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Modelo predictivo clínico-radiológico para diagnosticar tuberculosis pulmonar activa / Predictive clinical-radiological model for diagnosing active pulmonary tuberculosis
Navarro Ballester, Antonio; Marco Domenech, Santiago F; Fernandez García, Pilar; Moreno Muñoz, María R; Gomila Sard, Bárbara; Ibañez Gual, María V.
Affiliation
  • Navarro Ballester, Antonio; Hospital General Universitario de Castellón. Servicio de Radiología Diagnóstica y Terapéutica. Castellón de la Plana. ES
  • Marco Domenech, Santiago F; Hospital General Universitario de Castellón. Servicio de Radiología Diagnóstica y Terapéutica. Castellón de la Plana. ES
  • Fernandez García, Pilar; Hospital General Universitario de Castellón. Servicio de Radiología Diagnóstica y Terapéutica. Castellón de la Plana. ES
  • Moreno Muñoz, María R; Hospital General Universitario de Castellón. Servicio de Microbiología. Castellón de la Plana. ES
  • Gomila Sard, Bárbara; Hospital General Universitario de Castellón. Servicio de Microbiología. Castellón de la Plana. ES
  • Ibañez Gual, María V; Universidad Jaume I (UJI). Departamento de Matemáticas. IMAC. Castellón de la Plana. ES
Rev. chil. radiol ; 25(2): 47-49, jun. 2019. tab, graf, ilus
Article in Es | LILACS | ID: biblio-1013849
Responsible library: CL30.1
RESUMEN
Resumen

Introducción:

El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo predictivo sobre la presencia de tuberculosis pulmonar activa utilizando datos clínico-epidemiológicos y hallazgos de radiografía simple (Rx) y tomografía computadorizada (TC) de tórax. Material y

métodos:

Se realizó un estudio observacional, retrospectivo, descriptivo y analítico, que recopiló 22 variables clínico-epidemiológicas, 11 hallazgos radiológicos en Rx de tórax y 23 en la TC, que se realizaron en pacientes con sospecha clínica de tuberculosis pulmonar durante un período de 10 años. Se aplicó un modelo de regresión logística multivariado a los predictores potenciales de cultivo positivo, obteniendo un modelo predictivo.

Resultados:

Se recogieron 1.540 pacientes con sospecha clínica de tuberculosis a los que se les realizó Rx y TC torácico. El cultivo fue positivo en 101 casos. Se utilizó un proceso de eliminación hacia atrás para obtener el mejor conjunto de variables predictivas. Se obtuvieron 24 variables que fueron significativas (6 clínicas, 5 de Rx y 13 de TC) y se les asignó una puntuación. A la suma de estas puntuaciones se restó la edad en años multiplicada por 0,03. El modelo sugiere el diagnóstico de tuberculosis pulmonar activa en pacientes con una puntuación superior a 1,845. Obtuvo una sensibilidad de 85,1%, especificidad de 83,6%, valor predictivo positivo de 26,6%, y valor predictivo negativo de 98,7%. El área bajo la curva ROC fue de 0,9163.

Conclusión:

Este sistema de puntuación basado en criterios clínico-epidemiológicos y hallazgos radiológicos puede ayudar a diagnosticar tuberculosis pulmonar activa en casos de sospecha diagnóstica.
ABSTRACT
Abstract

Introduction:

The objective of this study was to develop a predictive model on the presence of active pulmonary tuberculosis using clinical-epidemiological data and findings of chest radiography and thoracic computed tomography (CT). Material and

methods:

An observational, retrospective, descriptive and analytical study was conducted, which collected 22 clinical and epidemiological variables, 11 radiological findings on chest x-ray and 23 on CT that were performed in patients with clinical suspicion of pulmonary tuberculosis during a period of 10 years. A multivariate logistic regression model was applied to the potential predictors of positive culture, obtaining a predictive model.

Results:

We collected 1,540 patients with clinical suspicion of tuberculosis who underwent radiography and thoracic CT. The culture was positive in 101 cases. A backward elimination process was used to obtain the best set of predictive variables. We obtained 24 variables that were significant (6 clinical, 5 of chest plain films and 13 of CT) and were assigned a score. The sum of these scores was subtracted from the age in years and multiplied by 0.03. The model suggests the diagnosis of active pulmonary tuberculosis in patients with a score higher than 1.845. The model obtained a sensitivity of 85.1%, specificity of 83.6%, positive predictive value of 26.6, and negative predictive value of 98.7%. The area under the ROC curve was 0.9163.

Conclusion:

This scoring system based on clinical-epidemiological criteria and radiological findings can help rule out active pulmonary tuberculosis in cases of diagnostic suspicion.
Subject(s)
Key words

Full text: 1 Index: LILACS Main subject: Tuberculosis, Pulmonary / Radiography, Thoracic / Tomography, X-Ray Computed Type of study: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Adolescent / Adult / Aged / Female / Humans / Male Language: Es Journal: Rev. chil. radiol Journal subject: RADIOLOGIA Year: 2019 Type: Article

Full text: 1 Index: LILACS Main subject: Tuberculosis, Pulmonary / Radiography, Thoracic / Tomography, X-Ray Computed Type of study: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Adolescent / Adult / Aged / Female / Humans / Male Language: Es Journal: Rev. chil. radiol Journal subject: RADIOLOGIA Year: 2019 Type: Article