La predicción de la presencia de infecciones adyacentes en la artritis séptica en niños / Predicting the Presence of Adjacent Infections in Septic Arthritis in Children

Fuente
Este artículo es originalmente ppublicado en:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25575359
http://journals.lww.com/pedorthopaedics/pages/articleviewer.aspx?year=9000&issue=00000&article=99641&type=abstract

De:
Rosenfeld S¹, Bernstein D, Daram S, Dawson J, Zhang W.
 J Pediatr Orthop. 2015 Jan 8. [Epub ahead of print]

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Abstract

BACKGROUND:
The gold standard for treatment of septic arthritis is urgent surgical debridement. Preoperative magnetic resonance imaging (MRI) may identify osteomyelitis, subperiosteal abscesses, and intramuscular abscesses, which frequently occur with septic arthritis. If these adjacent infections are not recognized, initial treatment may be inadequate. The purpose of this study is to develop a prediction algorithm to distinguish septic arthritis with adjacent infections from isolated septic arthritis to determine which patients should undergo preoperative MRI.
 
METHODS:
An IRB-approved retrospective review of 87 children treated for septic arthritis was performed. All patients underwent MRI. Sixteen variables (age, sex, temperature, WBC, CRP, ESR, ANC, hematocrit, platelet count, heart rate, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, symptom duration, weight-bearing status, prior antibiotic therapy, and prior hospitalization) from admission were reviewed. Graphical and logistical regression analysis was used to determine variables independently predictive of adjacent infection. Optimal cutoff values were determined for each variable and a prediction algorithm was created. Finally, the model was applied to our patient database and each patient with isolated septic arthritis or adjacent infection was stratified based upon the number of positive predictive factors.
 
RESULTS:
A total of 36 (41%) patients had isolated septic arthritis and 51 (59%) had septic arthritis with adjacent foci. Five variables (age above 3.6 y, CRP>13.8 mg/L, duration of symptoms >3 d, platelets <314×10 cells/μL, and ANC>8.6×10 cells/μL) were found to be predictive of adjacent infection and were included in the algorithm. Patients with ≥3 risk factors were classified as high risk for septic arthritis with adjacent infection (sensitivity: 90%, specificity: 67%, positive predictive value: 80%, negative predictive value: 83%).
 
CONCLUSIONS:
Age, CRP, duration of symptoms, platelet count, and ANC were predictive of adjacent infections. Patients who met ≥3 criteria are at high risk for adjacent infection and may benefit from preoperative MRI.
 
LEVEL OF EVIDENCE:
Level III-retrospective comparative study.

resumen

ANTECEDENTES :
 El estándar de oro para el tratamiento de la artritis séptica es el desbridamiento quirúrgico urgente. La resonancia magnética preoperatoria (IRM) puede identificar la osteomielitis, abscesos subperiósticos y abscesos intramusculares, que se producen con frecuencia con artritis séptica. Si no se reconocen estas infecciones adyacentes, el tratamiento inicial puede ser inadecuada. El propósito de este estudio es desarrollar un algoritmo de predicción para distinguir la artritis séptica con infecciones adyacentes de aislado artritis séptica para determinar qué pacientes deben ser sometidos a resonancia magnética preoperatoria.
 
MÉTODOS :
Se realizó una revisión retrospectiva aprobado por la IRB de 87 niños tratados por artritis séptica. Todos los pacientes fueron sometidos a resonancia magnética. Dieciséis las variables (edad, sexo, la temperatura, del CMB, PCR, VSG, ANC, hematocrito, recuento de plaquetas, la frecuencia cardíaca, la presión arterial sistólica, presión arterial diastólica, duración de los síntomas, el estado de carga de peso, tratamiento antibiótico previo, y la hospitalización previa) admisión fueron revisados. Se utilizó el análisis gráfico y logístico de regresión para determinar las variables independientemente predictivos de infección adyacente. Los valores óptimos de corte se determinaron para cada variable y un algoritmo de predicción fue creado. Finalmente, el modelo se aplicó a nuestra base de datos de paciente y cada paciente con artritis séptica aislado o infección adyacente se estratificó basa en el número de factores predictivos positivos.
 
RESULTADOS :
Un total de 36 (41%) de los pacientes había aislado artritis séptica y 51 (59%) tenían artritis séptica con focos adyacentes. Se encontraron cinco variables (edad por encima de 3,6 y, CRP> 13,8 mg / l, duración de los síntomas> 3 d, plaquetas <314 × 10 células / l, y RAN> 8,6 x 10 células / l) para ser predictivo de la infección adyacente y fueron incluidas en el algoritmo. Los pacientes con ≥3 factores de riesgo fueron clasificados como de alto riesgo para la artritis séptica con infección adyacente (sensibilidad: 90%, especificidad: 67%, valor predictivo positivo: 80%, valor predictivo negativo: 83%).
 
Conclusiones :
La edad, el CRP, duración de los síntomas, el recuento de plaquetas, y el ANC fueron predictivos de infecciones adyacentes. Los pacientes que cumplían ≥3 criterios están en alto riesgo de infección adyacente y pueden beneficiarse de la RM preoperatoria.
 
NIVEL DE EVIDENCIA :
Nivel III-retrospectiva estudio comparativo.