Utilizzando dei modelli di regressione non lineari sono state analizzate le variabili significative o con significatività borderline ottenute con l'univariata.In particolare per quanto riguarda l'esito cicatriziale (patologico vs normale) sono stati considerati il sesso, l'età, la superficie a tutto spessore, la sede, il tempo di chiusura delle piaghe, il tipo di trattamento dell'ustione, il numero di interventi chirurgici e il tipo di IDE. Ad una prima analisi sono state subito scartate le variabili che, con i nuovi OR calcolati, non risultavano significative, mantenendo comunque il sesso e il numero di interventi, in quanto decisamente significativi all'univariata.Così facendo il modello multivariabile di regressione logistica relativo all'outcome esito cicatriziale si basa su 5 variabili che, sulla base dei risultati ottenuti dalla validazione, possono essere ragionevolmente considerate come reali fattori di rischio di cicatrizzazione patologica.CAPITOLO 5 DISCUSSIONE -76 -Essi sono:• Sesso (femmina)• Età (>)• Sede (Collo)• N°interventi chirurgici (>)• Tipo di IDE (1:4)Gli OR multivariati con IC95% sono elencati nella tabella 13.Il modello non può essere ritenuto ottimo, ma certamente molto valido, in quanto la riparametrizzazione della area sotto la curva (AUC) espressa come Dxy è pari a 0,303 (index-corrected) e, tenendo presente che il modello di regressione non è lineare, l'R 2 equivale a 0,079 (index-corrected) (Tabella 14).Interessante osservare come mantengano la significatività la sede (collo, addome, perineo vs arto superiore) e il tipo di IDE (intero vs 1:4) e acquisisca significatività l'aumentare dell'età.Per quanto riguarda l'evoluzione cicatriziale sono stati considerati il sesso, l'età, l'eziologia, la sede, il tempo di chiusura lesioni, la latenza del primo intervento, la tipologia di intervento e il trattamento chirurgico della cicatrice. Ad una prima analisi sono state subito scartate le variabili che, con i nuovi HR calcolati, non risultavano significative, mantenendo comunque sesso e età. Così facendo il modello multivariabile di regressione relativo all'outcome evoluzione si basa su 5 variabili. I relativi HR multivariati sono elencati nella tabella 15. Il modello, in questo caso, non ha raggiunto una sufficiente validazione in quanto ottiene un R 2 di 0,023 (indexcorrected) e un valore di stima D di 0,002 (index-corrected) (Tabella 16). Per questi motivi non può essere applicato con ragionevole certezza come predittore di evoluzione sfavorevole nonostante la sede si riveli la variabile più significativa.-77 -Alla luce dei risultati ottenuti dalla validazione del modello multivariabile riferito all'outcome tipo cicatriziale è stato realizzato un nomogramma prognostico per la stima del rischio di cicatrizzazione patologica post ustione.Il nomogramma è uno strumento di calcolo grafico realizzato sottoforma di diagramma a due dimensioni che utilizza scale di valori conosciute a priori (lineari o logaritmiche) per quantificare un determinato tipo di risultato correlato.In questo caso le variabili note sono poste su scale lineari e per ottenere il risultato bisogna procedere in 2 step:1. per ogni fattore relativo al paziente (età,sesso) e alla lesione (sede, numero di interventi chirurgici effettuati, tipo di IDE) viene assegnato un punteggio ricavato tracciando una linea immaginaria dal valore corrispondente verso la scala numerica (da 0 a 100) posta in alto (Grafico 14);2. dalla somma dei cinque punteggi si ottiene un totale che corrisponde sulla scala numerica posta in basso al rischio di cicatrizzazione patologica (Grafico 