Hyporexia and cellular/biochemical characteristics of pleural fluid as predictive variables on a model for pleural tuberculosis diagnosis

• Autor(a) principal: Santos, Ana Paula
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Ribeiro-Alves, Marcelo, Corrêa, Raquel, Lopes, Isabelle, Silva, Mariana Almeida, Mafort, Thiago Thomaz, Leung, Janaina, Rodrigues, Luciana Silva, Rufino, Rogério
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)
• Texto Completo: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/51881
• topic: Tuberculose pleural; Diagnóstico; Classificação em árvores de decisão; Pleural tuberculosis; Diagnosis; Decision tree classifier

Objetivo o diagnóstico da tuberculose pleural (TBpl) é um desafio devido à sua natureza paucibacilar e à necessidade de procedimentos invasivos. Este estudo visou identificar variáveis facilmente disponíveis, bem como construir um modelo preditivo para o diagnóstico da TBpl que possa permitir a utilização de uma estratégia alternativa precoce e acessível em unidades de cuidados básicos de saúde. Métodos um estudo transversal observacional comparou pacientes com TB e não TB seguidos em um hospital terciário brasileiro entre 2010 e 2018. Foi realizada uma análise de regressão logística incondicional que foi validado e aplicado em um modelo de classificação de árvore de decisão (CAD) em pacientes com diagnóstico empírico de TB. Foram calculados precisão (Prec), sensibilidade (Se), especificidade (Esp), assim como os valores preditivos positivos e negativos. Resultados de 1.135 pacientes com diagnóstico de TB, 160 foram considerados para análise (111 com TBpl confirmada e 49 com TBpl não confirmada. 58 pacientes não TB foram considerados como controles. Hiporexia [odds ratio ajustado (ORa) 27,39 (95% IC 6,26-119,89)] e características celulares/bioquímicas do líquido pleural (LP) (polimorfonuclear em duas categorias: 3%-14% ORa 26,22, 95% IC 7,11-96,68; e < 3% ORa 28,67, 95% IC 5,51-149,25; e proteína ≥ 5g/dL ORa 7,24, 95% IC 3,07-17,11) foram associadas a um risco mais elevado de tuberculose. O diagnóstico de CAD construído ao empregar essas variáveis mostrou valores de Prec = 87,6%, Se = 89,2%, Esp = 84,5% para o diagnóstico de TB e foi aplicado com sucesso em doentes com TB não confirmada. Conclusão o modelo CAD mostrou um excelente desempenho para o diagnóstico de TB e pode ser considerado como estratégia alternativa de diagnóstico, utilizando padrões clínicos em associação com características celulares/bioquímicas do LP, que são acessíveis e facilmente realizados em unidades de cuidados básicos de saúde.