DOI: https://doi.org/10.7705/biomedica.v39i2.3990

Desarrollo de algoritmos clínicos para el diagnóstico de dengue en Colombia

Diana María Caicedo, Andrés Camilo Méndez, José Rafael Tovar, Lyda Osorio

Resumen


Introducción: Debido al aumento de la incidencia y de la mortalidad por dengue, su diagnóstico es relevante para los países endémicos. Las clasificaciones clínicas y pruebas de laboratorio existentes tienen un desempeño en la práctica clínica variable, con sensibilidad entre 45%-98% y especificidad entre 4%-71%, en parte porque el desempeño puede cambiar cuando se implementan en contextos diferentes a donde éstas fueron desarrolladas.

Objetivo: Desarrollar algoritmos clínicos para el diagnóstico de dengue en el contexto colombiano.

Materiales y métodos: Estudio transversal basado en fuentes secundarias. Se construyeron algoritmos clínicos diagnósticos de dengue basados en métodos bayesianos que combinaron síntomas, signos y parámetros del hemograma y se compararon en términos de exactitud diagnóstica contra pruebas de oro. Se realizó una validación externa del algoritmo con mayor exactitud y sensibilidad, comparándolos con la clasificación clínica de OMS-1997, OMS-2009, la Guía-colombiana de 2010 y con la escala diagnóstica propuesta por el Ministerio de Salud y la Protección Social de Colombia en 2013.

Resultados: Se generaron 4 algoritmos, dos de signos y síntomas y dos que adicionaron leucocitos ≤4500Umm3 o plaquetas ≤160.000mm3. El algoritmo de mayor exactitud incluyó los parámetros del hemograma, con sensibilidad de 76,5%(IC95%:71,9-80,5) y especificidad de 46,0%(IC95%:37,6-54,7). En la validación externa la sensibilidad fue 11,1%(IC95%:4,9-20,7) y la especificidad 91,9%(IC95%:87,5-93,9). La escala de Ministerio presentó sensibilidad 76,4%(IC95%:64,9-85,6) y especificidad 38,0%(IC95%:32,8-43,4).

Conclusión: La inclusión de parámetros del hemograma mejora la sensibilidad de algoritmos diagnósticos basados en signos y síntomas. El diagnóstico clínico de dengue sigue siendo un reto para la investigación en salud.


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