Estudio de un nuevo algoritmo de diagnóstico de dolor en fosa ilíaca derecha en el servicio de urgencias y validación de algoritmos clásicos de diagnóstico de la apendicitis aguda

Resumen

Introducció: Actualment els clínics dels serveis d’urgències no disposem d’un model de diagnòstic de dolor de la fosa ilíaca dreta (FID). Objectiu: Construcció d’un model senzill basat amb arbres de classificació (CHAID) i model de xarxa neuronal artificial (XNA) que combini els models clàssics, marcadors d’inflamació, característiques del pacient i clínica del dolor en FID a Urgències. Metodologia: Estudi prospectiu observacional on s’inclogueren pacients majors de 14 anys que van acudir al servei d’urgències de l’hospital Universitari Arnau de Vilanova de Lleida per dolor a la FID, de més de 6h d’evolució. Durant el temps d’estudi a tots se’ls hi van recollir les principals característiques demogràfiques, es van determinar els nivells de leucocits , proteica C reactiva (PCR) i les variables referents a la clínica i exploració física que formen els models clàssics de diagnòstic de d’apendicitis aguda (AA). Construcció d’un model multivariable multinominal amb metodologia CART (Clasification and Regression Trees, selecció automàtica amb jerarquia de variables, punts de tall de variables continues i sistema de validació creuada). Valoració mitjançant anàlisis ROC ( AUC (CI 95%)). Resultats: Es van recollir 252 casos, 53% eren homes. Edat mitjana 33.3-16 anys. Diagnòstics finals en 4 grups:1 - Dolor simple en FID (dFID) 45%, 2 - Apendicitis aguda (AA) 37%, 3 - Dolor abdominal sense procés infamatori (DACPI) 12%, 4 - Dolor abdominal amb procés inflamatori (DACPI) 6%. Rendiment dels models senzills: Alvarado score (ALS) amb 0.82(0.76-0.87) i PCR amb 0.83(0.77-0.88), Fenyö-Linberg score (FLS) amb 0.88(0.84-0.92). Model XNA determina 4 grups de diagnòstics amb probabilitat: dFID de 0,92(0,88-0,96), AA de 0.95(0.91-0.98), DASPI de 0.92(0.84-0.99) i DACPI de 0,84(0,70-0,99). El CHAID selecciona les variables ALS, PCR, gènere, hores d’evolució de la clínica i dolor amb la tos. El CHAID determina 10 grups de pacients (regles de decisió): 3 amb probabilitat de DFID (71,1-84,4-87%), 5 amb probabilitat e AA (52-52,6-72,7-72,7-94,1%) i 1 amb probabilitat de DASPI 60% i 1 sense probabilitat individual superior al 50%. L’AC aconsegueix un rendiment per a DFID de 0.89(0.85-0.93), per a AA de 0.93(0.90-0.96),, per a DASPI de 0.86 (0.81-0.92) i per a DACPI de 0.82(0.73-0.90). Conclusions: Per separat, el rendiment diagnòstic dels scores clàssics o de la PCR és insuficient per estratificar la probabilitat diagnosticada en pacients amb dolor en FID. La metodologia basada en CHAID ofereix una eina senzilla per establir a urgències grups de pacients amb diferent ris diagnòstic. El model XNA aconsegueix classificar als pacients però te una interpretació nul·la de la red obtinguda. El CHAID troba grups amb una altra probabilitat de AA i de dFID. Els pacients amb dubtes de diagnòstic es beneficiaran de més probes diagnòstiques i/o període en observació.