Identification of Pleural Response Patterns: A Cluster Analysis / Identificación de patrones de respuesta pleural: un análisis de conglomerados

BACKGROUND: Pleural effusion occurs as a response of the pleura to aggressions. The pleura reacts differently according to the type of injury. However, pleural reactions have not yet been characterized. The objective of this study was to identify homogeneous clusters of patients based on the analytical characteristics of their pleural fluid and identify pleural response patterns. METHODS: A prospective study was conducted of consecutive patients seen in our unit for pleural effusion. Principal component and cluster analyses were carried out to identify pleural response patterns based on a combination of pleural fluid biomarkers. RESULTS: A total of 1613 patients were grouped into six clusters, namely: cluster 1 (10.5% of the cohort, primarily composed of patients with malignant pleural effusions); cluster 2 (17.4%, pleural effusions with inflammatory biomarkers); cluster 3 (16.1%, primarily composed of patients with infectious pleural effusions); cluster 4 (2.5%, a subcluster of cluster 3, superinfectious effusions); cluster 5 (23.4%, paucicellular pleural effusions); and cluster 6 (30.1%, miscellaneous). Significant differences were observed across clusters in terms of the analytical characteristics of PF (p < 0.001 for all), age (p < 0.001), and gender (p = 0.016). A direct relationship was found between the type of cluster and the etiology of pleural effusion. CONCLUSION: Pleural response is heterogeneous. The pleura may respond differently to the same etiology or similarly to different etiologies, which hinders diagnosis of pleural effusion

INTRODUCCIÓN: El derrame pleural ocurre como una respuesta de la pleura a las agresiones. La pleura reacciona de manera diferente según el tipo de lesión. Sin embargo, las reacciones pleurales aún no se han clasificado. El objetivo de este estudio fue identificar grupos homogéneos de pacientes basados en las características analíticas de su líquido pleural e identificar patrones de respuesta pleural. MÉTODOS: Se realizó un estudio prospectivo de pacientes consecutivos ingresados en nuestra unidad por presentar derrame pleural. Se llevaron a cabo análisis de componentes principales y análisis de conglomerados para identificar los patrones de respuesta pleural basados en las combinaciones de biomarcadores del líquido pleural. RESULTADOS: Un total de 1.613 pacientes se agruparon en 6 grupos: conglomerado 1 (10,5% de la cohorte, compuesto principalmente por pacientes con derrames pleurales malignos); conglomerado 2 (17,4%, derrames pleurales con biomarcadores inflamatorios); conglomerado 3 (16,1%, compuesto principalmente por pacientes con derrames pleurales infecciosos); conglomerado 4 (2,5%, un subgrupo del conglomerado 3, derrames superinfecciosos); conglomerado 5 (23,4%, derrames pleurales paucicelulares), y el conglomerado 6 (30,1%, miscelánea). Se observaron diferencias significativas entre los grupos en las características analíticas del líquido pleural (p < 0,001 para todos), la edad (p < 0,001) y el género (p = 0,016). Se encontró una relación directa entre el tipo de conglomerado y la etiología del derrame pleural. CONCLUSIONES: La respuesta pleural es heterogénea. La pleura puede responder de manera diferente a una misma etiología o de manera similar en diferentes etiologías, lo que dificulta el diagnóstico de derrame pleural

Advances in pleural effusion diagnostics.

Introduction: Pleural effusion is a common clinical problem. Yet, in a significant proportion of patients (~20%), the cause of pleural effusion remains unknown. Understanding the diagnostic value of pleural fluid tests is crucial for the development of accurate diagnostic models.Areas covered: This paper provides an overview of latest advances in the diagnosis of pleural effusion based on the best evidence available.Expert opinion: For pleural fluid tests to have a good diagnostic value, it is necessary that data obtained from clinical history, physical examination, and radiological studies are correctly interpreted. Thoracentesis and pleural biopsy should always be performed under image guidance to improve its diagnostic sensitivity and prevent complications. Nucleic acid amplification tests, pleural tissue cultures, and collection of pleural fluid in blood culture bottles improve the diagnostic yield of pleural fluid cultures. Although undiagnosed pleural effusions generally have a favorable prognosis, follow-up is recommended to prevent the development of a malignant pleural effusion.

Identification of Pleural Response Patterns: A Cluster Analysis.

BACKGROUND: Pleural effusion occurs as a response of the pleura to aggressions. The pleura reacts differently according to the type of injury. However, pleural reactions have not yet been characterized. The objective of this study was to identify homogeneous clusters of patients based on the analytical characteristics of their pleural fluid and identify pleural response patterns. METHODS: A prospective study was conducted of consecutive patients seen in our unit for pleural effusion. Principal component and cluster analyses were carried out to identify pleural response patterns based on a combination of pleural fluid biomarkers. RESULTS: A total of 1613 patients were grouped into six clusters, namely: cluster 1 (10.5% of the cohort, primarily composed of patients with malignant pleural effusions); cluster 2 (17.4%, pleural effusions with inflammatory biomarkers); cluster 3 (16.1%, primarily composed of patients with infectious pleural effusions); cluster 4 (2.5%, a subcluster of cluster 3, superinfectious effusions); cluster 5 (23.4%, paucicellular pleural effusions); and cluster 6 (30.1%, miscellaneous). Significant differences were observed across clusters in terms of the analytical characteristics of PF (p<0.001 for all), age (p<0.001), and gender (p=0.016). A direct relationship was found between the type of cluster and the etiology of pleural effusion. CONCLUSION: Pleural response is heterogeneous. The pleura may respond differently to the same etiology or similarly to different etiologies, which hinders diagnosis of pleural effusion.

La combinación de la determinación de parámetros bioquímicos del líquido pleural mejora la predicción diagnóstica de la infección pleural complicada/empiema / The Combined Use of Pleural Fluid Parameters Improves Diagnostic Accuracy in Complicated Pleural Infection/Empyema

Introducción: Predecir cuándo un derrame pleural infeccioso puede evolucionar hacia una infección complicada/empiema es difícil de establecer. Nuestro propósito es analizar si un modelo predictivo construido con parámetros bioquímicos del líquido pleural puede ayudar a identificar estos derrames. Métodos: Se estudió de forma prospectiva a todos los pacientes diagnosticados de derrame pleural infeccioso y se clasificaron en no complicados y complicados/empiemas. Se realizó un análisis de regresión logística para estimar la probabilidad de infección pleural complicada/empiema. Con base en parámetros bioquímicos del líquido pleural, se construyó un modelo predictivo y se determinaron su discriminación (áreas bajo la curva ROC), calibración y precisión diagnóstica. Resultados: Se incluyó a 177 pacientes (74 infecciones pleurales no complicadas y 103 complicadas/empiemas). El área bajo la curva del modelo construido (pH, lactato deshidrogenasa e interleucina 6) fue 0,9783, significativamente mejor que cualquiera de las variables bioquímicas utilizadas de forma individual (0,921, 0,949 y 0,837, respectivamente; p < 0,001 usando todos los parámetros). La tasa de clasificación correcta fue del 96% de los derrames (170/177; 72/74 [97,3%] de los no complicados y 98/103 [95,1%] de los complicados/empiemas). Conclusión: El modelo predictivo analizado tiene una buena rentabilidad para el diagnóstico de las infecciones pleurales complicadas/empiemas, superior a la de cualquiera de las variables individuales que lo componen

Introduction: Identifying infectious pleural effusions (IPE) that will progress to complicated infection or empyema is challenging. The purpose of this study was to determine whether a model based on multiple biochemical parameters in pleural fluid can predict which IPEs will produce empyema. Methods: A prospective study was performed of all cases of IPEs treated in our unit. IPEs were classified as uncomplicated or complicated (empyema). Logistic regression was used to estimate the risk for complicated pleural infection (empyema). A predictive model was developed using biochemical parameters in pleural fluid. Discriminatory power (areas under the ROC curve), calibration, and diagnostic accuracy of the model were assessed. Results: A total of 177 patients were included in the study (74 with uncomplicated infectious pleural effusion, and 103 with complicated pleural effusion/empyema). The area under the curve (AUC) for the model (pH, lactate dehydrogenase and interleukin 6) was 0.9783, which is significantly superior to the AUC of the individual biochemical parameters alone (0.921, 0.949, and 0.837, respectively; P <.001 using all parameters). The rate of correct classification of infectious pleural effusions was 96% [170/177: 72/74 (97.3%) for uncomplicated and 98/103 (95.1%) for complicated effusion (empyema)]. Conclusion: The multiple-marker model showed better diagnostic performance for predicting complicated infectious pleural effusion (empyema) compared to individual parameters alone

The Combined Use of Pleural Fluid Parameters Improves Diagnostic Accuracy in Complicated Pleural Infection/Empyema. / La combinación de la determinación de parámetros bioquímicos del líquido pleural mejora la predicción diagnóstica de la infección pleural complicada/empiema.

INTRODUCTION: Identifying infectious pleural effusions (IPE) that will progress to complicated infection or empyema is challenging. The purpose of this study was to determine whether a model based on multiple biochemical parameters in pleural fluid can predict which IPEs will produce empyema. METHODS: A prospective study was performed of all cases of IPEs treated in our unit. IPEs were classified as uncomplicated or complicated (empyema). Logistic regression was used to estimate the risk for complicated pleural infection (empyema). A predictive model was developed using biochemical parameters in pleural fluid. Discriminatory power (areas under the ROC curve), calibration, and diagnostic accuracy of the model were assessed. RESULTS: A total of 177 patients were included in the study (74 with uncomplicated infectious pleural effusion, and 103 with complicated pleural effusion/empyema). The area under the curve (AUC) for the model (pH, lactate dehydrogenase and interleukin 6) was 0.9783, which is significantly superior to the AUC of the individual biochemical parameters alone (0.921, 0.949, and 0.837, respectively; P<.001 using all parameters). The rate of correct classification of infectious pleural effusions was 96% [170/177: 72/74 (97.3%) for uncomplicated and 98/103 (95.1%) for complicated effusion (empyema)]. CONCLUSION: The multiple-marker model showed better diagnostic performance for predicting complicated infectious pleural effusion (empyema) compared to individual parameters alone.

Ceruloplasmina y su actividad oxidásica en recién nacidos / Ceruloplasmin and its oxidase activity in newborn infants

En 45 recién nacidos a término se encontraron niveles medios de ceruloplasmina, actividad oxidásica y actividad oxidásica específica (actividad por gramo de ceruloplasmina) significativamente menores que en un grupo de 30 adultos (p < 0,001). Se obtuvo una correlación significativa de la ceruloplasmina con la actividad oxidásica tanto en el grupo de adultos (r = 0,934, p < 0,001) como en el de recién nacidos (r = 0,834, p < 0,001). En estos últimos se encontró una correlación significativa de la actividad oxidásica específica con la actividad oxidásica (r = 0,646, p < 0,001). Estos resultados plantean cuestiones de interés sobre la naturaleza de la actividad oxidásica de la ceruloplasmina y el mecanismo de la reacción de oxidación. En los recién nacidos se encontró una correlación negativa de la alfa-fetoproteína con la ceruloplasmina (r = 0,659, p < 0,001) y la actividad oxidásica (r = -0,455, p < 0,005). Se sugiere que en los neonatos la hipoceruloplasminemia sería el resultado de una inmadurez hepática (AU)

Ceruloplasmina y su actividad oxidásica en recién nacidos / Ceruloplasmin and its oxidase activity in newborn infants

En 45 recién nacidos a término se encontraron niveles medios de ceruloplasmina, actividad oxidásica y actividad oxidásica específica (actividad por gramo de ceruloplasmina) significativamente menores que en un grupo de 30 adultos (p < 0,001). Se obtuvo una correlación significativa de la ceruloplasmina con la actividad oxidásica tanto en el grupo de adultos (r = 0,934, p < 0,001) como en el de recién nacidos (r = 0,834, p < 0,001). En estos últimos se encontró una correlación significativa de la actividad oxidásica específica con la actividad oxidásica (r = 0,646, p < 0,001). Estos resultados plantean cuestiones de interés sobre la naturaleza de la actividad oxidásica de la ceruloplasmina y el mecanismo de la reacción de oxidación. En los recién nacidos se encontró una correlación negativa de la alfa-fetoproteína con la ceruloplasmina (r = 0,659, p < 0,001) y la actividad oxidásica (r = -0,455, p < 0,005). Se sugiere que en los neonatos la hipoceruloplasminemia sería el resultado de una inmadurez hepática