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Vol. 55. Issue 11.
Pages 565-572 (November 2019)
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Vol. 55. Issue 11.
Pages 565-572 (November 2019)
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DOI: 10.1016/j.arbr.2019.08.003
The Combined Use of Pleural Fluid Parameters Improves Diagnostic Accuracy in Complicated Pleural Infection/Empyema
La combinación de la determinación de parámetros bioquímicos del líquido pleural mejora la predicción diagnóstica de la infección pleural complicada/empiema
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Lucía Ferreiroa,
Corresponding author
lferfer7@gmail.com

Corresponding author.
, Óscar Lado-Baleatob, Juan Suárez-Anteloc, María E. Toubesc, María E. San Joséd, Adriana Lamac, Nuria Rodríguez-Núñezc, José Manuel Álvarez-Dobañoa, Francisco J. González-Barcalaa, Jorge Ricoyc, Francisco Gudeb, Luis Valdésa
a Servicio de Neumología, Complejo Hospitalario Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Grupo Interdisciplinar de Investigación en Neumología, Instituto de Investigaciones Sanitarias de Santiago (IDIS), Santiago de Compostela, A Coruña, Spain
b Unidad de Epidemiología Clínica, Complejo Hospitalario Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Grupo Epidemiología de Enfermedades Frecuentes, Instituto de Investigaciones Sanitarias de Santiago (IDIS), Santiago de Compostela, A Coruña, Spain
c Servicio de Neumología, Complejo Hospitalario Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, A Coruña, Spain
d Servicio de Análisis Clínicos, Complejo Hospitalario Clínico Universitario de Santiago de Compostela, Grupo Interdisciplinar de Investigación en Neumología, Instituto de Investigaciones Sanitarias de Santiago (IDIS), España, Santiago de Compostela, A Coruña, Spain
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Table 1. Main Characteristics of Patients With Infectious Pleural Effusion.
Table 2. Sensitivity, Specificity, Positive and Negative Predictive Values and AUC for the Diagnosis of Complicated Pleural Infection/Empyema.
Table 3. Logistic Regression Model for the Diagnosis of Complicated Pleural Infections/Empyema.
Table 4. Sensitivity, Specificity, Positive and Negative Predictive Values, and Positive and Negative Likelihood Ratio to Differentiate an Uncomplicated Pleural Infection From a Complicated Pleural Infection/Empyema Using the Constructed Model.
Table 5. False Positive and False Negative Results of the Model in the Diagnosis of Complicated Pleural Infections/Empyema at Different Percentages of Probability.
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Abstract
Introduction

Identifying infectious pleural effusions (IPE) that will progress to complicated infection or empyema is challenging. The purpose of this study was to determine whether a model based on multiple biochemical parameters in pleural fluid can predict which IPEs will produce empyema.

Methods

A prospective study was performed of all cases of IPEs treated in our unit. IPEs were classified as uncomplicated or complicated (empyema). Logistic regression was used to estimate the risk for complicated pleural infection (empyema). A predictive model was developed using biochemical parameters in pleural fluid. Discriminatory power (areas under the ROC curve), calibration, and diagnostic accuracy of the model were assessed.

Results

A total of 177 patients were included in the study (74 with uncomplicated infectious pleural effusion, and 103 with complicated pleural effusion/empyema). The area under the curve (AUC) for the model (pH, lactate dehydrogenase and interleukin 6) was 0.9783, which is significantly superior to the AUC of the individual biochemical parameters alone (0.921, 0.949, and 0.837, respectively; P<.001 using all parameters). The rate of correct classification of infectious pleural effusions was 96% [170/177: 72/74 (97.3%) for uncomplicated and 98/103 (95.1%) for complicated effusion (empyema)].

Conclusion

The multiple-marker model showed better diagnostic performance for predicting complicated infectious pleural effusion (empyema) compared to individual parameters alone.

Keywords:
Pleural effusion
Pleural infection
Complicated pleural infection/empyema
Diagnosis
Inflammatory markers
Logistic regression analysis
Resumen
Introducción

Predecir cuándo un derrame pleural infeccioso puede evolucionar hacia una infección complicada/empiema es difícil de establecer. Nuestro propósito es analizar si un modelo predictivo construido con parámetros bioquímicos del líquido pleural puede ayudar a identificar estos derrames.

Métodos

Se estudió de forma prospectiva a todos los pacientes diagnosticados de derrame pleural infeccioso y se clasificaron en no complicados y complicados/empiemas. Se realizó un análisis de regresión logística para estimar la probabilidad de infección pleural complicada/empiema. Con base en parámetros bioquímicos del líquido pleural, se construyó un modelo predictivo y se determinaron su discriminación (áreas bajo la curva ROC), calibración y precisión diagnóstica.

Resultados

Se incluyó a 177 pacientes (74 infecciones pleurales no complicadas y 103 complicadas/empiemas). El área bajo la curva del modelo construido (pH, lactato deshidrogenasa e interleucina 6) fue 0,9783, significativamente mejor que cualquiera de las variables bioquímicas utilizadas de forma individual (0,921, 0,949 y 0,837, respectivamente; p<0,001 usando todos los parámetros). La tasa de clasificación correcta fue del 96% de los derrames (170/177; 72/74 [97,3%] de los no complicados y 98/103 [95,1%] de los complicados/empiemas).

Conclusión

El modelo predictivo analizado tiene una buena rentabilidad para el diagnóstico de las infecciones pleurales complicadas/empiemas, superior a la de cualquiera de las variables individuales que lo componen.

Palabras clave:
Derrame pleural
Infección pleural
Infección pleural complicada/empiema
Diagnóstico
Marcadores inflamatorios
Análisis regresión logística

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