Diagnostic accuracy and predictive value in differentiating the severity of dengue infection.
Trop Med Int Health
; 24(10): 1169-1197, 2019 10.
Article
en En
| MEDLINE
| ID: mdl-31373098
OBJECTIF: Analyser la précision des tests de diagnostic et la valeur prédictive des modèles statistiques pour différencier la sévérité de l'infection par la dengue. MÉTHODES: Des recherches électroniques ont été effectuées dans la base de données de revues systématiques Cochrane, le registre central des essais contrôlés Cochrane, MEDLINE (complète), PUBMED et Scopus. Les études éligibles à inclure dans cette revue étaient des études de cohorte avec des participants confirmés par un test de laboratoire pour l'infection par la dengue et une comparaison entre les différentessévérités de l'infection par la dengue à l'aide de modèles statistiques. La qualité méthodologique des articles a été évaluée par des scientifiques indépendants à l'aide de QUADAS-2. RÉSULTATS: 26 études publiées de 1994 à 2017 ont été incluses. La plupart des modèles de diagnostic ont produit une précision de 75% à 80%, sauf un avec 86%. Selon la classification de l'OMS 2009, deux modèles prédisant la dengue sévère présentent une précision de 86%. Ces deux modèles de régression logistique ont été appliqués au cours des trois premiers jours de la maladie. Leur sensibilité et leur spécificité étaient respectivement de 91% à 100% et de 79,3% à 86%. Un autre modèle évaluant la mortalité à 30 jours de la dengue présentait une précision de 98,5%. CONCLUSION: Bien qu'il existe plusieurs modèles prédictifs ou diagnostiques potentiels de l'infection par la dengue, leurs limites pourraient affecter leur validité. Il est recommandé que ces modèles soient revalidées dans d'autres milieux cliniques et leurs méthodes améliorées et normalisées dans le futur.
Palabras clave
Texto completo:
1
Colección:
01-internacional
Base de datos:
MEDLINE
Asunto principal:
Dengue
Tipo de estudio:
Diagnostic_studies
/
Observational_studies
/
Prognostic_studies
/
Risk_factors_studies
/
Systematic_reviews
Límite:
Humans
Idioma:
En
Revista:
Trop Med Int Health
Asunto de la revista:
MEDICINA TROPICAL
/
SAUDE PUBLICA
Año:
2019
Tipo del documento:
Article
País de afiliación:
Australia
Pais de publicación:
Reino Unido