Introducción  Las escalas pronósticas o diagnósticas también conocidas como scores de riesgo, son ejemplos típicos en Medicina de criterios de clasificación conjunta, su obtención en muchas casos requiere del empleo de clasificadores multivariantes. Ante una serie de clasificadores, debemos decidir cuál de ellos se desempeña mejor, en este sentido las matrices de confusión y las curvas ROC, juegan un papel preponderante.

Métodos  Se utilizó como caso de estudio la búsqueda de un índice predictivo para relaparotomías (IPR). Se comenzó analizando múltiples predictores con el objetivo de evaluar su capacidad de predicción sobre la respuesta binaria: hallazgo positivo en relaparotomía (Si/No), con este fin se emplearon los siguientes métodos de clasificación: análisis discriminante, árboles de decisión y regresión logística. Los resultados, fueron cuestionados a través de los parámetros ofrecidos por las matrices de confusión y de áreas bajo la curva ROC.

Resultados Para la regresión logística el área bajo la curva, fue de 0,999 y para el árbol de decisión y análisis discriminante, esta fue de 0,997; la precisión, la exactitud y el CP+ para el primer clasificador fueron, 98,42%, 99,6% y 200 respectivamente, mientras que para los dos restantes los resultados fueron, 98,03%, 99,5% y 143.

Conclusiones  La regresión logística fue la que mejor se desempeñó ante el índice predictivo de relaparotomías. Se implementó una metodología simple y adecuada para ponerla en manos de decisores que trasciende a todos los estudios que requieran el uso de criterios de positividad conjunta para la estimación de riesgo.