Enlaces transversales de Book para Annex 5. Treatment decision algorithms
MetMetodología para el desarrollo de algoritmos de decisión sobre el tratamiento
Se solicitaron evaluaciones diagnósticas de los participantes a nivel individual, y datos de resultados en menores de 10 años que acudieron para la evaluación de la TB pulmonar, de estudios realizados en entornos geográficamente diversos con carga alta de TB. Los datos faltantes se reemplazaron usando imputaciones múltiples por ecuaciones encadenadas. Se elaboraron modelos de predicción para clasificar a los participantes como sujetos con TB (TB confirmada o no confirmada) o con TB improbable, utilizando características de la evaluación clínica y la radiografía de tórax como factores predictivos. Los factores predictivos se seleccionaron basándose en los utilizados habitualmente en la evaluación de niños con TB pulmonar que estaban disponibles en los datos de cada participante. Se elaboró un modelo adicional excluyendo las características de la radiografía de tórax para evaluar el rendimiento en entornos donde es posible que la radiografía de tórax no esté disponible. Los coeficientes de predicción del modelo se estimaron mediante métodos metanalíticos utilizados para los datos de cada participante agrupados y con imputación múltiple. La generalizabilidad y la validación del modelo se evaluaron usando un marco de validación cruzada interna/externa dejando un estudio fuera.
Tras considerar las implicaciones de los diferentes valores de corte de la sensibilidad y la especificidad, un grupo de expertos en TB infantil llegó a un consenso para seleccionar un umbral de probabilidad modelado para clasificar la TB pulmonar con una sensibilidad de 85%. Las estimaciones de coeficientes del modelo para los factores predictivos se escalaron para producir una puntuación tal que un niño con un conjunto de características que diera como resultado una puntuación total superior a 10 constituyera una clasificación de TB pulmonar con una sensibilidad de 85%. La especificidad asociada a una puntuación total superior a 10 es de 37% para el algoritmo con características de la radiografía de tórax y de 30% para el algoritmo sin características de la radiografía de tórax. Es importante señalar que la sensibilidad y la especificidad solo se aplican a la parte puntuada de los algoritmos, que se muestra en los recuadros amarillos de los algoritmos A y B (figura A5.1).
Se incluyeron pasos de triaje en los algoritmos finales, antes de que los niños entraran en la parte de puntuación para mejorar la exactitud de la predicción y la seguridad del uso del algoritmo. Los pasos de triaje evalúan en primer lugar signos de peligro que pueden requerir el manejo inmediato o la derivación (según la orientación de la atención integrada a las enfermedades prevalentes en la infancia en menores de 5 años), estratificando el riesgo en función del riesgo de progresión de la enfermedad y, en el caso de los niños de bajo riesgo, proporcionando primero tratamiento para los diagnósticos alternativos antes de hacer una reevaluación. En los algoritmos se incluye el uso de PDRm recomendadas por la OMS, cuando estén disponibles, antes de puntuar los signos y síntomas y las características de la radiografía de tórax. Estos pasos deben mejorar la exactitud del diagnóstico. El rendimiento del algoritmo se evaluará mediante una validación externa continua.
Durante la reunión del grupo de elaboración de las directrices celebrada en mayo-junio del 2021, el grupo reflexionó sobre las consecuencias de las conclusiones negativas falsas y positivas falsas basadas en algoritmos integrados de decisión sobre el tratamiento. El grupo estuvo de acuerdo en que lo más importante es evitar que se pase por alto el diagnóstico de TB en un niño que tiene TB, si bien se acepta cierto grado de sobrediagnóstico, teniendo en cuenta la gran brecha de detección de casos y las consecuencias de pasar por alto el diagnóstico de TB.
Algoritmos de decisión sobre el tratamiento y orientación operativa
Figura A5.1. Algoritmo A (para entornos con radiografía de tórax) y algoritmo B (para entornos sin radiografía de tórax)
³⁴ Integrated Management of Childhood Illness: chart booklet. Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 2014 (http://thepafp.org/ website/wp-content/uploads/2017/05/2014-IMCI.pdf, consultado el 1 de diciembre del 2021).
³⁵ Updated guideline: paediatric emergency triage, assessment and treatment – care of critically ill children. Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 2016 (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/204463/9789241510219_eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y, consultado el 8 de marzo del 2022).