Un algorithme fondé sur des preuves pour le pronostic précoce de la dengue sévère en ambulatoire

Méthodologie La prédiction précoce de la dengue sévère pourrait grandement aider le triage et la prise en charge des patients. Méthodes Nous avons investigué prospectivement les enfants ayant ≤ jours de fièvre recrutés dans les services ambulatoires des hôpitaux du sud du Vietnam entre et Le principal critère d’évaluation était la dengue. ont été recueillies au moment de l’inscription pour permettre le développement d’un modèle pronostique. Résultats La population d’analyse comprenait des patients, dont% avaient une dengue confirmée en laboratoire; Dans le modèle logistique multivarié, des antécédents de vomissements, une numération plaquettaire inférieure, une élévation du taux d’aspartate aminotransférase AST, une positivité dans le test rapide de la protéine NS non structurale et une magnitude de la virémie étaient tous indépendamment associés à une dengue sévère. modèle Identificateur précoce de la dengue sévère [IESD]: antécédents de vomissements, numération plaquettaire, niveau AST et état de test rapide NSConclusions L’IESD avait des caractéristiques de performance acceptables sous la courbe =, sensibilité%% intervalle de confiance [IC],% -%, spécificité%% CI,% -%, valeur prédictive positive%% IC,% -% et valeur prédictive négative de%% IC,% -% dans la population de tous les enfants inscrits Un tableau de score, pour une utilisation clinique de routine, a été dérivé du pronostic modèle et pourrait améliorer le triage et la prise en charge des enfants présentant de la fièvre dans les zones endémiques de la dengue

La dengue, le diagnostic, les maladies infectieuses tropicalesVoir le commentaire éditorial de Low et Ooi sur les pages -Dengue est l’infection arbovirale la plus fréquente chez les humains et un fardeau de santé publique dans une grande partie de l’Asie tropicale et latino-américaine. Le fardeau de la dengue dans les pays endémiques a été révélé avec précision dans les essais vaccinaux de phase du vaccin Dengvaxia maintenant autorisé, dans lequel environ% de tous les épisodes fébriles dans les groupes témoins ont été confirmés comme étant la dengue Parmi ces cas de dengue, le pourcentage nécessitant une hospitalisation était de% dans la cohorte asiatique et% dans la cohorte latino-américaine Les caractéristiques physiopathologiques de la dengue sévère sont une perméabilité capillaire accrue, une coagulopathie et une diathèse hémorragique. à un choc hypovolémique, appelé syndrome de choc de la dengue DSS, avec ou sans saignement cliniquement sévère Les progrès dans la prise en charge clinique, en particulier la réanimation liquidienne et la surveillance en réanimation, ont entraîné une baisse du taux de létalité de la dengue au cours des dernières décennies; C’est maintenant% &% des cas hospitalisés dans de nombreux contextes , mais peut dépasser% si le traitement est inadéquat. Il n’existe pas de traitements antiviraux ou modificateurs de la dengue spécifiques malgré les efforts récents. sixième jour de la maladie, au cours de la phase dite critique [,,] Des symptômes tels qu’une douleur abdominale, une léthargie, une augmentation rapide du taux d’hématocrite et des vomissements persistants ont été associés à la progression du DSS ou d’autres manifestations cliniquement sévères. de ces signes et symptômes, qui se produisent habituellement près du moment du choc, n’ont pas été officiellement évalués. Ainsi, les médecins du service d’urgence voyant un patient avec des jours de fièvre chez lesquels la dengue est suspectée sont confrontés à un dilemme; renvoyer le patient à la maison en lui demandant de revenir pour un suivi ou de l’admettre à l’approche de la phase critique L’hospitalisation d’un grand nombre de cas de dengue à des fins d’observation impose inévitablement un fardeau aux ressources de santé et influe directement et indirectement Des études antérieures ont exploré les facteurs pronostiques précoces et les algorithmes de prédiction de la dengue modérée ou sévère. Cependant, l’hétérogénéité dans le cas des populations adultes vs enfants, hospitalisation vs ambulatoire et les définitions cliniques de la dengue «sévère» rendent difficile conclusions générales [, -] En outre, la plupart des études pronostiques antérieures n’ont pas rapporté les valeurs prédictives positives et négatives de l’outil pronostique [,,] Dans ce contexte, le but de cette étude était de développer un outil pratique et pronostique pour pronostic précoce de la dengue sévère chez les enfants vietnamiens

Méthodes

Éthique de la recherche humaine

Les comités scientifiques et éthiques de tous les hôpitaux participants et du Comité d’éthique de la recherche tropicale de l’Université d’Oxford OXTREC – ont approuvé l’étude Les parents ou tuteurs ont fourni un consentement éclairé écrit pour que l’enfant participe L’étude a été menée conformément aux bonnes pratiques cliniques

Population étudiée

Il s’agissait d’une étude prospective d’enfants atteints de fièvre qui se présentaient aux services ambulatoires des hôpitaux collaborateurs au Vietnam, y compris l’hôpital pour les maladies tropicales, l’hôpital pour enfants, l’hôpital pour enfants Tien Giang, l’hôpital pour enfants Dong Nai et l’hôpital provincial Binh Duong. Hôpital provincial Long La taille d’échantillon prédéfinie consistait à recruter un nombre suffisant de patients pour détecter les cas graves de dengue et ainsi évaluer jusqu’à des variables prédéfinies pour leur association avec la dengue sévère, ou les patients au total, selon la première éventualité. Après l’enrôlement des patients et les cas de dengue sévère Les conséquences de ne pas recruter le nombre ciblé de cas sévères étaient -fold Premièrement, nous avons réduit le nombre de variables prédictives pour les tests afin d’être conforme à la règle empirique d’avoir un minimum d’événements par variable prédictive dans les procédures de régression A relativement plus petit la taille de l’échantillon aura également généré un plus grand intervalle de confiance pour les statistiques d’estimation que cela aurait été le cas. L’inscription à l’étude a débuté en octobre et s’est terminée en décembre. Enfants – ans, accompagnés d’un parent / tuteur avec un téléphone mobile. la clinique externe désignée avec ≤ heures de fièvre et chez qui le médecin traitant croit que la dengue était un diagnostic possible était admissible à l’inscription Les critères d’exclusion étaient les suivants: le médecin traitant croyait qu’il était peu probable qu’il puisse suivre un traitement ou le médecin traitant croyait qu’un autre diagnostic de non-engouement était plus probable

Collecte de données à l’inscription

Les données démographiques, l’histoire clinique et les résultats, et des échantillons de sang pour l’hématologie, la biochimie, la protéine non structurale NS test rapide NS Ag STRIP, Bio-Rad, et quantitative transcription-transcription polymérase en chaîne qRT-PCR ont été recueillies au moment de l’inscription des patients. le médecin a reçu les résultats d’hématologie de routine seulement afin de ne pas biaiser la décision sur la gestion du patient, par exemple, l’hospitalisation par rapport au suivi ambulatoire

Suivi des patients et définitions de cas

Tous les patients ambulatoires ont été suivis d’un appel téléphonique quotidien pour déterminer s’ils étaient encore à la maison ou s’ils avaient été hospitalisés depuis l’appel précédent. Des appels téléphoniques quotidiens ont été effectués jusqu’à la disparition de la fièvre et le retour aux activités quotidiennes. , nous avons prélevé un échantillon sanguin de convalescence mL le jour de la maladie ou après, aux fins de la sérologie diagnostique de l’immunoglobuline M [IgM]. La sélection des cas de suivi et de prélèvement d’un échantillon de sang convalescent a été effectuée au hasard à l’aide d’une randomisation générée par ordinateur. Pour les patients hospitalisés à tout moment pendant les jours suivant l’inscription, un deuxième échantillon de sang a été prélevé au moment de la sortie de l’hôpital et un formulaire de rapport de cas a été rempli pour déterminer si le patient a évolué vers la dengue sévère. Schéma de classification OMS La dengue confirmée par le laboratoire a été définie comme un résultat positif avec l’un ou l’autre des Tests g: test qRT-PCR validé ; Dosage immuno-enzymatique NS-ELISA Platelia Dengue NS Ag ELISA, Bio-Rad; séroconversion IgM dans des échantillons de sang appariés Panbio, Brisbane, Australie séroconversion IgM a été définie comme un changement dans le résultat du test de négatif à positif dans les échantillons de plasma appariés avec le deuxième échantillon recueilli ≥ jours après le début de la maladie et & gt; jours après le premier échantillon Une approche par étapes des tests de diagnostic a été effectuée. Tout d’abord, tous les échantillons de plasma d’enrôlement ont été testés avec un test qRT-PCR validé pour détecter l’ARN DENV du virus de la dengue. ont été testés avec le test Platelia Dengue NS Ag ELISA et notés selon les instructions du fabricant. Des échantillons équivalents ont été répétés et, s’ils étaient encore équivoques, ils ont été notés négatifs. Ensuite, la sérologie IgM ELISA Panbio a été réalisée selon les instructions du fabricant. avaient des échantillons de plasma appariés% de cas hospitalisés et% de cas ambulatoires et qui étaient négatifs à la fois dans le test DENV qRT-PCR et Platelia Dengue NS ELISA Patients ayant des résultats de test négatifs pour DENV qRT-PCR et NS ELISA et pas de séroconversion IgM les échantillons de sang ont été classés comme «non dengue» Les patients qui ont eu des résultats de test négatifs pour DENV qRT-PCR et NS ELISA au moment de l’inscription Pour l’analyse, les données des cas «non dengue» et «présomptif non dengue» ont été regroupées et ont été classées dans la catégorie «autres maladies fébriles».

Méthodes statistiques

Pour développer les modèles pronostiques de la dengue sévère, nous avons utilisé des procédures de régression logistique avec des variables cliniques, hématologiques et biochimiques prédéfinies et un statut de test rapide NS Les critères d’information bayésiens ont été utilisés pour réduire les modèles complets. la validation a été examinée par des approches: «validation croisée« quitter un site », c’est-à-dire développer l’algorithme de façon répétée sur tous les sites à l’exception de l’étude et valider sur le site d’étude laissé de côté; Validation temporelle avec les patients recrutés avant juin en tant qu’ensemble d’entraînement et patients recrutés par la suite comme groupe d’évaluation Le modèle de régression logistique finale a été converti en nomogramme pour faciliter l’utilisation en pratique clinique Toutes les analyses ont été réalisées avec le logiciel statistique R version R Fondation pour l’informatique statistique, Vienne, Autriche L’importance a été attribuée à P & lt; pour tous les paramètres et était-face

RÉSULTATS

Caractéristiques de base des participants à l’étude

Entre octobre et décembre, nous avons inscrit des enfants ayant des antécédents de fièvre de & lt; La description du profil de l’étude est présentée dans la figure. Il y avait des patients avec des données hématologiques et biochimiques complètes, dont% avaient une dengue confirmée en laboratoire et% étaient virémiques comme déterminé par qRT-PCR. cas de dengue confirmés en laboratoire, il y avait% de cas de dengue sévère Directives de l’OMS mais pas de décès Tableau décrivant les caractéristiques de base de la population étudiée

Figure Vue largeTélécharger un profil d’étude avec une description de la cohorte et des sous-groupes de patients qui ont été utilisés pour dériver les modèles pronostiques. Abréviations: ELISA, enzyme-linked immunosorbent assay; IgM, immunoglobuline G; NS, protéine non structurale; RT-PCR, réaction en chaîne par polymérase de transcription inverseFigure View largeTélécharger le profil de l’étude avec une description de la cohorte et des sous-groupes de patients qui ont été utilisés pour dériver les modèles pronostiques Abréviations: ELISA, enzyme-linked immunosorbent assay; IgM, immunoglobuline G; NS, protéine non structurale; RT-PCR, réaction de polymérase en chaîne par transcription inverse

Tableau Caractéristiques de base des participants à l’étude Caractéristique Denguen sévère = Nonsevere Denguen = Autre Maladie fébrile = Âge, y – – – IMC, kg / m – – – Jour de la maladie Vomissements Douleurs abdominales Saignements des muqueuses Nombre de leucocytes × cellules / μL – – – Plaquettes numération, × cellules / μL – – – Hématocrite,% – – Albumine, g / L – – – AST, U / L – – – Test rapide NS positif Concentration en virémie, log copies / mL – n = – n = … Sérotype n = n = DENV- DENV- DENV- DENV- Caractéristique inconnue Denguen sévère = Nonsevere Denguen = Autre maladie fébrile = Âge, y – – – IMC, kg / m – – – Jour de la maladie Vomissements Douleurs abdominales Saignements des muqueuses Numération leucocytaire, × cellules / μL – – – numération plaquettaire, × cellules / μL – – – hématocrite,% – – albumine, g / L – – – AST, U / L – – – NS test rapide positif Concentration en virémie, log copies / mL – n = – n = … Sérotype n = n = DENV- DENV- DENV- DENV- Les valeurs inconnues sont présentées comme intervalle interquartile médian pour les variables continues ou fréquence% pour les variables catégorielles. Tous les résultats de laboratoire ont été acquis le jour de l’inscription. : AST, aspartate aminotransférase; IMC, indice de masse corporelle; DENV, virus de la dengue; NS, protéine non structurale; WBC, globule blancView Large

Modèles pronostiques pour l’identification précoce des cas de dengue sévère chez les patients fébriles

Pour simplifier, toutes les variables continues ont été traitées comme des termes linéaires dans le développement de modèles multivariés de l’algorithme pronostique Tableau supplémentaire et annexe statistique supplémentaire Plusieurs des variables cliniques et de laboratoire prédéfinies qui ont été recueillies à l’inscription étaient associées à la progression vers la dengue sévère dans l’analyse univariée Tableau Dans le modèle logistique multivarié, des antécédents de vomissements, une numération plaquettaire inférieure, une élévation du taux d’aspartate aminotransférase AST et une positivité au test rapide NS ont été associés indépendamment à une dengue sévère dans la population fébrile. Le modèle pronostique le plus pratique et parcimonieux. Le tableau A illustre les caractéristiques de performance de l’IESD à divers seuils dans la population fébrile. Le tableau ci-dessous illustre les caractéristiques de performance de l’IESD à divers seuils dans la population fébrile. Au seuil de, le ESDI avait une sensibilité de%% CI,% -%, spécificité de%% CI,% -%, valeur prédictive positive de%% CI,% -%, et valeur prédictive négative de%% CI,% -% pour discriminer correctement dengue sévère d’autres cas dans la population fébrile Cette coupure était très proche du point sur la courbe ROC caractéristique de fonctionnement du récepteur plus proche du modèle parfait coin supérieur gauche, qui était Figure A L’aire sous la courbe ROC AUC de l’ESDI dans le analysé la population utilisait la coupure de la figure B

Tableau Univarié Analyse des prédicteurs potentiels de la dengue sévère parmi la dengue confirmée en laboratoire et tous les sujets Prédicteur Dengue sévère vs non-dengue parmi les cas de dengue confirmés en laboratoire Dengue sévère contre tous les autres participants OU% CI P Valeur OU% CI P Valeur Age y – – & lt; IMC kg / m – – & lt; Jour de la maladie d – – & lt; Vomissements: Oui – & lt; – & lt; Douleur abdominale: Oui – – Saignement des muqueuses: Oui – – Cellules WBC / μL – & lt; – & lt; Cellules de numération plaquettaire / μL – & lt; – & lt; Hématocrite% – & lt; – & lt; Albumine g / L – – & lt; Augmentation AST par multiplication – & lt; – & lt; Test rapide NS positif: Oui – – & lt; Virémie log copies / mL – … … … Serotypea DENV- … … … … … DENV- – … … … DENV- – … … … DENV- – … … … Prédicteur Dengue sévère vs Dengue non-sévère parmi les cas de dengue confirmés en laboratoire Dengue sévère vs Tous les autres participants à l’étude OU% CI P Valeur OU% CI P Valeur Âge y – – & lt; IMC kg / m – – & lt; Jour de la maladie d – – & lt; Vomissements: Oui – & lt; – & lt; Douleur abdominale: Oui – – Saignement des muqueuses: Oui – – Cellules WBC / μL – & lt; – & lt; Cellules de numération plaquettaire / μL – & lt; – & lt; Hématocrite% – & lt; – & lt; Albumine g / L – – & lt; Augmentation AST par multiplication – & lt; – & lt; Test rapide NS positif: Oui – – & lt; Virémie log copies / mL – … … … Serotypea DENV- … … … … … DENV- – … … … DENV- – … … … DENV- – … … … Abréviations: AST, aspartate aminotransférase; IMC, indice de masse corporelle; CI, intervalle de confiance; DENV, virus de la dengue; NS, protéine non structurale; OU, odds ratio; WBC, globules blancs Effet à univarié du sérotype sur la dengue sévère estimé à partir de la régression logistique univariée, en utilisant le groupe de référence DENV-

Tableau Analyse multivariée des prédicteurs candidats pour la dengue sévère chez tous les sujets Modèle prédictif complet avec prédicteurs candidats prédéfinis Modèle réduit par BIC ESDI OU% CI P Valeur OU% CI P Valeur Âge y – … … … IMC kg / m – … … … Jour de la maladie d – … … … Vomissements: Oui – & lt; – & lt; Douleurs abdominales: Oui – … … … Saignement des muqueuses: Oui – … … … Cellules leucocytaires / μL – … … … Cellules numérées plaquettaires / μL – & lt; – & lt; Hématocrite% – … … … Albumine g / L – … … … AST par multiplication – & lt; – & lt; Test rapide NS positif: Oui – & lt; – & lt; Modèle prédictif complet avec prédicteurs candidats prédéfinis Modèle réduit par BIC ESDI OU% CI P Valeur OU% CI P Valeur Âge y – … … … IMC kg / m – … … … Jour de la maladie d – … … … Vomissements: Oui – & lt ; – & lt; Douleurs abdominales: Oui – … … … Saignement des muqueuses: Oui – … … … Cellules leucocytaires / μL – … … … Cellules numérées plaquettaires / μL – & lt; – & lt; Hématocrite% – … … … Albumine g / L – … … … AST par multiplication – & lt; – & lt; Test rapide NS positif: Oui – & lt; – & lt; Modèle complet avec prédicteurs candidats prédéfinis: caractéristiques cliniques, hématologiques et biochimiques et état de test rapide NSAbbreviations: AST, aspartate aminotransférase; BIC, critères d’information bayésiens; IMC, indice de masse corporelle; CI, intervalle de confiance; IESD, identifiant précoce de la dengue sévère; NS, protéine non structurale; OU, odds ratio; WBC, globule blancView Large

Figure Vue largeDownloader de l’identifiant précoce de la dengue sévère ESDI dans la transcription inverse amplification en chaîne par polymérase-patients atteints de dengue A, compromis possibles sensibilité / spécificité pour différentes valeurs de seuil de l’IESD et la distance des points correspondants sur la caractéristique de fonctionnement du récepteur Courbe ROC au coin supérieur gauche modèle B parfait, courbe ROC C, tracé d’étalonnage affichant un diagramme de dispersion plus lisse des risques prédits vs observés ligne pointillée, prédiction vs risques observés pour les strates patients de taille égale regroupées selon les triangles de risques prédits, et l’idéal ligne d’identité ligne continue Les tapis au bas des graphiques caractérisent la distribution des risques prédits dans les cas graves de dengue et de dengue non sévère, respectivement Abréviation: AUC, aire sous la courbeFigure Vue largeTéléchargement diapositive de l’identifiant précoce de la dengue ESDI dans la polymérase de transcription inverse réaction en chaîne positive – patients atteints de dengue A, Po des compromis possibles de sensibilité / spécificité pour différentes valeurs de coupure de l’IESD et la distance entre les points correspondants de la caractéristique de fonctionnement du récepteur courbe ROC au coin supérieur gauche modèle parfait B, courbe ROC C, tracé d’étalonnage affichant un nuage de dispersion de prédiction vs risques observés ligne pointillée, risques prédits vs observés pour les strates patients de taille égale regroupées selon les triangles de risques prédits, et la ligne d’identité idéale ligne continue Les tapis au bas des graphiques caractérisent la distribution des risques prévus dans la dengue sévère et la dengue non sévère La courbe d’étalonnage montre que l’IESD surestime le risque de dengue sévère dans le décile le plus élevé de la probabilité prédite. Figure C – c’est-à-dire que les patients ayant le plus haut décile de risque ont en réalité une risque que le modèle suggère Un résumé des caractéristiques de performance de l’IESD par temporel et par abandon La validation de l’e-site est présentée dans le tableau L’IESD a clairement montré de bonnes performances discriminantes pour la validation temporelle et la validation de sortie d’un site avec une AUC d’au moins un résultat de validation de sortie de sérotype. différences dans les sérotypes qui ont contribué à la population de cas de dengue

Tableau Performances de l’identificateur de la dengue sévère précoce chez tous les sujets Paramètre Performances apparentes Validation temporelle Validation de validation en un seul site Interception d’étalonnage – vers Pente d’étalonnage – AUC – – – Coupure de sensibilité – – – Limite de spécificité – – – Coupure PPV – – – Limite NPV – – – Paramètre Performances apparentes Validation temporelle Validation de validation à un seul site Validation d’étalonnage – vers Pente d’étalonnage – AUC – – – Coupure de sensibilité – – – Coupure de spécificité – – – Coupure PPV – – – Coupure NPV – – – Données entre parenthèses sont% intervalles de confiance Le modèle pronostique pour la dengue sévère chez tous les patients était le modèle réduit par critères d’information bayésiens pas à pas, dérivé du modèle complet original qui incluait toutes les caractéristiques cliniques et hémobiochimiques prédéfinies et les protéines non structurales. état du test pidAbbreviations: ASC, aire sous la courbe; NPV, valeur prédictive négative; VPP, valeur prédictive positive

Un outil pratique pour les médecins pour prédire la dengue sévère

Un nomogramme a été développé pour prédire la dengue sévère en utilisant les paramètres indépendants dans l’IESD Figure Le nomogramme est utilisé en additionnant les points attribués aux échelles pour chaque paramètre indépendant Par exemple, un patient avec vomissements, un nombre de plaquettes / μL, positif NS test rapide, et un niveau AST de U / L – augmentation par rapport à la valeur normale supérieure de U / L a un score de =, et le risque correspondant de dengue sévère est d’environ%

Figure Vue grandDownload slideNomogramme du modèle pronostique pour prédire le risque de dengue sévère Une ligne verticale d’une valeur prédictive à l’axe «points» attribue des points aux variables requises: vomissements, PLT count plaquette, protéine non structurale NS statut de test rapide, et aspartate niveau des aminotransférases AST La somme de ces points peut être ensuite traduite par le risque prédite correspondant de dengue sévère. Voir la photo en gros Télécharger la diapositiveNomogramme du modèle pronostique pour prédire le risque de dengue sévère Une ligne verticale d’un prédicteur à l’axe des “points” indique les variables requises: vomissements, numération plaquettaire PLT, protéine non structurale NS test rapide et aspartate aminotransférase AST La somme de ces points peut être ensuite traduite par le risque prédite correspondant de dengue sévère

DISCUSSION

Cependant, la valeur prédictive positive généralement faible de l’IESD% à un seuil signifie inévitablement qu’un grand nombre de cas identifiés comme étant à risque d’une maladie grave auront en fait des évolutions de maladie sans incident. Néanmoins, l’IESD offre potentiellement un outil Dans le contexte de l’IEDD multiparamétrique, l’inclusion du statut NS par un test rapide a permis une amélioration légère mais progressive de la performance du modèle pronostique. Essais cliniques Cependant, les tests rapides NS n’ont pas d’utilité en tant que tests pronostiques autonomes. Par exemple, un essai clinique de traitement précoce par la prednisolone chez des enfants vietnamiens testés positifs au test rapide NS ont observé que seulement% des cas dans le bras placebo ont développé des essais de traitement par DSS en NS rapide test-po Ainsi, à l’heure actuelle, les essais cliniques préliminaires visant à utiliser la dengue sévère comme critère d’évaluation nécessiteraient des échantillons de patients de très grande taille pour atteindre leurs objectifs. L’IESD pourrait potentiellement améliorer la qualité de la dengue sévère. Efficacité de certains essais en enrichissant la population étudiée avec des cas à plus haut risque de développer une dengue sévère, comparé au test rapide NS utilisé seul Beaucoup de paramètres utilisés dans l’IESD sont collectables dans des structures de soins primaires au Vietnam et dans d’autres pays endémiques. Les tests rapides NS sont recommandés par l’OMS comme test de dépistage de routine pour les patients présentant une suspicion clinique de dengue dans la phase fébrile aiguë Les performances diagnostiques, et les limites, de ce test rapide d’antigène NS est disponible dans de nombreux services d’urgence hospitaliers / ambulatoires au Vietnam. test ont été largement décrits dans cette cohorte de patients et ailleurs Des études antérieures ont également démontré que les taux de virémie dans les premières heures de la maladie étaient positivement corrélés avec la positivité du test rapide NS [- -] Le nombre de plaquettes sanguines hématologiques et le taux de biochimie AST étaient également importants pour le fonctionnement de l’IESD; Potts et al ont déjà observé que l’élévation de l’ASAT dans les premiers jours de la maladie était un prédicteur de la dengue sévère . On peut supposer que les élévations précoces des concentrations sanguines d’AST sont un signe de la sévérité de l’infection virale disséminée et des dommages tissulairesNon tous les serotypes de DENV étaient également associés à des résultats sévères. Le DENV était en particulier surreprésenté parmi les cas sévères, conformément aux études antérieures Pour des raisons de conception, nous ne pouvions pas dissocier en tant qu’indicateur de l’infection secondaire, elle est elle-même un facteur de risque reconnu de dengue sévère, ou était indépendamment associée à une dengue sévère. Seule une étude prospective antérieure d’enfants thaïlandais fébriles, y compris avec DSS, par Potts et al. rapporté ici Potts et al ont utilisé la classification et l’analyse de l’arbre de régression pour dériver un algorithme à partir de variables de laboratoire recueillir Au moment de l’inclusion, le nombre de plaquettes, le nombre de globules blancs, le pourcentage de monocytes et l’hématocrite Le meilleur algorithme présentait% de sensibilité et% de spécificité pour l’identification des patients ayant progressé vers le DSS ; cependant, les valeurs prédictives positives et négatives n’ont pas été rapportées. L’étude décrite ici comprend plusieurs points de différence importants, notamment une taille d’échantillon beaucoup plus grande et l’inclusion de cas cliniquement sévères qui ne présentaient pas de DSS; acquisition de données cliniques et de laboratoire; Et l’ESDI qui en résulte présente certaines limites inhérentes. Premièrement, l’IESD ne convient pas dans tous les contextes ambulatoires car les tests rapides NS et la biochimie ne sont pas toujours disponibles. L’IESD ne s’applique qu’aux observations faites dans les premières heures de maladie; les performances du test ne sont pas connues en dehors de cette fenêtre de présentation L’évolution de la dengue est probablement influencée par la prise en charge clinique, de sorte que le taux d’incidence de la dengue sévère décrit dans cette étude pourrait dépendre du contexte; pour la même population de patients, d’autres paramètres pourraient observer une incidence plus ou moins élevée de dengue sévère et ceci pourrait affecter le classificateur pronostique. Enfin, bien que l’IESD ait une bonne capacité discriminante AUC =, la valeur prédictive faiblement positive commune à de nombreux algorithmes les événements relativement rares signifient que le nombre de véritables cas de dengue sévère sera surestimé L’application de l’IESD peut entraîner des hospitalisations excessives, des procédures de suivi inutiles et le fardeau économique associé par rapport à la norme de soins actuelle. la recherche est nécessaire pour comprendre les avantages et les inconvénients de l’IESD dans la pratique courante et la recherche clinique

Données supplémentaires

Les documents supplémentaires sont disponibles sur Clinical Infectious Diseases en ligne. Les données fournies par l’auteur étant destinées au lecteur, les documents publiés ne sont pas copiés et relèvent de la seule responsabilité de l’auteur. Les questions ou commentaires doivent donc être adressés à l’auteur correspondant

Remarques

Remerciements Les auteurs sont reconnaissants de la collaboration des patients et de leurs familles qui ont participé à cette recherche et des nombreux professionnels de la santé qui ont rendu cette étude possible. Soutien financier Ce travail a été soutenu par le GNT et le Wellcome Trust GNT. / Z // ZPotentiel Conflits d’intérêts Tous les auteurs: Aucun conflit signalé Les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits potentiels de conflits d’intérêts que les éditeurs considèrent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués