Predicción clínica de los signos endoscópicos de hemorragia digestiva alta activa o reciente

Fundamento y objetivo: Estudio diseñado para elaborar un modelo matemático, basado en datos clínicos y analíticos, que permita predecir qué pacientes con hemorragia digestiva alta (HDA) tienen signos endoscópicos de hemorragia activa o reciente (SEHA-R). Pacientes y método: Se incluyeron todos los casos de HDA que acudieron a un servicio de urgencias hospitalario durante 12 meses. Estos pacientes constituyeron la serie primaria del modelo. Durante los 12 meses siguientes se seleccionó una muestra de pacientes con HDA que integraron la serie de validación. El modelo matemático fue construido mediante regresión logística. Resultados: La serie primaria fue de 623 pacientes y la serie de validación, de 251. La presencia de shock, un test de la inclinación positivo, la elevación de la uremia, la referencia de hematemesis, ser bebedor habitual de alcohol, la presencia de sudación y la ausencia de tratamiento previo con fármacos antiulcerosos fueron predictores independientes de los SEHA-R. Una puntuación mayor o igual a 4 fue la que mejor precisión diagnóstica obtuvo (63,6%), con unos valores predictivos positivo y negativo del 65,1 y el 40,0%, respectivamente. El poder discriminante del modelo fue significativo (p < 0,001) pero de baja exactitud. Conclusiones: La precisión diagnóstica del modelo predictivo no permite su recomendación sistemática en la práctica clínica, si bien puede ser útil como un instrumento orientativo en la selección de pacientes con HDA en la consulta de urgencias.

Background and objective: The aim of this study was to construct and validate a mathematical model, based on clinical and laboratory data, that could be useful in the emergency department (ED) to predict which patients with upper gastrointestinal bleeding (UGB) have an active or recent bleeding. Patients and method: During a period of 12 months, we included all consecutive cases of UGB that came to the ED of an urban hospital. These patients made up the primary or model obtaining series. During the 12 following months, we selected a sample of UGB patients who made up the secondary series. The mathematical predictive model was built using logistic regression analysis. Results: 623 patients made up the primary series and 251 the secondary series. A score equal or higher than 4 indicated the best diagnosis accuracy (63.6%) with positive and negative predictive values of 65.1 and 40.0%, respectively. The discriminative power of the model was significant (p < 0.001) but it displayed little accuracy. Conclusions: Shock, positive tilt test, increased uremia, previous hematemesis, to be an usual alcohol drinker, presence of sweating, and no previous treatment with antiulcer drugs were independent predictors for active or recent bleeding. The diagnostic accuracy of the model does not not allow its systematic use in clinical practice. However, it may be helpful for the triage of upper gastrointestinal bleeding in the ED.