Precisión diagnóstica de un modelo de redes bayesianas en los síndromes coronarios agudos / Diagnostic accuracy of a bayesian network model in acute coronary syndromes

Introducción: La caracterización diagnóstica del dolor torácico, con énfasis en los síndromes coronarios agudos (SCA) es un requerimiento primordial para los médicos del área de urgencias. Objetivos: En el presente estudio se busca diseñar y evaluar el desempeño de las redes bayesianas en el apoyo al diagnóstico de los SCA. Metodología: Se trata de un estudio de pruebas diagnósticas en el cual se diseñaron dos modelos de redes bayesianas entrenadas en el framework OpenMarkov, a partir de las variables de la escala de probabilidad de Braunwald de angina en un grupo de 159 pacientes que luego se validó en una cohorte de 108 pacientes adultos hospitalizados con sospecha de un SCA en un hospital de tercer nivel de atención. Resultados: Se obtuvo una sensibilidad baja aunque con especificidad y valor predictivo positivo adecuados (62, 86 y 87% respectivamente). El rendimiento fue mejor en los casos que tuvieron electrocardiograma y biomarcadores negativos. Conclusiones: Un modelo de redes Bayesianas entrenado a partir de las variables de la escala de probabilidad de angina inestable de Braunwald, presenta un rendimiento aceptable para el diagnóstico de los SCA.

Introduction: The characterization and diagnosis of chest pain, with emphasis on acute coronary syndromes (ACS), is a fundamental requirement for the doctors at the emergency service. Objective: The aim of the present study is to design and evaluate the performance of Bayesian networks to back up the diagnosis of ACS. Methodology: A diagnostic tests study in which two models of Bayesian networks were designed and trained in the framework OpenMarkov, using the variables of the Braunwald angina probability scale in a group of 159 patients, which was validated afterwards in a cohort of 108 adult patients hospitalized with suspicion of ACS in a third level hospital. Results: Low sensitivity was obtained, with adequate specificity and positive predictive values, though (62, 86, and 87% respectively). Performance was better in the cases that had electrocardiogram and negative biomarkers. Conclusion: A model of Bayesian networks trained from the variables of the Braunwald unstable angina probability scale, exhibits an acceptable performance for the diagnosis of ACS.

Concordancia en la realización del triaje entre enfermería y neurología en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico en un hospital universitario: un estudio de corte transversal en un hospital de Bogotá / Agreement in the conduct of triage among nursing and neurology in ischemic stroke patients: a cross sectional study in a university hospital in Bogota / Acordo na avaliação da triagem entre enfermagem e neurologia em pacientes com acidente vascular cerebral isquêmico em hospital universitário: estudo de corte transversal em um hospital de Bogotá

El primer paso en el cuidado del accidente cerebrovascular isquémico es la clasificación (\r\ntriaje\r\n) en la sala de emergencias para \r\nidentificar rápidamente sujetos que sufran esta condición, con el fin de iniciar un tratamiento inmediato. El objetivo de esta inves\r\n-\r\ntigación fue evaluar la prioridad que se da en el \r\ntriaje\r\n a esta condición, la concordancia de los datos aportados por neurología y \r\nenfermería, así como su relación con la evaluación y tratamiento en la Fundación Santa Fe de Bogotá. Se trató de un estudio clínico \r\nde corte transversal. El tiempo de inicio de los síntomas se describió según datos de enfermería en el \r\ntriaje\r\n no estandarizado en \r\nel periodo 2007-2008 y con los datos reportados en la primera evaluación neurológica. Se incluyeron 86 pacientes. La correcta \r\nclasificación en el \r\ntriaje\r\n estuvo presente en 74,4% de los pacientes de acuerdo con los datos de enfermería y en el 64% según \r\nneurología, lo que muestra una concordancia moderada dado el coeficiente de correlación (coeficiente kappa = 0,48, p <0,001). \r\nLos datos recolectados en el \r\ntriaje\r\n no fueron homogéneos entre las enfermeras de \r\ntriaje\r\n y los médicos de guardia de neurología \r\n(residente de segundo año de neurología). La descripción del inicio de síntomas incluidos la fecha y hora es esencial para una \r\ncorrecta clasificación. El uso de un código de accidente cerebrovascular podría optimizar el tratamiento hospitalario, además de \r\nutilizar escalas de reconocimiento como Cincinnati.

The first step in ischemic stroke care is the triage classification at \r\nthe emergency room to quickly identify subjects who suffer this \r\ncondition in order to establish an immediate treatment. Objective:\r\nto assess the priority given to this condition in triage, the concor\r\n-\r\ndance to the data provided by the neurology and nursing \r\ndepartments, and its relationship with assessment and treat\r\n-\r\nment at the Fundación Santa Fe de Bogotá. Methods: A clinical \r\ncross-section study was performed. The symptom's onset time \r\nwas described according to nurse's non-standardized triage \r\ndata and data reported in the first neurological assessment \r\nthrough the study period 2007-2008. Results: 86 patients were \r\nincluded. According to nurses' records 74.4% of triage classifica\r\n-\r\ntions were correct and 64% according to neurology records; it \r\nshowed a moderate correlation agreement (kappa coefficient \r\n= 0.48, p <0.001). Conclusions: Stroke patient's data collected at \r\ntriage were not consistent between nurses and the attending \r\nneurologist (second year neurology resident). Description of \r\nthe symptoms' onset including date and time is essential for a \r\nproper triage classification. Use of stroke codes could optimize \r\nthe inpatient treatment, in addition to the use of recognition \r\nscales like Cincinnati's.

O primeiro passo no tratamento do acidente vascular cerebral \r\né a classificação dos doentes na triagem da sala de emergência, \r\npara identificar rapidamente indivíduos com esta condição, \r\nvisando o tratamento imediato. Objetivos: avaliar a prioridade \r\ndada a esta condição na triagem, a concordância dos dados \r\nfornecidos pela neurologia e enfermagem e sua relação com \r\na avaliação e tratamento, na Fundação Santa Fé de Bogotá. \r\nMétodos: estudo clínico de seção transversal. O tempo de \r\ninício dos sintomas foi descrito pelos dados da enfermagem \r\nna triagem, não padronizada, no período 2007 ­ 2008, e pelos \r\ndados da primeira avaliação da neurologia. Foram incluídos \r\n86 doentes. A classificação na triagem foi dada como apro\r\n-\r\npriada em 74,4% dos doentes, de acordo com os dados da \r\nenfermagem, e em 64% pela avaliação da neurologia, apre\r\n-\r\nsentando uma concordância moderada (coeficiente kappa = \r\n0,48, p <0,001). Conclusões: os dados coletados pelas enfer\r\n-\r\nmeiras da triagem e pelos neurologistas de plantão (residentes \r\nde segundo ano de neurologia) não foram homogêneos. A \r\ndescrição do tempo exato do inicio dos sintomas, incluindo \r\ndata e hora, é essencial para uma apropriada classificação dos \r\ndoentes com AVC.