Algoritmo reduce empleo de tomografía computarizada para diagnosticar apendicitis en niños
Share this:
ROCHESTER, Minnesota: La implementación de un algoritmo destinado a diagnosticar a los pacientes pediátricos con sospecha de apendicitis reduce el empleo de la tomografía computarizada (TC), sin alterar la exactitud del diagnóstico, descubrieron los científicos del Centro Pediátrico de Mayo Clinic. El estudio acaba de publicarse en la revista Surgery.
AVISO A LA COMUNICACIÓN MULTIMEDIA: Se puede descargar video y audio de la Red Informativa de Mayo Clinic.
La apendicitis aguda es una de las causas comunes para dolor abdominal agudo en los niños. La apendicitis se produce cuando el apéndice se inflama y llena de pus. Las tomografías computarizadas suelen utilizarse para diagnosticar la apendicitis aguda porque son exactas, ampliamente disponibles y pueden ofrecer al médico información avanzada en los casos de apendicitis con sospecha de complicaciones.
No obstante, las tomografías computarizadas son caras y exponen al paciente a radiación ionizante. “Este algoritmo fue creado por un grupo pluridisciplinario de pediatras de la sala de emergencia, cirujanos pediátricos y radiólogos a fin de eliminar la exposición innecesaria a la radiación”, explica el Dr. Michael Ishitani, autor principal del estudio.
El estudio comparó a los pacientes pediátricos menores de 18 años que se sometieron a una apendicectomía debido a apendicitis aguda, antes y después de la implementación del algoritmo. Los científicos estudiaron 331 casos pediátricos durante el transcurso de cinco años y descubrieron que el empleo de la tomografía computarizada disminuyó de 39 por ciento a 18 por ciento después de la implementación del algoritmo.
Los científicos descubrieron que cuando se implementó el algoritmo, el empleo de la tomografía computarizada descendió más de 50 por ciento, sin alterar la exactitud del diagnóstico, lo que comprueba que el menor empleo de las tomografías computarizadas para evaluar a los pacientes con apendicitis no solamente es seguro sino también más rentable.
“La implementación de este algoritmo en varios centros es el resultado ideal del estudio, seguido por más evaluaciones realizadas con el transcurso del tiempo para garantizar la continuidad de la baja tasa de tomografías computarizadas”, explica el Dr. Ishitani.
Otros autores del estudio son la Dra. Stephanie Polites, becaria del Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de Brindar Atención Médica; el Dr. Mohamed Mohamed; la Dra. Elizabeth Habermann, directora científica del Programa de Resultados Quirúrgicos del Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de Brindar Atención Médica; el Dr. James Homme; la Dra. Jana Anderson; el Dr. Christopher Moir y el Dr. Abdalla Zarroug, todos de Mayo Clinic.
###
Información sobre Mayo Clinic
En el año 2014 se conmemoran 150 años de servicio a la humanidad de esta entidad sin fines de lucro y líder mundial en atención médica, investigación y educación. Si desea más información, visite: 150years.mayoclinic.org, MayoClinic.org/espanol o newsnetwork.mayoclinic.org/.
CONTACTO PARA LOS MEDIOS DE COMUNICACIÓN:
Soledad Andrade, Relaciones Públicas de Mayo Clinic, 507-284-5005, correo electrónico: newsbureau@mayo.edu
Artículos relacionados
