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A apendicite aguda é a afecção cirúrgica de urgência mais frequente nos setores de pronto atendimento hospitalar, com apresentações clínicas bastante variadas. Mesmo com sua grande frequência, ainda existe a discussão se devemos fazer tomografia em todos os pacientes com história suspeita para apendicite. Se por um lado temos uma maior certeza do diagnóstico ao realizar o exame, por outro estaremos expondo o paciente à radiação desnecessária e até mesmo aumentando os custos do sistema de saúde. 

A escala de Alvarado, utiliza dados de sinais, sintomas e laboratoriais para construir uma pontuação e com isto auxiliar no raciocínio diagnóstico  da apendicite num paciente com história de dor abdominal. A questão é que a escala possui uma  grande faixa indeterminada, pontuação de 4 a 8,  que permanece a suspeita de apendicite. Seria nesta faixa que a tomografia seria útil na definição diagnóstica.

Por esta grande espaço  “sombrio” da escala de Alvarado, um grupo da cidade the Bethesda nos EUA, formularam uma hipótese, se com o uso de algoritmo e Machine Learning (ML) poderia se sobrepor a escala de Alvarado na decisão de tomografar ou operar o paciente.

tomografia

Métodos

Estudo retrospectivo utilizando dados de prontuário de um mesmo centro com 100 casos aleatoriamente selecionados de apendicite aguda operados. Foram selecionados como controle outros 100 casos para servirem como controle, porém sem o diagnóstico de apendicite. Foram então criados três algoritmos baseado no ML, e posteriormente calibrado com 500 pacientes eletronicamente criados pelo sistema para testes e calibração. Além disso, os mesmos algoritmos foram utilizados associados ou não ao resultado da tomografia. O resultado histopatológico da peça cirúrgica foi utilizado como parâmetro definitivo de apendicite.

Resultados

Todos os modelos matemáticos foram analisados em gráficos e comparados entre si, sendo que aquele que apresentou melhor curva ROC foi o que utilizou a metodologia de SVM (Support Vector Machine) – Modelo matemático baseado na predição de valores e reconhecimento de padrões. Esta metodologia apresentou sensibilidade e especificidade ainda maiores (0,888 e 0,889, respectivamente; ROC 0,947)  quando utilizada em associação com o resultado da TC (a tomografia isolada como diagnóstico apresentou sensibilidade e especificidade de 0,972 e 0,831 respectivamente; ROC 0,902). Melhores inclusive que a escala de Alvarado com resultados. que apresentou ROC  0,860, sensibilidade 0,829 e especificidade 0,724.

Discussão

O estudo encontrou resultados semelhantes a literatura em relação aos fatores de risco para apendicite, porém uma hemoglobina mais elevada também foi demonstrada no modelo, que deve estar relacionada a uma desidratação e necessidade de ressuscitação volêmica. O modelo é melhor que a escala de Alvarado, porém é necessário uma determinação mais apurada com estudos maiores e melhores validados para o auxílio de uma determinação de conduta. Este estudo serve como uma prova de conceito, e é o passo inicial no desenvolvimento do modelo.

Leia também: Apendicite: aguda, crônica e recorrente

Para levar para casa

Não existe receita de bolo para apendicite, a experiência do cirurgião é fundamental que pode não solicitar tomografias em diversos contextos, liberando ou operando o paciente. 

Sem dúvida há um uso em demasia das tomografias nas emergências, e medidas como a simples observação do paciente por algumas horas pode ajudar no diagnóstico correto. No entanto, se a dúvida persistir mesmo com todas as medidas clínicas e laboratoriais o uso da tomografia é de fundamental importância.

Infelizmente, o modelo matemático proposto não está disponível e mesmo se tivesse ainda não apresenta resultados magníficos.

Autor:

Referências bibliográficas:

  • Gunasingha RMKD, Grey SF, Munoz B, et al. To Scan or Not to Scan: Development of a Clinical Decision Support Tool to Determine if Imaging Would Aid in the Diagnosis of Appendicitis. World J Surg. 2021;45(10):3056-3064. doi: 10.1007/s00268-021-06246-6

 

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