Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria ...

Fiabilidad de los predictores clínicos y de la biopsia de arteria temporal en el diagnóstico de la arteritis de células gigantes
Joan Brunsó Casellas
No obstante, los criterios más sugestivos de la presencia de la enfermedad
(claudicación mandibular, hiperestesias del cuero cabelludo, amaurosis, alteraciones
en la exploración de la arteria temporal…) son altamente infrecuentes y los más
habituales son de baja especificidad.
El algoritmo propuesto por nosotros incluye 4 variables selectivas de alta sensibilidad
(Edad > 55 años, VSG > 50 mm/ H, PCR >1.1 mg/L, buena respuesta al tratamiento
esteroideo) y otras 7 variables que presentan asociación con la presencia de ACG
(p < 0.05): cefalea (OR 2.59), síndrome polimiálgico (OR 0.19), clínica mandibular
(OR 6.94), alteraciones en la exploración de la arteria temporal (OR 10.87), plaquetas
> 400.000, alteraciones de la sensibilidad (OR 2.33), amaurosis (OR 3.89 ).
El análisis, demuestra limitaciones en la clasificación de estos pacientes por parte de
este algoritmo, a pesar de testarse en una población seleccionada (incluye solo a
pacientes que habían tomado corticoides / elaborado a partir de la misma población en
la que se ha testado) .
La sensibilidad y especificidad obtenida variaron según el punto de corte. A mayor
especificidad, menor sensibilidad. Con un punto de corte en el percentil 70 se obtenía
una sensibilidad del 64.36% y una especificidad del 95.29%.
Puede ser sencillo identificar a un grupo de pacientes con una clínica muy sugestiva,
que fácilmente serán clasificados correctamente. Otros, con una clínica más atípica
solo pueden ser diagnosticados tras un resultado positivo en la BAT o tras un
tratamiento empírico y un estrecho seguimiento clínico. Un número no despreciable
de pacientes a priori negativos, en la práctica serán finalmente considerados y
tratados como una ACG. Se enfatizan mucho las imperfecciones de la BAT
(sensibilidad variable) pero no tanto las que podrían presentar los algoritmos clínicos.
No hay que olvidar que hasta en el 40% de los pacientes la presentación clínica es
atípica 251 y en algunas series la frecuencia de los síntomas clásicos es cada vez
menor. 252
De hecho, si analizamos los diagnósticos al alta, 31 pacientes de nuestra serie fueron
diagnosticados de ACG con BAT negativa, recibiendo tratamiento. De estos,
solamente 16 han sido considerados como falsos negativos de la BAT, ya que eran los
únicos que presentaron al menos 3 de los criterios del Colegio Americano de
Reumatología (CAR1).
Este punto plantea la dificultad diagnóstica de un paciente con una BAT negativa y con
sospecha de ACG en el que no se halla un diagnóstico alternativo. Además, estos
datos ponen de manifiesto la existencia de un porcentaje de pacientes de difícil
clasificación; estos pacientes serán sometidos a un tratamiento empírico al responder
favorablemente al tratamiento esteroideo. En nuestra serie un 4.39% fueron
considerados de “diagnostico compatible con ACG” y tratados a pesar de presentar
negatividad en la BAT y de los criterios diagnósticos del Colegio Americano de
Reumatología (CAR1). Además, el 19% de los 87 (n=17 , 13 con BAT positiva)
pacientes diagnosticados de ACG presentaron probabilidades menores al 50% según
nuestro algoritmo clasificador. Si tuviéramos en cuenta todos los pacientes que fueron
tratados (87 +15) como una ACG, esta cifra aumentaría hasta el 25.5%.
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