Nuevo modelo revela la colocación óptima de tornillos ortopédicos en fracturas

Sin embargo, bajo el estrés físico diario, estos tornillos pueden aflojarse o fallar, lo que representa un riesgo significativo para la recuperación del paciente.

Hasta ahora, predecir qué tornillos presentan riesgo ha sido un desafío, en gran medida debido a la imposibilidad de simular el estrés corporal real antes de la implantación. Investigadores han desarrollado ahora un nuevo método que utiliza imágenes de microtomografía computarizada (micro-TC) de alta resolución y pruebas mecánicas para predecir con precisión la estabilidad de los tornillos antes de la cirugía, lo que podría reducir las complicaciones y mejorar los resultados quirúrgicos.

El método fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Ciencias de la Salud Karl Landsteiner (Krems an der Donau, Austria) combinando técnicas avanzadas de imagen con simulaciones de estrés mecánico para estudiar cómo la estructura ósea influye en la estabilidad de los tornillos, con el objetivo de ofrecer una herramienta predictiva que ayude a los cirujanos a planificar colocaciones de implantes más seguras.

Mediante micro-TC, el equipo analizó 100 muestras óseas extraídas de cerdos, cuya estructura ósea se asemeja estrechamente a la humana. Estas muestras fueron escaneadas para mapear con detalle la estructura del hueso alrededor de los sitios previstos para los implantes. Después de implantar los tornillos, el equipo los sometió a diez escenarios de carga diferentes, incluyendo condiciones de estrés axial, de corte y mixtas que simulan actividades físicas rutinarias como caminar o levantar objetos.

Se midieron seis parámetros óseos, siendo el volumen óseo (VO) y la fracción de volumen óseo (BV/TV)los indicadores más sólidos de la fuerza que los tornillos podían soportar antes de fallar. Con estos datos, los investigadores desarrollaron dos modelos estadísticos para predecir la estabilidad de los tornillos. Uno de los modelos utilizó únicamente el volumen óseo, mientras que el otro combinó múltiples parámetros óseos mediante una regresión escalonada. Ambos demostraron una gran capacidad predictiva, explicando entre el 70 % y el 90 % de la variación en la falla de los tornillos entre las muestras analizadas.

Los resultados, publicados en la revista J Mech Behav Biomed Mater, confirman la capacidad de los modelos para evaluar el riesgo de fallo con antelación, ofreciendo una forma fiable de guiar la planificación ortopédica y evitar complicaciones como el aflojamiento de tornillos o fracturas. El estudio abre el camino hacia una atención ortopédica más personalizada, especialmente para grupos vulnerables como personas mayores o pacientes con osteoporosis. Al identificar las posiciones más estables para los tornillos en función de la estructura ósea específica de cada paciente, los cirujanos podrían tomar decisiones mejor informadas, lo que podría mejorar los resultados de la curación y reducir la necesidad de reintervenciones.