Comparación del sistema de clasificación de TC de tórax CO-RADS y RSNA con respecto a la sensibilidad y confiabilidad para el diagnóstico de neumonía por COVID-19
La Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) publicó recientemente un sistema de clasificación de TC de tórax y la Asociación Holandesa de Radiología ha anunciado el sistema de datos e informes de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) (CO-RADS) para proporcionar pautas a los radiólogos que interpretan imágenes de TC de tórax. de pacientes con sospecha de neumonía por COVID-19. Este estudio tuvo como objetivo comparar la clasificación CO-RADS y RSNA con respecto a su sensibilidad y confiabilidad para el diagnóstico de neumonía por COVID-19.
Entre el 3 de abril de 2020 y el 15 de mayo de 2020 se identificaron un total de 456 casos consecutivos con sospecha de infección o infección por COVID-19 en EL Hospital Universitario Assiut. Algunos pacientes fueron excluidos del estudio por falta de estudios de TC de tórax, al final la muestra utilizada para el estudio fue de 359 pacientes. Los participantes de clasificaron en tres grupos en base a la severidad de la enfermedad de la siguiente manera: asintomáticos sin hallazgos de neumonía, pacientes con síntomas leves y hallazgos de neumonía; y pacientes críticos con baja saturación de oxígeno, en shock, o con falla extrapulmonar de órganos en la unidad de cuidados intensivos.
Todas las tomografías se llevaron a cabo una semana después de realizada la prueba RT-PCR.
No se administró ningún agente de contraste. Los pacientes fueron escaneados en posición supina, durante la contención de la respiración e inspiración profunda, desde los vértices pulmonares hasta las bases pulmonares. El protocolo se modificó para pacientes pediátricos. De igual forma, Todas las imágenes de TC se extrajeron de Picture Archiving and Communication Systems y se importaron a una estación de trabajo dedicada para su análisis. Tres radiólogos especializados revisaron las imágenes de manera independiente. Los radiólogos clasificaron las imágenes de TC de cada paciente según los dos sistemas de clasificación en dos momentos diferentes con un intervalo de un mes entre ellos para disminuir el sesgo de memoria de los radiólogos. Después de la categorización independiente, se evaluaron los acuerdos entre revisores e intrarrevisores.
Se utilizaron las estadísticas de Kappa y el coeficiente de correlación intraclase para evaluar la confiabilidad de cada sistema. El grupo de estudio incluyó a 359 pacientes (180 hombres, 179 mujeres; edad media, 45 ± 16,9 años). Considerando la combinación de CO-RADS 3, 4 y 5 y la combinación de categorías RSNA típicas e indeterminadas como predictores positivos para el diagnóstico de COVID-19, la sensibilidad general fue la misma para ambos sistemas de clasificación (72,7 %).
La aplicación de ambos sistemas en pacientes moderados y graves/críticos resultó en un aumento significativo de la sensibilidad (94,7 % y 97,8 %, respectivamente).
El acuerdo general entre revisores fue excelente para CO-RADS (κ =0,801) y bueno para la clasificación RSNA (κ =0,781). Es importante mencionar que el CO-RADS pudo haber tenido un mejor acuerdo entre revisores debido a una mayor familiaridad con el sistema CO-RADS entre los radiólogos debido a su parecido con otros sistemas RAD.
En conclusión, los resultados de este estudio respaldan que los sistemas de clasificación de TC de tórax CO-RADS y RSNA son comparables entre sí en el diagnóstico de neumonía por COVID-19 con valores similares de sensibilidad y confiabilidad. La aplicación de estos sistemas en pacientes con síntomas moderados y graves mejorará significativamente su sensibilidad para diagnosticar neumonía por COVID-19. Sin embargo, CO-RADS tuvo un mejor acuerdo entre revisores que puede atribuirse a una mayor familiaridad con el sistema CO-RADS entre los radiólogos debido a su parecido con otros sistemas RAD.
Traducido y adaptado de Mohamed, A. et al (2021) Comparison of the CO-RADS and the RSNA chest CT classification system concerning sensitivity and reliability for the diagnosis of COVID-19 pneumonia. Insights into Imaging. Vol. 12, (55) https://insightsimaging.springeropen.com/articles/10.1186/s13244-021-00998-4
