PARS (Pediatric Asthma Risk Score)

Escala de Riesgo de Asma Pediátrica para mejorar la predicción del desarrollo de asma en niños pequeños

La medicina, como todas las ciencias, ha ido cambiando a lo largo del tiempo. En el proceso de cambio hacia una medicina personalizada y de precisión se han propuesto escalas para valorar el riesgo de desarrollar asma, basadas en la presencia de marcadores tanto clínicos como bioquímicos en los pacientes.

La Escala de Riesgo de Asma Pediátrica (Pediatric Asthma Risk Score – PARS) se desarrolló en una cohorte de niños con seguimiento desde el nacimiento de Cincinnati, Ohio, EEUU, que formó parte del estudio Cincinnati Childhood Allergy and Air Pollution Study (CCAAPS). Actualmente contamos con diversos scores de predicción de asma. Los autores de PARS hacen referencia a las diferencias entre éste nuevo score con el Índice Predictivo de Asma (API) (tanto loose API, como stringent API) y con la modificación de API a la cual se conoce como API modificado (APIm), los cuales fueron aplicados tanto en la cohorte con seguimiento desde el nacimiento de Cincinnati, como en la cohorte con seguimiento desde el nacimiento de la Isla de Wight.

El PARS permite la predicción del desarrollo de asma a los 7 años de edad, para lo cual asigna una puntuación específica según la presencia o ausencia de: antecedentes de asma en los padres, diagnostico de eczema antes de los 3 años de edad, presencia de sibilancias sin resfríos, sibilancias antes de los 3 años de edad, ser de raza afroamericana y presentar prueba cutánea positiva a 2 o mas alérgenos inhalados y/o alimentarios. Se propone asignar un puntaje a cada parámetro, y luego la suma de los puntajes individuales categorizan al niño en “paciente de bajo riesgo” cuando la puntuación es de 0 a 4 puntos, “paciente de riesgo moderado” cuando presenta puntaje de 5 a 8 puntos y “paciente de alto riesgo” cuando el puntaje es de 9 a 14 puntos.

Los autores ofrecen un sitio web donde se puede calcular de forma automática el puntaje de PARS, a través del siguiente link https://pars.research.cchmc.org. Al acceder, el primer paso es seleccionar bajo qué rol se ingresa al calculador on line (médico clínico, investigador, padres, estudiante o representante de la industria), luego se debe indicar si o no según la presencia de cada variable, y de manera automática, se informará la categoría de riesgo del paciente (bajo, moderado o alto riesgo), el porcentaje de posibilidad de desarrollar asma a los 7 años, y cuan incrementado se encuentra el riesgo de padecer asma según la puntuación obtenida.   

A Pediatric Asthma Risk Score to better predict asthma development in young children                         

Biagini Myers JM, Schauberger E, He H, Martin LJ, Kroner J, Hill GM, Ryan PH, LeMasters GK, Bernstein DI, Lockey JE, Arshad SH, Kurukulaaratchy R, Khurana Hershey GK.

J Allergy Clin Immuno 2018 Dec 7. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2018.09.037  [Epub ahead of print]

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Dr. José A. Castro Rodriguez

Escala de Riesgo de Asma Pediátrica para mejorar la predicción del desarrollo de asma en niños pequeños

COMENTARIO

Jose A. Castro-Rodriguez, MD. PhD.
Pediatric Pulmonologist
Associate Professor
Division of Pediatrics
School of Medicine
Pontificia Universidad Catolica de Chile

J Allergy Clin Immuno 2018 Dec 7. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2018.09.037

A Pediatric Asthma Risk Score to better predict asthma development in young children.  

Escala de Riesgo de Asma Pediátrica para mejorar la predicción del desarrollo de asma en niños pequeños

Biagini Myers JM, Schauberger E, He H, Martin LJ, Kroner J, Hill GM, Ryan PH, LeMasters GK, Bernstein DI, Lockey JE, Arshad SH, Kurukulaaratchy R, Khurana Hershey GK.

Comentario

En este estudio1 los autores desarrollaron un nuevo índice predictor de asma que llaman pediatric asthma risk score (PARS). Para ese fin toman una cohorte de nacimiento de 762 recién nacidos de padres con atopia (población de alto riesgo de desarrollar asma) en Cincinnati, Ohio, Estados Unidos, (CCAAPS) de donde construyen el PARS, usando el método de regresión logística, para predecir asma a los 7 años de vida. El asma fue definida como: reporte parental de síntomas de asma (pecho apretado en últimos 12 meses, dificultad respiratoria o sibilancias post-ejercicio en últimos 12 meses o diagnóstico previo de asma por el médico) y demostración de reversibilidad de la vía aérea [>12% de incremento del VEF1] o test metacolina positiva.

EL PARS consta de 6 variables cada una con peso individual: antecedente padres con asma (peso 2), eczema antes de 3 años de vida (2), sibilancias no asociadas al resfrío (3), sibilancias precoces más de 10 episodios/ultimo año antes 3 años de vida (3), test cutáneo positivo a dos o más aeroalergenos y/o alergenos alimentos (2), raza afroamericana (2). El score va de 0-14. Si el puntaje es ≤ el paciente tiene bajo riesgo de desarrollar asma, un puntaje entre 5 y 8 el riesgo es moderado y un puntaje de ≥ el niño tiene alto riesgo. Y los autores desarrollan una aplicación vía Web para que esta herramienta pueda ser usada por médicos y pacientes. Sin embargo, la primera limitante del PARS es que solo podría usarse en una población en la que haya afroamericanos, ya que es una de las variables.

Los autores comparan el rendimiento del PARS con lo que ellos consideran el “estándar de oro”: el asthma predictive index (API).2 Sin embargo, comenten el error de usar el API sin considerar eosinofilia >4% (que es uno de los criterios menores) arguyendo que no tenían muestra de sangre en los pacientes de su cohorte. Luego hacen la replicación del PARS en otra cohorte de nacimiento general en la Isla de Wight, Reino Unido, (IOW) con 1456 niños, y vieron la prevalencia de asma a los 10 años. El asma sólo fue definida en esta oportunidad como: asma diagnosticada por el médico mas sibilancias en ultimo año mediante un cuestionario.

El rendimiento del PARS (punto de corte de 6) en la cohorte de CCAAPS e IOW fue respectivamente: sensibilidad (68% y 67%), especificidad (77% y 79%), valor predictivo positivo (37% y 36%), valor predictivo negativo (93% y 93%), likehood ratio positivo (3.02 y 3.25), likehood ratio negativo (0.41 y 0.41) y área bajo la curva (0.80 y 0.79). El rendimiento del stringent API en las estas dos cohortes fue: sensibilidad (34% y 29%), especificidad (93% y 95%), valor predictivo positivo (49% y 50%), valor predictivo negativo (88% y 89%), likehood ratio positivo (5.03 y 6.03), likelhood ratio negativo (0.71 y 0.75) y área bajo la curva (0.64 y 0.62).   

Antes de proseguir a evaluar cual índice pronóstico es mejor, es importante remarcar que el mejor indicador para una herramienta diagnostica o pronostica es el likehood ratio, ya que permite cambiar el pronóstico de pre-test al post-test.3 Por los datos presentados en la tabla II del trabajo,1 se puede concluir que el stringent API2 tiene un mejor rendimiento que el PARS en las cohorte de CCAAPS y del IOW, ya que posee un mayor likehood ratio positivo. Sin embargo, los autores haciendo una comparación incorrecta al usar el loose API (en vez del stringent API) con el PARS concluyen que el PARS es mejor que el API porque tiene mayor sensibilidad y área bajo la curva (tabla II y figuras 1-2). Los autores no dan ninguna explicación de porque usaron el loose API y no el stringent API, ni tampoco comentan los resultados del likelihood ratio positivo del API y PARS, cometiendo así un crucial doble error.

Es importante recordar que con la herramienta stringent API (likehood ratio positivo de 7.4 en la cohorte de Tucson) uno puede mejorar entre 2 (cuando la prevalencia del asma en prescolares es muy alta como 40%, por ejemplo en algunas zonas de Brasil) a 7 veces (cuando la prevalencia es muy baja como 3%, por ejemplo en China) la posibilidad de un pronóstico correcto del asma.4 Y eso es a nuestro juicio de gran valor para el clínico de cualquier servicio de salud ya que el API no necesita mas que un hemograma y datos clínicos.

Jose A. Castro-Rodriguez, MD. PhD.
Pediatric Pulmonologist 
Associate Professor 
Division of Pediatrics 
School of Medicine
Pontificia Universidad Catolica de Chile

Referencias

  1. Biagini Myers JM, Schauberger E, He H, et al. A Pediatric Asthma Risk Score to better predict asthma development in young children. J Allergy Clin Immunol. 2018 Dec 7. pii: S0091-6749(18)31577-X. doi: 10.1016/j.jaci.2018.09.037.
  2. Castro-Rodriguez JA, Holberg CJ, Wright AL, Martinez FD. A clinical index to define risk of asthma in young children with recurrent wheezing. Am J Respir Crit Care Med. 2000;162:1403-6.
  3. Cifuentes L, Cerda J. [Clinical use of diagnostic tests (Part 2). Clinical application and usefulness of a diagnostic test]. Rev Chil Infectol. 2010; 27(4): 316-319
  4. Castro-Rodriguez JA, Rodriguez-Martinez CE, Custovic A. Infantile and preschool asthma. In: Carlsen K-H, Gerritsen J, editors. Paediatric asthma. Norwich (UK): Eur Respir Monogr; 2012. p. 10-21.

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