Evaluación de los sistemas de calificación radiológica de la estenosis foraminal lumbar: una revisión sistemática

Área de la Ciencia:

• Neurocirugía
• Radiología
• Cirugía Ortopédica

Sus antecedentes:

• La estenosis foraminal lumbar (EFL) sintomática implica el estrechamiento del neuroforamen, lo que comprime los nervios espinales y causa dolor radicular.
• La imagen diagnóstica actual carece de un sistema de calificación consensuado para la EFL, lo que genera una atención inconsistente al paciente.
• Esta revisión evalúa los sistemas de calificación de EFL para identificar los métodos más utilizados y efectivos para evaluar la gravedad anatómica y la correlación clínica.

Objetivo del estudio:

• Revisar y comparar sistemáticamente los sistemas de calificación existentes para la estenosis foraminal lumbar (EFL).
• Identificar los sistemas de calificación de EFL más utilizados en la literatura publicada.
• Determinar el sistema de calificación de EFL más eficaz y confiable para correlacionar la gravedad anatómica con los síntomas clínicos.

Principales métodos:

• Revisión sistemática que se adhiere a las directrices de los Elementos Preferidos para Informes de Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (PRISMA).
• Búsqueda exhaustiva de literatura en PubMed, Embase y Cochrane Trials hasta julio de 2024.
• Síntesis narrativa y descriptiva de datos de 35 estudios elegibles, incluida la evaluación de sesgos.

Principales resultados:

• La resonancia magnética (RM) fue la modalidad principal (88,6%) en 35 estudios revisados.
• Se identificaron siete sistemas de calificación de EFL; el sistema de Lee et al. fue el más común (69%), seguido por el de Wildermuth et al. (14,3%).
• Se observaron sistemas de calificación de inteligencia artificial (IA) en dos estudios (5,7%), con hallazgos mixtos sobre la correlación de síntomas.

Conclusiones:

• El sistema de calificación de Lee et al. es el más establecido y confiable para la evaluación de EFL en la literatura actual.
• Si bien algunos estudios sugieren un vínculo entre el sistema de Lee et al. y los resultados clínicos, esta asociación necesita una mayor validación.
• Las tecnologías emergentes de IA tienen el potencial de mejorar la precisión diagnóstica y la aplicabilidad clínica de los sistemas de calificación de EFL.