Los datos de TC de tórax de 128 casos de COVID-19 y 47 casos de neumonía viral no COVID-19 confirmados por varios hospitales se recopilaron retrospectivamente, se evaluaron y registraron los rendimientos de las imágenes, se analizaron estadísticamente sus diferentes características y se utilizó un modelo de predicción independiente. Las características de las imágenes se obtuvieron mediante análisis multivariable.
El diagnóstico precoz y el reconocimiento de la enfermedad son las claves para controlar la epidemia. Aunque el diagnóstico de COVID-19 depende de la RT-PCR, la sensibilidad de la primera RT-PCR de las pruebas de frotis de esputo y faringe es aproximadamente del 50% al 70%, mientras que la correspondiente a la tomografía computada (TC) de tórax es superior al 90%.
Como método de examen no invasivo, la TC de tórax puede detectar de manera rápida y conveniente los casos sospechosos y actuar como un método de examen complementario importante para RT-PCR en áreas epidémicas.
Sin embargo, la especificidad de la TC de tórax es solo del 25%, lo que conduce a la aparición de un gran número de pacientes falsos positivos, provocando en ellos y médicos ciertas sensaciones de pánico y sobrecarga de responsabilidad, respectivamente.
Cuando el historial de exposición a la fuente de infección no está claro, es difícil distinguir COVID-19 de otras neumonías virales, ya que existen muchas similitudes en las manifestaciones de imagen, mientras que la neumonía bacteriana es fácil de distinguir mediante un examen de células sanguíneas en laboratorio.
Mediante el análisis de las manifestaciones de imagen de la neumonía viral COVID-19 y no COVID-19, este estudio identificó las diferencias de características de imagen relativamente significativas, calculó las características de imagen pronosticadas de forma independiente excluyendo los factores de confusión a través de una ecuación de regresión logística binaria multivariable y estableció un valor relevante modelo de predicción basado en los factores incluidos en la ecuación de regresión.
El presente trabajo multicéntrico de 128 casos de COVID-19 encontró que las características de las imágenes tempranas de COVID-19 incluyen principalmente un mayor grado de opacidades en vidrio deslustrado, principales lesiones grandes en parches, lesiones mixtas y lesiones múltiples, broncograma aéreo, rayas fibróticas, prominencia subpleural , distribución a lo largo del haz broncovascular, engrosamiento del tabique interlobulillar o reticular, engrosamiento intersticial peribroncovascular, engrosamiento pleural y prominencia del lóbulo inferior.
Estos hallazgos son muy similares a los reportados previamente en la literatura. Sin embargo, el engrosamiento del tabique interlobulillar y el engrosamiento intersticial bronquial se produjeron menos en este estudio que en informes anteriores lo que, según los autores, podría relacionarse con el hecho de que la colección de casos empleada representa la primera tomografía computarizada de tórax de los pacientes y los cambios patológicos aún se encuentran en una etapa temprana, como las características de imagen de engrosamiento del tabique lobulillar y la ausencia de engrosamiento bronquial y vascular.
El estudio también encontró que, en comparación con los pacientes con neumonía viral no COVID-19, los pacientes con COVID-19 tenían más probabilidades de tener opacidades en vidrio esmerilado de alto grado, distribución extensa de lesiones, lesiones mixtas de diferentes tamaños y prominencia subpleural y del lóbulo inferior, mientras que el engrosamiento intersticial peribronquial era más probable en pacientes con neumonía viral no COVID-19. Aunque la neumonía viral es causada principalmente por cambios intersticiales, los diferentes géneros de virus tienen diferentes patogénesis, lo que lleva a diferentes cambios en las imágenes.
Los autores también encontraron que en pacientes con neumonía viral COVID-19 y no COVID-19, el lóbulo inferior derecho estaba más afectado, lo que se relacionaría con la estructura fisiológica corta y gruesa del bronquio del lóbulo inferior derecho que puede facilitar al virus la entrada en este lóbulo.
Con base en el análisis multivariable, se encontró que el grado de opacidades en vidrio esmerilado, la distribución de la lesión, el tamaño de la lesión, la prominencia subpleural y la prominencia del lóbulo inferior eran factores independientes potenciales para predecir la probabilidad de neumonía viral por COVID-19 frente a neumonía no COVID-19.
La especificidad, la sensibilidad y el AUC del modelo de predicción fueron 76,6%, 94,5% y 0,91%, respectivamente, lo que indica que el modelo tenía una buena eficacia diagnóstica y función de clasificación. Los autores consideran que su estudio mejorará la comprensión de los radiólogos para hallar imágenes de COVID-19 y mejorará aún más la especificidad de la TC de tórax.
En conclusión, las características de imagen de la neumonía viral COVID-19 y no COVID-19 son diferentes, y el modelo de predicción puede mejorar aún más la especificidad del diagnóstico por TC de tórax.
* Medicine; Octubre 16, 2020 - Volumen 99, Nº 42
doi: 10.1097/MD.0000000000022747