El estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el comité de ética institucional del Hospital Central Municipal de Jinhua (n.º 2022129). Se dispensó el requisito de consentimiento informado por escrito porque solo se analizaron datos retrospectivos sin identificación. Las herramientas de investigación utilizadas en este protocolo se enumeran en la Tabla de materiales.
1. Diseño del estudio y población de origen
Se realizó un estudio de cohorte observacional retrospectivo en el centro integral de accidente cerebrovascular del Hospital Central Municipal de Jinhua, Zhejiang, China. Se revisaron todos los ingresos consecutivos desde junio de 2024 hasta septiembre de 2025. Se incluyeron a los pacientes que hubieran sido admitidos dentro de las 24 h del inicio de los síntomas, que tuvieran una puntuación basal en la escala NIHSS de 5 o menos, y que hubieran recibido un diagnóstico por parte del equipo tratante de accidente cerebrovascular isquémico menor compatible con un proceso en territorio subcortical pequeño o de arteria perforante. Se excluyeron a los pacientes con otros subtipos etiológicos documentados, una puntuación basal en la escala NIHSS mayor de 5, un tiempo de inicio a admisión superior a 24 h, disfunción neurológica previa grave o enfermedad sistémica grave, o datos clínicos o de imagen principales incompletos. Cada exclusión se registró en el diagrama de flujo.
2. Clasificación etiológica e imagen cerebral
Se extrajo la clasificación etiológica asignada durante la atención habitual por el equipo tratante de accidente cerebrovascular. Dado que este fue un estudio retrospectivo basado en registros electrónicos, la asignación no se consideró prospectiva, centralizada, ciega ni reevaluada de forma independiente. Para los casos confirmados por resonancia magnética, se requirió una lesión subcortical aguda compatible con el síndrome neurológico en la imagen ponderada por difusión, con una anormalidad correspondiente en el coeficiente de difusión aparente y sin infarto cortical. Para los casos con tomografía computarizada exclusivamente, se requirió la exclusión de hemorragia y de un infarto territorial cortical, junto con un síndrome clínico lacunar compatible. Se reconoció que la tomografía computarizada por sí sola podría no ser capaz de confirmar directamente un infarto subcortical agudo pequeño.
Se registró el método de imagen, el tiempo desde el inicio hasta la imagen, el diámetro máximo de la lesión, el grosor del corte, el número de cortes axiales afectados, la afectación de la superficie pontina ventral, la estenosis de la arteria parental y la estenosis no culpable. Se definió operativamente BAD sospechosa como cualquiera de los siguientes criterios: un diámetro máximo de la lesión de al menos 15 mm, afectación de al menos tres cortes axiales o afectación de la superficie pontina ventral. No se dispuso de información detallada sobre el lado de la lesión, la localización anatómica, el segmento arterial responsable ni una nueva lectura independiente y ciega rastreable, y no se imputaron estos datos.
3. Evaluación angiográfica de la estenosis
Las mediciones de estenosis por TAC o RMN se obtuvieron de los informes de imágenes clínicas. El porcentaje de estenosis intracraneal se calculó utilizando la fórmula WASID:
[1 - (diámetro en la luz más estrecha
/diámetro de la arteria adyacente de referencia normal)] x 10015
La estenosis de la arteria parental se definió como un estrechamiento de al menos el 50% en la arteria que suministra el territorio infartado. La estenosis no culpable se definió como un estrechamiento de al menos el 50% fuera de ese territorio. La variable principal del modelo, cualquier estenosis vascular de al menos el 50%, se consideró positiva si alguno de los componentes era positivo. Dado que el segmento arterial responsable no se conservó, las mediciones específicas del segmento no pudieron verificarse de forma independiente.
4. Variables clínicas, de laboratorio y de tratamiento basales
Se extrajeron la edad, el sexo, la historia vascular, el tabaquismo, el consumo de alcohol, el uso previo al accidente cerebrovascular de antiagregantes plaquetarios, la puntuación basal en la escala de Rankin modificada, el tiempo desde el inicio hasta la admisión, la presión arterial sistólica (PAS) y diastólica (PAD) al ingreso, la puntuación basal en la escala NIHSS, el recuento de plaquetas, la glucemia, el recuento de neutrófilos, el recuento de linfocitos y el momento de la extracción sanguínea. Se calculó la relación neutrófilos-linfocitos (NLR) como el recuento absoluto de neutrófilos dividido por el recuento absoluto de linfocitos.
Se informó sobre la trombólisis intravenosa, la estrategia antiagregante plaquetaria única versus dual, el momento de inicio del tratamiento tras la admisión, la intensidad de las estatinas, el tratamiento hospitalario para reducir la presión arterial, el manejo de la glucosa, la anticoagulación y el momento registrado de la exposición a antitrombóticos en relación con la recolección de sangre. Ningún participante recibió anticoagulación durante la hospitalización. El volumen de fluidos intravenosos no se incluyó porque no pudo recuperarse de forma fiable. Estas intervenciones se consideraron posibles factores de confusión o consecuencias del estado clínico, y no exposiciones aleatorizadas.
5. Evaluaciones neurológicas y deterioro neurológico temprano (END)
Se utilizaron las puntuaciones de la escala NIHSS documentadas al ingreso, aproximadamente a las 24 y 72 h, y se incluyeron evaluaciones adicionales realizadas por empeoramiento clínico. Las puntuaciones fueron registradas por el equipo habitual de accidente cerebrovascular. No se documentó cegamiento del evaluador ni puntuación centralizada duplicada. El END primario se definió como un aumento de al menos 2 puntos totales en la escala NIHSS dentro de las 72 h posteriores al ingreso respecto al valor basal, en concordancia con la literatura actual sobre accidente cerebrovascular lacunar2,3. Se registró el momento y la causa documentada del deterioro. Se incluyó en el resultado primario todo deterioro significativo por cualquier causa, y el modelo se repitió utilizando únicamente el END de causa isquémica.
6. Manejo de datos faltantes
Se realizó una auditoría de los datos faltantes antes del análisis. Para tres registros con un valor NLR crudo faltante pero con recuentos disponibles de neutrófilos y linfocitos, se calculó el NLR de forma determinista. Para cuatro registros con una desviación estándar (DE) sistólica de 24 horas faltante, pero con disponibilidad de la presión arterial sistólica media y del coeficiente de variación, la DE se calculó como coeficiente de variación × presión arterial sistólica media. Tras estas derivaciones deterministas, los cuatro predictores principales y el resultado estaban completos, y los 240 pacientes se incluyeron en el modelo principal sin imputación múltiple. El único registro con estado desconocido respecto al uso de antitrombóticos antes de la extracción de sangre se excluyó únicamente del modelo exploratorio ajustado por tratamiento.
7. Análisis estadístico y desarrollo del modelo
Las variables continuas aproximadamente simétricas se resumieron como media ± DE, y las variables asimétricas o ordinales se resumieron como mediana (rango intercuartílico). Se utilizaron las pruebas t de Welch o las pruebas U de Mann-Whitney según correspondiera. Las variables categóricas se resumieron como n (%) y se compararon mediante pruebas de chi-cuadrado o pruebas exactas de Fisher.
El modelo principal de regresión logística incluyó la PAS de ingreso continua escalada por cada 10 mmHg, la NIHSS basal por punto, la RNC por unidad y cualquier estenosis vascular de al menos el 50 %. Se informaron el intercepto, los coeficientes, los errores estándar, las OR, los IC del 95 % y los valores P bilaterales. Se examinó la no linealidad de la PAS mediante un spline cúbico restringido con tres nudos en los percentiles 10, 50 y 90 (130,9, 157,0 y 194,0 mmHg), ajustado por NIHSS, RNC y estenosis. Se utilizó una prueba de razón de verosimilitud para el término no lineal. Se empleó el término lineal de la PAS cuando no se respaldaba la no linealidad.
Un umbral de la PAS de 169 mmHg se mantuvo únicamente como un análisis secundario simplificado. El umbral se seleccionó utilizando el índice de Youden máximo en los datos de desarrollo, y la incertidumbre del punto de corte se cuantificó mediante 1.000 remuestras bootstrap. El puntaje no validado de 0–12 y las categorías de bajo, intermedio y alto riesgo no se reinstauraron.
La discriminación se estimó utilizando el AUC y el IC bootstrap del 95 %. El modelo combinado se comparó con cada componente mediante diferencias bootstrap emparejadas, y no se afirmó superioridad cuando el IC de la diferencia incluía el cero. El optimismo se estimó mediante 1.000 remuestras bootstrap. Se generaron predicciones bootstrap fuera de bolsa para la calibración y el cálculo del puntaje de Brier. El análisis de la curva de decisión se realizó únicamente en rangos de probabilidades umbral del 5 % al 30 %, para los cuales la acción modelada consistió en observación neurológica mejorada y reevaluación clínica, en lugar de tratamiento automático.
Se realizaron análisis de sensibilidad en la cohorte con solo RM, tras la exclusión de estenosis de la arteria parental de al menos 50 %, tras la exclusión de BAD sospechosa y utilizando únicamente el deterioro neurológico de causa isquémica. Se ajustaron modelos exploratorios expandidos con penalización ridge que incluían variables de imágenes, tiempo de inicio y tratamiento para reducir la inestabilidad. En un análisis de punto crítico a las 24 horas, se eliminaron los pacientes que empeoraron antes de las 24 h, y se comparó un modelo de punto crítico con modelos que añadían la desviación estándar de la PA sistólica, el coeficiente de variación (CV) o la variabilidad real promedio (ARV). Estos modelos se interpretaron como predicciones dinámicas posteriores a la admisión. Se siguieron los principios de informe transparente de modelos predictivos16. El análisis de revisión reproducible se realizó utilizando Python 3.13.5, pandas 2.3.3, NumPy 2.3.3 y SciPy 1.16.2.