68 CONGRESO AEP. Libro de comunicaciones

563 ISBN: 978-84-09-42146-6 ÁREA DE ESPECIALIDAD  INFECTOLOGÍA PEDIÁTRICA 2, 3 y 4 de junio de 2022 #222 ESTUDIO PREMIADO - COMUNICACIÓN ORAL Presentación de la app móvil Pneumonia Etiology Predictor para predecir la neumonía adquirida en la comunidad Alfredo Tagarro 1 , Enrique Otheo 2 , Sara Dominguez 3 , Juan Carlos Galán 2 , Alvaro Ballesteros 3 , Mario Rodríguez 2 , M.ª Dolores Martín 4 , María Luisa Herreros 1 , Rut del Valle 1 , Ana Pérez 1 , M.ª de la Serna 1 , Julia Jensen 5 , Agustín López 6 , Arantxa Berzosa 7 , Francisco José Sanz 8 , Talía Sainz 9 , Elisa Garrote 10 , Cinta Moraleda 11 , Grupo de Trabajo VALS DANCE 3 1. Hospital Universitario Infanta Sofía, Madrid 2. Hospital Ramón y Cajal, Madrid 3. Instituto de Investigación 12 de Octubre, Madrid 4. Laboratorios UR Salud, Madrid 5. Hospital de Parla, Madrid 6. Hospital Puerta de Hierro, Madrid 7. Hospital de Getafe, Madrid 8. Hospital Niño Jesús, Madrid 9. Hospital La Paz, Madrid 10. Hospital de Basurto, Vizcaya 11. Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS La neumonía adquirida en la comunidad (NAC) es una entidad frecuente. Carecemos de herramientas sensibles, específicas y amigables para obtener un diagnóstico etiológico de certeza. Recientemente, se ha validado el score Pneumo- nia Etiology Predictor VALS-DANCE, que integra dis- tintos factores de riesgo y aporta la probabilidad in- dividual de que la NAC sea una infección bacteriana típica, atípica o vírica. El objetivo de esta comunicación es presentar una aplicación móvil de predicción de etiología en la NAC en población pediátrica. MÉTODOS Para construir el modelo se analizaron 495 niños hospitalizados de entre 1 mes y 16 años con diagnós- tico de NAC. Se construyó un score con dos pasos consecutivos: el primero de ellos permite diferenciar etiología bacteriana de vírica y el segundo entre bac- teriana típica y atípica. Se seleccionaron los puntos de corte idóneos para maximizar la especificidad par- tiendo de una sensibilidad mínima del 80% y se cal- culó el peso de cada variable con un modelo de re- gresión logística. RESULTADOS En la validación externa, la precisión del primer paso mostró una sensibilidad del 97%, una especifici- dad del 48% y un área bajo la curva (AUC) de 0.81, mientras que el segundo paso contó con una sensibi- lidad del 100%, una especificidad del 64% y un AUC de 0.9. La baja especificidad del score se debe a que se priorizó la sensibilidad frente a la especificidad para evitar diagnosticar como víricas neumonías bacteria- nas. Con esta herramienta se puede reducir el uso de antibioterapia innecesaria en torno a un 50%. A continuación, se implementó el score en la apli- cación para móvil Pneumonia Etiology Predictor para facilitar la clasificación etiológica de la NAC. La apli- cación proporciona la probabilidad individual (e IC 95%) de cada etiología (bacteriana típica, bacteriana atípica o vírica) para cada paciente. Es una aplicación sencilla, amigable, gratuita y ya disponible para iOS y Android, y puede ser empleada por el clínico como guía para decidir qué tratamiento prescribir. La app ha sido avalada por la Sociedad Española de Urgen- cias Pediátricas (SEUP) y la Sociedad Española de In- fectología Pediátrica (SEIP).