Autores
A. Viedma Sánchez, J.A Delgado Torralbo, C. Romero Muñoz
Introducción
La falta de adherencia al tratamiento con presión positiva continua (CPAP) sigue siendo un problema clínico relevante en
pacientes con apnea obstructiva del sueño (AOS). Identificar desde la consulta factores
predictores de buena o mala adherencia permitiría individualizar el seguimiento y optimizar
recursos. El objetivo fue desarrollar un modelo predictivo de adherencia a CPAP basado en
variables clínicas del paciente.
Metodología
Estudio observacional prospectivo de 211 pacientes con AOS valorados en la consulta
monográfica de Neumología de Apnea del sueño del Hospital Universitario Virgen Macarena.
Se evaluó la adherencia a CPAP (variable dicotómica: cumplidor / no cumplidor y variable
cuantitativa continua: horas de uso medio diario). Se incluyeron como predictores edad, IMC,
sexo y presión de CPAP. Se usaron modelos predictivos habituales (regresión lineal y logística) y
multiregresión (machine learning).
Resultados
Se ha observado una mayor probabilidad de adherencia a CPAP a mayor edad (p=0,022), una
menor presión de CPAP (p<0,001), el sexo femenino (p=0,003) y un mayor IMC (p=0,006).
También resultó significativo al incluir como variable única la carga de enfermedad (HB, IAH, IDH)
(p=0,001). El modelo implica una alta sensibilidad (85,9%) y una baja especificidad (34,2%). Los
modelos tradicionales fueron más relevantes en explicar la adherencia.
Conclusiones
Un modelo basado en edad, IMC, sexo, presión de CPAP y carga de enfermedad podría
predecir la adherencia a CPAP en pacientes con AOS. Su alta sensibilidad lo haría útil para
identificar pacientes con riesgo de mala adherencia desde la consulta, permitiendo diseñar
estrategias de seguimiento más personalizadas. Es necesario aumentar el tamaño muestral
para conclusiones evidentes.
