Modelo predictivo: Factores clínicos, de neuroimagen y tratamiento asociados a la epilepsia farmacorresistente en pacientes con neurocisticercosis

Abstract

Introducción: La neurocisticercosis (NCC) es la infección parasitaria más frecuente del sistema nervioso central y una causa importante de epilepsia adquirida en regiones endémicas. Su evolución clínica es variable, desde casos controlados hasta epilepsia farmacorresistente. Factores como calcificaciones, edema perilesional y localización de quistes podrían influir en la severidad, pero aún no existe un modelo predictivo integral. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo que identifique factores clínicos, de neuroimagen y de tratamiento asociados con la epilepsia farmacorresistente en pacientes con NCC. Metodología: Se analizarán 220 pacientes adultos con diagnóstico de NCC y epilepsia, provenientes de tres ensayos clínicos previos. Se describirán variables clínicas, tratamiento y neuroimagen. El análisis incluirá pruebas estadísticas bivariadas y la construcción de un modelo de regresión logística multivariada, aplicando técnicas de balanceo de clases (SMOTE) para optimizar la sensibilidad. El rendimiento del modelo se evaluará mediante el área bajo la curva ROC (AUC), calibración y validación cruzada k-fold. La información utilizada estará anonimizada y se seguirán las pautas éticas internacionales. Resultados esperados: Se espera encontrar una relación significativa entre la presencia de características clínicas, de tratamiento y hallazgos de neuroimagen con epilepsia farmacorresistente. Conclusión: Este estudio permitirá identificar predictores clínicos y de neuroimagen de epilepsia grave en NCC, lo que facilitará la estratificación de riesgo y el diseño de herramientas predictivas aplicables en la práctica clínica, especialmente en contextos endémicos.