A aceitabilidade e o impacto do algoritmo de previsão de etiologia diarreica (DEP)

As doenças diarreicas são uma das principais causas de morbidade e mortalidade em crianças em todo o mundo, com uma estimativa de um bilhão de casos e 500.000 mortes anualmente. Embora a maioria das mortes por diarreia ocorra em países de baixa renda, a diarreia infecciosa continua sendo um problema significativo em países de alta renda. Além da morbidade imediata, as potenciais sequelas de longo prazo da diarreia em crianças em ambientes de poucos recursos incluem desnutrição, retardo no crescimento e déficits no desenvolvimento cognitivo.

Embora a base do manejo da doença diarreica em crianças seja a reidratação, várias outras decisões de manejo, incluindo o uso de antibióticos e exames laboratoriais, podem afetar o curso da doença. O uso excessivo de antibióticos pode causar efeitos colaterais e levar ao aumento da resistência antimicrobiana na comunidade. A subutilização de antimicrobianos para alguns patógenos bacterianos e protozoários pode levar ao prolongamento da duração da doença e facilitar a transmissão. Isso pode resultar em mais dias de escola ou falta de trabalho dos pais e, entre crianças desnutridas em ambientes com poucos recursos, potencial para crescimento vacilante ou morte. O uso excessivo de testes laboratoriais pode ter impacto financeiro tanto no paciente quanto no sistema de saúde, e o subuso pode atrasar a terapia apropriada ou impedir o reconhecimento de surtos. Assim, a determinação precisa e econômica da etiologia da diarreia é importante para o manejo adequado de casos em crianças e para a saúde pública.

As regras de previsão clínica (CPRs) ajudam os médicos a interpretar as informações clínicas e podem melhorar a tomada de decisões. Uma revisão sistemática recente mostrou que dos 137 estudos de condições para as quais foram desenvolvidas regras de predição clínica para crianças, apenas 2 foram para diarreia, sendo que ambos são para avaliação de desidratação. Da mesma forma, a maioria das diretrizes disponíveis para diarreia pediátrica concentra-se na via, no momento e na escolha de fluidos para reidratação. Alguns estudos nos últimos 30 anos estudaram o uso de preditores clínicos para estimar a probabilidade de uma causa bacteriana de diarreia. No entanto, esses estudos foram limitados por baixas taxas de identificação de patógenos, tamanhos de amostra pequenos, uso de um único local de estudo e desempenho de previsão abaixo do ideal.

Dada a falta de diretrizes e preditores clínicos eficazes, as decisões para o uso de antibióticos e testes laboratoriais são principalmente de natureza empírica, com base em uma série de "regras práticas" para as quais as evidências são escassas. Infelizmente, o julgamento do médico é muito ruim para prever a necessidade de antibióticos e o tipo correto de teste. Um estudo recente de crianças que se apresentaram em hospitais quenianos com diarreia mostrou que a dependência da disenteria como indicador da infecção por Shigella levou ao fracasso no diagnóstico de Shigelose em quase 90% dos casos. Melhores ferramentas para a tomada de decisões e diretrizes baseadas em evidências sobre o uso de antibióticos e exames laboratoriais em crianças com diarreia são claramente necessárias.

A maioria das decisões para o uso de antibióticos em doenças diarreicas é feita empiricamente. Em países de baixa e média renda (LMICs), devido a restrições de custo, o diagnóstico etiológico raramente é feito, e um grande número (até 70%) de pacientes com diarreia aguda recebe antibióticos prescritos. No entanto, em contraste com configurações de recursos elevados, patógenos bacterianos podem ser muito comuns em configurações de recursos baixos. No estudo multicêntrico Global Enteric Multicenter Study (GEMS), os investigadores descobriram que a detecção de Shigella variou de 16-78% das crianças com disenteria e 2-43% das crianças com diarreia aquosa. Tanto em ambientes de alto como de baixo recurso, o uso inadequado de antimicrobianos leva a toxicidade desnecessária para o indivíduo, aumento de custos e aumento da resistência a antibióticos na comunidade. Assim, são urgentemente necessários métodos para orientar o uso apropriado de antibióticos para diarreia pediátrica em locais com muitos e poucos recursos.

Regras de previsão clínica (CPRs) são rubricas de tomada de decisão que ajudam os médicos a estimar a probabilidade de um resultado do paciente. Uma série de pontuações de predição proeminentes foram amplamente adotadas para uso clínico. Os exemplos incluem o escore CHADS2 para risco de AVC em pacientes com fibrilação atrial, o escore TIMI para mortalidade em pacientes com NSTEMI e o escore CURB-65 para mortalidade em pneumonia adquirida na comunidade. As regras de previsão clínica integradas à tomada de decisão clínica têm a capacidade de direcionar os médicos para comportamentos mais baseados em evidências, resultando em melhor atendimento e redução de custos. As RCPs também podem reduzir o uso de antimicrobianos, conforme demonstrado pelo uso de pontuações para faringite estreptocócica, e vincular as RCPs com a orientação de testes pode reduzir ainda mais o uso de antimicrobianos. Assim, as regras de previsão clínica têm o potencial de ajudar os profissionais de saúde em todo o mundo a lidar com a incerteza clínica e fornecer melhores cuidados para crianças com diarreia.

Os investigadores usaram recentemente dados do GEMS para derivar uma regra de predição da etiologia viral com uma área interna validada sob a curva (AUC) de aproximadamente 0,85. Os investigadores usaram um método de formulação de probabilidades pós-teste, que leva em consideração as probabilidades de vários modelos ou testes. Primeiro, usando dados do GEMS, os investigadores treinaram um modelo de regressão logística com etiologia viral como variável dependente usando as cinco variáveis ​​clínicas mais preditivas como variáveis ​​independentes. Os investigadores então treinaram modelos com a mesma resposta de etiologia viral usando o clima local e tendências clínicas recentes como variáveis ​​independentes. Para cada modelo, as probabilidades de etiologia viral versus outras etiologias conhecidas são geradas pela estimativa da distribuição condicional de previsões de treinamento usando estimativas de densidade de kernel. As probabilidades geradas para cada modelo são multiplicadas junto com as probabilidades pré-teste para determinar as probabilidades gerais de uma etiologia viral. Os pesquisadores agora transferiram o cálculo dessa regra de previsão para um aplicativo de smartphone, chamado algoritmo de Previsão de Etiologia Diarreica (DEP). Os investigadores usaram dados TAC do estudo VIDA (Impacto da Vacina na Diarreia na África) para validar externamente a capacidade do algoritmo DEP de prever a etiologia viral da diarreia. Nesta aplicação, nosso objetivo é determinar a aceitabilidade e uso do DEP entre os médicos que cuidam de crianças com diarreia.