[ca] Finalitat i context. El diagnòstic i pronòstic primerenc després de lesions traumàtiques de la medul·la espinal (SCI per les seves sigles en anglès) presenta un gran repte degut a la complexitat patològica i l'heterogeneïtat de pacients. Dades obtingudes durant la pràctica mèdica habitual com les analítiques de laboratori, poden proveir informació sobre els processos patofisiológicos, i tenen potencial per a ser usats com biomarcadores. Hipotetizamos que l'evolució temporal de marcadors en sang després de SCI es pot modelar, i que el resultat d'aquests models es pot usar com a predictors de característiques dels pacients. Mètodes. Hem modelat els 20 marcadors en sang més comunes en un cohort de SCI i traumatisme espinal usant models finits mixtos per a determinar diferents trajectòries temporals. La probabilitat de pertànyer a un grup de trajectòries es va usar com a predictors en models de machine learning per a la predicció de característiques dels pacients. Resultats. Existeixen diferents grups de trajectòries no lineals per a la majoria dels marcadors estudiats, i aquestes trajectòries estan associades amb diferents característiques dels pacients. A més, la probabilitat de pertànyer a diferents trajectòries és predictiu de si el pacient morirà a l'hospital, si el pacient presenta una lesió medul·lar, i de la severitat de la lesió. Conclusions. Dades extretes de la pràctica clínica rutinària es poden utilitzar per a modelar les trajectòries dinàmiques dels marcadors sanguinis després del SCI. El nostre treball suggereix que els canvis temporals de marcadors en sang poden ser utilitzats com biomarcadores per a SCI.

[es] Finalidad y contexto. El diagnóstico y pronóstico temprano después de lesiones traumáticas de la médula espinal (SCI por sus siglas en inglés) presenta un gran reto debido a la complejidad patológica y la heterogeneidad de pacientes. Datos obtenidos durante la práctica médica habitual como las analíticas de laboratorio, pueden proveer información sobre los procesos patofisiológicos, y tienen potencial para ser usados como biomarcadores. Hipotetizamos que la evolución temporal de marcadores en sangre después de SCI se puede modelar, y que el resultado de estos modelos se puede usar como predictores de características de los pacientes. Métodos. Hemos modelado los 20 marcadores en sangre más comunes en un cohorte de SCI y traumatismo espinal usando modelos finitos mixtos para determinar distintas trayectorias temporales. La probabilidad de pertenecer a un grupo de trayectorias se usó como predictores en modelos de machine learning para la predicción de características de los pacientes. Resultados. Existen distintos grupos de trayectorias no lineales para la mayoría de los marcadores estudiados, y estas trayectorias están asociadas con distintas características de los pacientes. Además, la probabilidad de pertenecer a distintas trayectorias es predictivo de si el paciente va a morir en el hospital, si el paciente presenta una lesión medular, y de la severidad de la lesión. Conclusiones. Datos extraídos de la práctica clínica rutinaria se pueden utilizar para modelar las trayectorias dinámicas de los marcadores sanguíneos después del SCI. Nuestro trabajo sugiere que los cambios temporales de marcadores en sangre pueden ser utilizados como biomarcadores para SCI.