Menos readmisiones en pacientes con TC para dolores de cabeza atraumáticos
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 10 Jan 2017 |
Imagen: Una mujer joven a punto de que le practiquen una tomografía computarizada (Fotografía cortesía de las Publicaciones sobre Salud de Harvard, Universidad de Harvard).
Un nuevo estudio en los EUA ha demostrado que los pacientes que han sido ingresados en una sala de urgencias (ER) para dolores de cabeza atraumáticos, a quienes también les practicaron una tomografía computarizada (TC), tenían menos probabilidades de regresar en un plazo de 30 días.
El estudio observacional retrospectivo, realizado en el Hospital Memorial Northwestern (Chicago, IL, EUA), fue publicado en la edición de diciembre de 2016, de la revista American Journal of Roentgenology (AJR).
Los investigadores estudiaron 80.619 consultas de pacientes al DE durante el período de estudio, incluyendo 922 pacientes en el DE, que se quejaban principalmente de dolores de cabeza. Un total de 15,1% (139 pacientes) regresó al DE dentro de los 30 días. Casi el doble (21,1%) de los pacientes a quienes no les practicaron una TC durante su visita inicial, regresaron al servicio de urgencias, dentro de los 30 días, en comparación con el 11,2% de los pacientes, a quienes sí les hicieron una TC.
Las posibles explicaciones de los resultados presentados por los investigadores incluyeron que una tomografía computarizada tranquilizó a los pacientes de su salud, o que los médicos de atención primaria, podían descartar patologías emergentes y manejar mejor los síntomas de dolores de cabeza agudos con la ayuda de los resultados de la tomografía computarizada.
El coautor del estudio, el profesor asistente, Brian W. Patterson, de la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin (UWHealth, Madison, WI, EUA), dijo: “Creo que sería fácil interpretar mal este estudio como una llamada para aumentar la práctica de ordenar la tomografía computarizada para la cefalea atraumática. Nuestros resultados no apoyan tal recomendación. Más bien, estamos llamando la atención sobre los efectos posteriores de estos exámenes y sugiriendo que los futuros intentos de definir si estos exámenes son adecuados en el DE, tendrán que dar cuenta de su potencial para disminuir la utilización futura de la atención sanitaria. Este conflicto crea la necesidad de evaluar el valor agregado por la imagenología avanzada, realizada durante las consultas al DE y para entender mejor cómo la imagen de uso en una visita inicial al DE, influye en la posterior utilización de recursos y sobre los resultados”.
Enlaces relacionados:
Últimas Radiografía noticias
- La inteligencia artificial podría impulsar la adopción clínica de la radiografía digital dinámica de tórax
- Mamografía 3D reduce casi a la mitad la incidencia del cáncer de mama de intervalo
- Un modelo de IA predice el riesgo de cáncer de mama a 5 años a partir de mamografías
- Aprendizaje profundo detecta fracturas en imágenes de rayos X con una precisión del 99%
- Sistema directo de imágenes de rayos X médicos basado en IA es un cambio de paradigma con respecto a radiografías digitales y TC convencionales
- Solución de IA para rayos X de tórax identifica, categoriza y resalta automáticamente áreas sospechosas
- IA diagnostica fracturas de muñeca tan bien como radiólogos
- Mamografía anual a partir de los 40 reduce mortalidad por cáncer de mama en 42 %
- GPS humano 3D impulsado por luz allana el camino para cirugía mínimamente invasiva sin radiación
- Nueva tecnología de IA podría revolucionar detección del cáncer en senos densos
- Solución de IA proporciona a radiólogos un "segundo par" de ojos para detectar cánceres de mama
- IA ayuda a radiólogos generales a lograr un rendimiento de nivel de especialista en interpretación de mamografías
- Novedosa técnica de imágenes podría transformar detección del cáncer de mama
- Programa informático combina IA y tecnología de imágenes térmicas para detección temprana de cáncer de mama
- IA supera a lectores humanos en detección de nódulos pulmonares en rayos X
- IA mejora interpretación de radiografías de tórax relacionadas con emergencias por profesionales no radiólogos