Introducción

Radiculopatía cervical (RC) es una afección frecuente que deriva de la compresión mecánica de un nervio. Puede causar neuropraxia (alteración del nervio sin daño axonal), así como irritación química de la raíz nerviosa. Su presentación clínica es muy variable según el paciente, por lo que la anamnesis por sí sola tiene un valor diagnóstico limitado. Aunque se han propuesto varias pruebas clínicas para ayudar al diagnóstico, ninguna ha demostrado una validez suficiente cuando se usa de forma aislada.

En 2023, Wainner et al. propusieron un grupo clínico de cuatro pruebas (ULNT1, test de Spurling, test de distracción cervical y movilidad cervical < 60° en el lado sintomático). Sin embargo, este grupo todavía no se ha sometido a una validación externa, lo que significa que su rendimiento diagnóstico no se ha puesto a prueba en poblaciones más amplias y heterogéneas, con distinta gravedad de la enfermedad y características demográficas.

El presente estudio tuvo como objetivo validar externamente el cluster de Wainner para el diagnóstico de la radiculopatía cervical y explorar si un grupo alternativo de pruebas podía lograr una precisión diagnóstica superior.

Métodos

Este estudio prospectivo de exactitud diagnóstica incluyó, de forma consecutiva, a una cohorte de pacientes que acudían con dolor de cuello y/o síntomas compatibles con radiculopatía cervical en el contexto de la incertidumbre diagnóstica habitual. El estudio siguió las directrices de las Normas de 2015 para la Comunicación de Estudios de Exactitud Diagnóstica (STARD). 

Participantes

Pacientes consecutivos derivados a un servicio de neurocirugía con dolor cervical crónico (≥3 meses) y/o síntomas radiculares cervicales. Los participantes elegibles tenían entre 18 y 65 años, dolor moderado (EVA 30–79/100) y discapacidad cervical (NDI ≥20%), y se sometieron a un estudio diagnóstico estandarizado, que incluyó una RM. Se excluyeron los pacientes con cirugía cervical previa, traumatismo importante, mielopatía cervical, comorbilidades importantes, embarazo o incapacidad para comunicarse en francés.

Prueba de índice 

Se evaluaron doce pruebas clínicas y hallazgos de la historia clínica frente al estándar de referencia el mismo día. Estos incluyeron el signo de Bakody modificado, la prueba de Spurling (reproducción de síntomas en cuello y brazo), la prueba de distracción cervical, cuatro pruebas de neurodinámica del miembro superior (ULNT1, ULNT2a, ULNT2b, ULNT3), rotación cervical <60°, ROM cervical asimétrica, edad >48 años y duración de los síntomas <62 semanas. La evaluación clínica la realizó una fisioterapeuta experimentada que desconocía la asignación (ciega), usando criterios predefinidos para clasificar los resultados como positivos, negativos o indeterminados.

Como la edad y la duración de los síntomas son variables continuas, se utilizó el análisis de la curva característica operativa del receptor (ROC) para determinar los umbrales que mejor discriminaban entre pacientes con y sin radiculopatía cervical. Los puntos de corte resultantes (edad >48 años y duración de los síntomas <62 semanas) permitieron convertir estas variables en predictores diagnósticos dicotómicos para los análisis posteriores. 

Todas las pruebas de cribado se clasificaron como positivas o negativas según criterios predefinidos, mientras que las pruebas que no pudieron completarse por intolerancia del paciente se consideraron indeterminadas.

Estándares de referencia 

El diagnóstico de referencia lo estableció un neurocirujano con 15 años de experiencia, que desconocía los resultados de las pruebas índice. La radiculopatía cervical se diagnosticó en función de la combinación de hallazgos clínicos compatibles (dolor radicular en un dermatoma y/o signos neurológicos) y de la evidencia en la RM de compresión o irritación de la raíz nerviosa en el nivel cervical correspondiente.

Análisis 

En primer lugar, los autores compararon los grupos con radiculopatía cervical (CR) y sin CR en cuanto a las características demográficas basales. Las variables continuas (p. ej., la edad) se describieron con medias y desviaciones estándar, mientras que las variables categóricas (p. ej., el sexo) se presentaron como frecuencias y porcentajes. Las comparaciones entre grupos se realizaron con la prueba de rangos con signo de Wilcoxon (Wilcoxon rank-sum) para las variables continuas, y con la prueba de chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher para las variables categóricas, en función del tamaño muestral. Este paso tenía como objetivo evaluar las diferencias basales entre los grupos.

A continuación, se evaluó la exactitud diagnóstica de cada prueba clínica mediante tablas de contingencia 2 × 2 construidas frente al estándar de referencia, tal y como se muestra a continuación:

A partir de estas tablas, se calcularon la sensibilidad y la especificidad. La sensibilidad representaba la proporción de pacientes con CR que dieron positivo, mientras que la especificidad representaba la proporción de pacientes sin CR que dieron negativo.

Las razones de verosimilitud se obtuvieron posteriormente mediante fórmulas estándar. La razón de verosimilitud positiva (LR+), se calculó como sensibilidad / (1 − especificidad) y refleja hasta qué punto una prueba positiva aumenta la probabilidad de CR. La razón de verosimilitud negativa (LR−), calculada como (1 − sensibilidad) / especificidad, indica hasta qué punto una prueba negativa disminuye la probabilidad de CR.

Las probabilidades posteriores a la prueba se estimaron después usando el teorema de Bayes, incorporando la probabilidad previa (es decir, la prevalencia de CR en la muestra) y los cocientes de verosimilitud. Para los resultados de prueba positivos y negativos, las probabilidades posteriores a la prueba se calcularon usando las siguientes ecuaciones:

Probabilidad postprueba (prueba positiva) = (probabilidad preprueba × LR+) / [(probabilidad preprueba × LR+) + (1 − probabilidad preprueba)]

Probabilidad postprueba (test negativo) = (probabilidad preprueba × LR−) / [(probabilidad preprueba × LR−) + (1 − probabilidad preprueba)]

Además, se realizaron análisis de la curva característica de funcionamiento del receptor (ROC) para las variables continuas (edad y duración de los síntomas) con el fin de determinar los valores de corte óptimos. Se probaron varios umbrales y se seleccionaron los valores que ofrecían el mejor equilibrio entre sensibilidad y especificidad.

Para el primer objetivo del estudio, los autores validaron la regla de predicción clínica de Wainer existente creando combinaciones de hallazgos positivos (1 de 4, 2 de 4, 3 de 4 y 4 de 4 pruebas positivas). Para cada combinación, se recalcularon las medidas de exactitud diagnóstica, incluida la sensibilidad, la especificidad, los cocientes de verosimilitud y las probabilidades posteriores a la prueba.

Para el segundo objetivo, los autores desarrollaron una nueva regla de predicción clínica. Inicialmente, cada variable se evaluó por separado mediante análisis de 2 × 2, y solo se conservaron aquellas que mostraban potencial valor diagnóstico (LR+ > 1,5 y/o LR− < 0,5). A continuación, se aplicó un modelo de regresión logística paso a paso hacia atrás para identificar predictores independientes: las variables entraban en el modelo con p < 0,10 y se eliminaban con p > 0,15. Por último, las variables retenidas se combinaron para construir un nuevo clúster para el diagnóstico de radiculopatía cervical.

Resultados

El estudio incluyó 85 participantes, de los cuales el 31,7% (n = 27) contaba con un diagnóstico de radiculopatía cervical (RC). El grupo no RC estaba formado por 58 participantes, incluidos 42 con dolor de cuello sin un diagnóstico de radiculopatía cervical, 12 con atrapamiento de nervio periférico y 4 con dolor de hombro difuso. La proporción de participantes mujeres fue mayor en el grupo no RC, mientras que la duración de los síntomas fue más larga entre los participantes con RC.

La exactitud diagnóstica de las 12 pruebas clínicas seleccionadas se presenta en la Tabla 2, incluyendo su sensibilidad, especificidad, razones de verosimilitud y probabilidades posteriores a la prueba. Entre las pruebas individuales, se observó la mayor sensibilidad (96,3%) para el criterio de al menos una prueba de neurodinámica del miembro superior (ULNT) positiva de cuatro.

El test del brazo de Spurling para el dolor demostró la mayor especificidad (98,3%), con una razón de verosimilitud positiva (LR+) de 34,37, lo que corresponde a una probabilidad post-test del 94,1% tras un resultado positivo. En cambio, el test de distracción cervical fue la prueba individual más eficaz para descartar la RC, con una probabilidad post-test negativa del 11,9%.

Para evaluar la validez diagnóstica del conjunto de pruebas de Wainner, los autores examinaron distintas combinaciones de hallazgos positivos. El criterio más sensible fue la presencia de al menos una prueba positiva de las cuatro, mientras que el criterio más específico exigía que las cuatro pruebas fueran positivas. De forma destacada, cuando ninguna de las cuatro pruebas era positiva, se excluyeron correctamente todos los casos de CR (LR− = 0; probabilidad postprueba = 0%). En cambio, cuando las cuatro pruebas eran positivas, el cociente de verosimilitud positivo se aproximó a infinito, lo que dio lugar a una probabilidad postprueba del 100%. Sin embargo, exigir que las cuatro pruebas fueran positivas solo identificó al 17,9% de los pacientes con CR, lo que refleja una sensibilidad limitada pese a una especificidad excelente.

Para abordar el segundo objetivo del estudio, los autores realizaron un análisis de regresión logística paso a paso hacia atrás sobre ocho variables candidatas: el test de abducción del hombro, el test de distracción cervical, el test de dolor cervical de Spurling y el test de dolor en el brazo de Spurling, y los cuatro ULNT. Este análisis identificó tres variables para el modelo diagnóstico final:

• Test de abducción del hombro modificado
• Prueba de Spurling para el dolor en el brazo
• Dos o más ULNT positivos de cuatro

Este clúster diagnóstico simplificado mostró un rendimiento diagnóstico prometedor. Cuando ninguno de los tres criterios fue positivo, todos los casos de CR se descartaron correctamente. Por el contrario, cuando los tres criterios fueron positivos, el cociente de verosimilitud positivo fue infinito, lo que dio lugar a una probabilidad postprueba del 100%. Un resultado con dos hallazgos positivos de los tres produjo un LR+ de 7,06 y un LR− de 0,17.

Importante: en comparación con el cluster original de Wainner, el modelo simplificado de tres pruebas mejoró la sensibilidad en su umbral diagnóstico más alto. Al exigir que las tres pruebas salgan positivas, se identificó correctamente al 37% de los pacientes con radiculopatía cervical: más del doble de la proporción identificada por el cluster original de cuatro pruebas (17,9%), manteniendo a la vez una especificidad perfecta.

Preguntas y reflexiones

Las condiciones de prueba propuestas por los autores del estudio sugieren que este nuevo clúster podría ser útil tanto para confirmar como para descartar la radiculopatía cervical. Cuando no se cumplía ninguno de los tres criterios, todos los casos de radiculopatía cervical se descartaron correctamente, mientras que la presencia de los tres criterios dio lugar a una tasa de confirmación del 100%.

Sin embargo, en la práctica clínica, los resultados de las pruebas rara vez son tan claros. Por eso, hallazgos individuales deben interpretarse en conjunto para orientar mejor el razonamiento clínico. Las pruebas con alta sensibilidad son especialmente útiles para descartar el diagnóstico de radiculopatía cervical, como la prueba de distracción cervical y la prueba modificada de abducción del hombro. Conviene tener en cuenta, no obstante, que ambas son maniobras que alivian los síntomas; en consecuencia, los pacientes que no presentan síntomas en reposo pueden no mostrar respuesta, lo que podría reducir su rendimiento diagnóstico en la práctica.

Las pruebas de alta sensibilidad, como las ULNT, son especialmente útiles para descartar una radiculopatía. En este estudio, al menos un ULNT positivo de los cuatro evaluados obtuvo una sensibilidad del 96,3% y un cociente de verosimilitud negativo (LR−) de 0,08. En comparación, la prueba de distracción cervical y la prueba modificada de abducción del hombro mostraron una menor capacidad para descartar, con valores de LR− de 0,29 y 0,36, respectivamente. Esto sugiere que las ULNT son una herramienta clínica especialmente valiosa, sobre todo en pacientes con presentaciones poco claras en las que la participación cervical podría contribuir a los síntomas en el miembro superior.

ULNTs son especialmente relevantes, dado que los trastornos cervicales pueden imitar afecciones periféricas del sistema musculoesquelético. Por lo tanto, deberían incluirse en la valoración de los pacientes que presentan síntomas poco claros en la extremidad superior. Las pruebas neuromeningeas pueden ayudar a identificar la sensibilización neural a la mecánica y orientar el razonamiento clínico. Posteriormente, puede utilizarse la distracción cervical y el test de Spurling en combinación para valorar aún más si la columna cervical podría ser una posible fuente de implicación o atrapamiento de la raíz nerviosa.

Háblame de lo que es un "nerd

Para derivar una nueva regla de predicción clínica (RPC), los autores utilizaron un enfoque de regresión logística por pasos. Este método empieza con un conjunto de variables candidatas (en este caso, pruebas clínicas) y selecciona o elimina de forma secuencial los predictores en función de criterios estadísticos para identificar el modelo que mejor predice el desenlace (diagnóstico de la radiculopatía cervical). En esencia, la regresión por pasos pretende identificar la combinación más pequeña de variables que predice de forma óptima el desenlace dentro del conjunto de datos del estudio.

Una limitación de este enfoque es que prioriza la optimización estadística en lugar de la interpretabilidad y la reproducibilidad clínicas. Como la selección de variables se basa en la significación estadística dentro de una única muestra, el modelo resultante puede sobreajustarse a los datos y sobreestimar el rendimiento diagnóstico. En particular, los patrones poco frecuentes o específicos de la muestra pueden influir de forma desproporcionada en la selección de variables, lo que conduce a resultados inestables o no reproducibles.

En consecuencia, los hallazgos derivados de una regresión por pasos deben interpretarse como dependientes de la muestra y, sobre todo, con un carácter exploratorio. Por tanto, el rendimiento diagnóstico resultante podría estar sobreestimado y no ser plenamente generalizable a otras poblaciones de pacientes.

Además, la regresión paso a paso puede excluir pruebas clínicamente relevantes si no aportan un valor predictivo independiente más allá del resto de variables del modelo. Por ejemplo, aunque la distracción cervical de esta muestra mostró una sensibilidad alta (88,89%), no se mantuvo en el modelo final. Esto probablemente se deba a la redundancia estadística, ya que no aporta información adicional independiente cuando se incluyen otras pruebas correlacionadas (p. ej., la prueba de Spurling y la ULNT). Estas pruebas pueden reflejar constructos solapados, como la mecanosensibilidad del nervio a nivel de la raíz nerviosa cervical, que contribuye a la colinealidad entre los predictores.

Por tanto, la validación externa es esencial para evaluar la solidez y la generalizabilidad de la regla de predicción clínica propuesta. Aunque la precisión diagnóstica del clúster original de Wainner parece, a grandes rasgos, comparable a la comunicada en este estudio, su baja sensibilidad para identificar la radiculopatía cervical (17,9% cuando están positivos los cuatro test) limita su utilidad clínica. El nuevo clúster propuesto podría mejorar el rendimiento diagnóstico, pero su validez sigue dependiendo de su replicación en muestras independientes.

Mensajes para llevar a casa

• Ninguna prueba clínica por sí sola puede incluir o excluir con confianza la radiculopatía cervical. La confianza diagnóstica mejora si se combinan la historia clínica del paciente, los hallazgos neurológicos y un conjunto de pruebas de la exploración física.
• Las pruebas neurodinámicas del miembro superior (ULNT) siguen siendo una de las herramientas de cribado más valiosas para la radiculopatía cervical. Su alta sensibilidad hace que, si la prueba sale negativa, disminuya de forma sustancial la probabilidad de afectación de la raíz nerviosa cervical.
• La prueba del brazo de Spurling para el dolor en el brazo mostró una especificidad excelente, lo que la hace especialmente útil para confirmar la radiculopatía cervical cuando el resultado es positivo.
• El grupo propuesto de tres pruebas (prueba modificada de abducción del hombro, prueba de Spurling para dolor en el brazo y ≥2 ULNT positivas) identificó a más pacientes con radiculopatía cervical que el grupo original de Wainner, manteniendo un rendimiento excelente para «confirmar» la sospecha.
• Como la nueva regla de predicción clínica se desarrolló utilizando una regresión logística paso a paso en una única cohorte, su exactitud diagnóstica debe interpretarse con cautela hasta que se valide externamente en poblaciones independientes.
• La radiculopatía cervical puede parecerse a trastornos del hombro y a atrapamientos de nervios periféricos. Incluir el cribado cervical y las pruebas de neurodinámica en la evaluación de pacientes con síntomas inexplicables en el miembro superior puede ayudar a identificar la afectación de la raíz nerviosa cervical y orientar un manejo adecuado.

Referencia

Grondin F, Cook C, Hall T, Maillard O, Perdrix Y, Freppel S. Validación independiente de una regla de predicción clínica para el diagnóstico de la radiculopatía cervical con dolor radicular. Braz J Phys Ther. 2026 mayo-junio;30(3):101581. doi: 10.1016/j.bjpt.2026.101581. Publicado en línea el 2 de mayo de 2026. PMID: 42070317; PMCID: PMC13147772.