Desarrollo de algoritmos clínicos para el diagnóstico del dengue en Colombia / Development of clinical algorithms for the diagnosis of dengue in Colombia

RESUMEN

Resumen Introducción. Dado el aumento de la incidencia y la mortalidad por dengue, su diagnóstico es relevante para los países endémicos. Las clasificaciones clínicas y las pruebas de laboratorio existentes tienen un desempeño variable en la práctica clínica, pues su sensibilidad fluctúa entre 45 y 98 %, y su especificidad, entre 4 y 98 %, lo cual se debe, en parte, a la diversidad de contextos en los que se utilizan. Objetivo. Desarrollar algoritmos clínicos para el diagnóstico del dengue en el contexto colombiano. Materiales y métodos. Se hizo un estudio transversal a partir de fuentes secundarias. Se construyeron algoritmos clínicos de diagnóstico del dengue con base en métodos bayesianos que combinaron síntomas, signos y parámetros del hemograma, y se comparó su exactitud diagnóstica con la de las pruebas de referencia. Se hizo una validación externa del algoritmo de mayor exactitud y sensibilidad, comparándolo con la clasificación clínica de la Organización Mundial de la Salud de 1997 y la del 2009, con la guía colombiana del 2010 y con la escala diagnóstica propuesta por el Ministerio de Salud y Protección Social de Colombia en el 2013. Resultados. Se generaron cuatro algoritmos, dos de signos y síntomas y dos que incluyeron el conteo de leucocitos (≤4.500/mm3) o de plaquetas (≤60.000/mm3). El algoritmo de mayor exactitud incluyó los parámetros del hemograma, con una sensibilidad de 76,5 % (IC95% 71,9-80,5) y una especificidad de 46,0 % (IC95% 37,6-54,7). En la validación externa, la sensibilidad fue de 11,1 % (IC95% 4,9-20,7) y la especificidad fue de 91,9 % (IC95% 87,5-93,9). La escala del Ministerio tuvo una sensibilidad de 76,4 % (IC95% 64,9-85,6) y una especificidad de 38,0 % (IC95% 32,8-43,4). Conclusión. La inclusión de los parámetros del hemograma mejoró la sensibilidad de los algoritmos de diagnóstico basados en los signos y los síntomas. Sin embargo, el diagnóstico clínico del dengue sigue siendo un reto para la investigación en salud.

ABSTRACT

Abstract Introduction: Due to the increase in dengue incidence and mortality, its diagnosis is relevant for endemic countries. Clinical classifications and laboratory tests have a variable performance in clinical practice with a sensitivity level between 45% and 98%, and a specificity level between 4% and 98% partly due to the variety of contexts where they are applied. Objective: To develop clinical algorithms for the diagnosis of dengue in the Colombian context. Materials and methods: A cross-sectional study was conducted based on secondary sources. We constructed clinical diagnostic algorithms of dengue based on Bayesian methods combining symptoms, signs, and blood count parameters, and then we compared them in terms of diagnostic accuracy with gold standard tests. In addition, an external validation of the algorithm with greater accuracy and sensibility was performed comparing it with the WHO-1997 and the WHO-2009 clinical classifications, the Colombian guide for 2010, and the diagnostic scale recommended by the Ministerio de Salud y Protección Social of Colombia for 2013. Results: Four algorithms were generated, two for signs and symptoms, and two that included leukocytes (≤4,500/mm3) and/or platelets (≤160,000/mm3) counts. The most accurate algorithm included blood count parameters with a sensitivity of 76.5% (95%CI 71.9-80.5) and a specificity of 46.0% (95%CI 37.6-54.7). In the external validation we found a sensitivity of 11.1% (95%CI 4.9-20.7) and a specificity of 91.9% (95%CI 87.5- 93.9). The scale of the Ministerio de Salud had a sensitivity of 76.4% (95%CI 64.9-85.6) and a specificity of 38.0% (95%CI 32.8-43.4). Conclusion: The inclusion of blood count parameters improved the sensitivity of diagnostics algorithms based on signs and symptoms. Clinical diagnosis of dengue remains a challenge for health research.