal volume & issue
Vol. 12, no. 2
pp. 62 – 70

Abstract

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Objetivo: El diagnóstico de osteoporosis se ha fundamentado en la medición de la densidad mineral ósea, si bien esta variable tiene una capacidad limitada en la discriminación de pacientes con o sin fracturas. La aplicación del análisis de elementos finitos (FE) sobre imágenes volumétricas de tomografía computarizada ha mejorado la clasificación de sujetos hasta 90%, aunque la dosis de radiación, complejidad y coste no aconsejan su práctica regular. Nuestro objetivo es aplicar el análisis FE a modelos tridimensionales con absorciometría radiológica dual (3D-DXA), para clasificar pacientes con fractura osteoporótica de fémur proximal y sin fractura. Material y métodos: Se seleccionó una cohorte de 111 pacientes con osteoporosis densitométrica: 62 con fractura y 49 sin ella. Se utilizaron modelos FE sujeto-específicos para el impacto, como la simulación estática de la caída lateral. Las simulaciones de impacto permiten identificar la región crítica en el 95% de los casos, y la respuesta mecánica a una fuerza lateral máxima. Se realizó un análisis mediante un clasificador discriminativo (Support Vector Machine) por tipo de fractura, tejido y género, utilizando las mediciones DXA y parámetros biomecánicos. Resultados: Los resultados mostraron una sensibilidad de clasificación del 100%, y una tasa de falsos negativos de 0% para los casos de fractura de cuello para el hueso trabecular en las mujeres. Se identifica la variable tensión principal mayor (MPS) como el mejor parámetro para la clasificación. Conclusión: Los resultados sugieren que el uso de modelos 3D-DXA podría ayudar a discriminar mejor a los pacientes con elevado riesgo de fracturarse.

Keywords