Validez del diagnostico inicial clinico y de laboratorio en el diagnostico diferencial de meningitis bacteriana y aséptica

Resumen

Objetivo. Estudiar la validez del diagnóstico clínico y de laboratorio de los pacientes con meningitis aguda. Construir y evaluar un modelo de regresión logística que sea útil para diferenciar las meningitis bacterianas de las meningitis asépticas. Diseño. Estudio descriptivo transversal de la validez del diagnóstico clínico y de laboratorio de las meningitis agudas. Ámbito de estudio. Área sanitaria VIII de Madrid. Sujetos de estudio. Pacientes que ingresan en el Hospital Universitario Fundación de Alcorcón con sospecha de infección del SNC, durante el periodo de enero de 1999 a junio del 2006. Los pacientes fueron seleccionados a partir de la base informática del CMBD con diagnóstico de meningitis o encefalitis, incluyendo todas las edades. Los datos clínicos y analíticos son obtenidos de la historia clínica informatizada. Se excluyeron los casos secundarios a procedimientos neuroquirúrgicos, neoplasia, meningitis tuberculosa o pacientes con infección por virus de ¡inmunodeficiencia humana. Determinaciones. Estudio inicial descriptivo de las variables clínicas y analíticas de los casos de meningitis aguda. Análisis de regresión logística multivariable para calcular la probabilidad de meningitis bacteriana aguda (pMBA) a partir de las variables analizadas. Cálculo de sensibilidad, especificidad, valor predictivo negativo y positivo y curva ROC del modelo de regresión logística. Resultados. El diagnóstico clínico de meningitis bacteriana en urgencias presenta un valor global del 86,7%, con un VPN del 99,3% y un VPP del 51,5%. La construcción de un modelo de regresión logística a partir de las variables del LCR y de sangre al llegar el paciente a Urgencias permite clasificar las meningitis infecciosas en bacterianas y asépticas. Un primer modelo de regresión logística que incluye la edad del paciente en años, PMN en LCR, ratio de glucosa en LCR/sangre y leucocitos totales en sangre presenta un valor predictivo global del 96,89%. El área bajo la curva ROC es de 0,98. Con un punto de corte p = 0,5 de la curva ROC presenta una S: 0,88 (IC 95%: 0,97-0,78), E 0,99 (IC 95%: 1,00- 0.97), VPP 0,95 (IC 95%: 1.00-0,89). VPN 0,97 (IC 95%: 0,99 - 0,95) en el diagnóstico de meningitis bacteriana aguda. Un modelo de regresión logística parsimonioso a partir de 3 variables: PMN en LCR, proteínas en LCR y leucocitos totales en sangre presenta un valor predictivo global del 91,90 %. El área bajo la curva ROC es de 0,97. Con un punto de corte p = 0.1 de la curva ROC presenta una S; 0,88 (IC 95%: 0,97-0,78), E 0.92 (IC 95%: 0,96-0 89). VPP 0.72 (IC 95%: 0.83-0.60) y VPN 0,97 (IC 95%: 0.99 - 0,95) en el diagnóstico de meningitis bacteriana aguda. Conclusión: La construcción de un modelo de regresión logística a partir de las variables del LCR y de sangre permite clasificar las meningitis infecciosas en bacterianas y asépticas con un índice de validez mayor que el diagnóstico clínico