Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil





Hallazgos de los ultrasonidos de pulmón pueden ayudar a identificar resultados falsos negativos de las pruebas contra la COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Nov 2020
Ilustración
Ilustración
Un estudio nuevo encontró que la integración de la ecografía pulmonar (LUS) con la evaluación clínica se asocia con una mayor sensibilidad para el diagnóstico de neumonía por COVID-19 y puede facilitar la identificación de resultados falsos negativos de la RT-PCR para el SARS-CoV-2.

Es fundamental realizar pruebas de diagnóstico exactas para identificar la infección por SARS-CoV-2. Aunque es muy específica, la reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR) del SARS-CoV-2 ha demostrado, en la práctica clínica, que se ve afectada por una proporción no insignificante de resultados falsos negativos. Para el estudio, los investigadores inscribieron a pacientes adultos consecutivos con síntomas potencialmente relacionados con la infección por SARS-CoV-2 ingresados en el departamento de emergencias (DE) de un hospital académico italiano. Inmediatamente después de la evaluación inicial, se realizó una evaluación de LUS y se registró la probabilidad de infección por SARS-CoV-2, según los hallazgos clínicos y de LUS (evaluación integrada). Posteriormente se realizó la detección por RT-PCR de SARS-CoV-2.

El estudio reclutó a 228 pacientes; 107 pacientes (46,9%) tenían infección por SARS-CoV-2. La sensibilidad y el valor predictivo negativo de la evaluación integrada clínica-LUS, fueron más altos que la primera RT-PCR [94,4% (IC 95% 88,2-97,9), frente a 80,4% (IC 95% 71,6-87,4); 95% (95% CI 89,5-98,2), frente a 85,2% (95% CI 78,3-90,6)]. Entre los 142 pacientes que inicialmente tuvieron una RT-PCR negativa, 21 dieron positivo en una prueba molecular posterior realizada dentro de las 72 horas siguientes. Todos estos casos de falsos negativos se identificaron correctamente mediante la evaluación integrada.

Con base en los hallazgos, los investigadores sugirieron que, en los pacientes que acuden al servicio de urgencias con síntomas comúnmente asociados con la infección por SARS-CoV-2, la integración de la LUS con la evaluación clínica tiene una alta sensibilidad y especificidad para la neumonía por COVID-19 y puede ayudar para identificar los resultados falsos negativos que ocurren con la RT-PCR.

Enlace relacionado:


Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Analizador totalmente automatizado de proteínas específicas (nefelometría)
PA240
Manual Pipetting Aid
Pipette Controllers macro
LAIR2 Antibody Pair Set
LAIR2 Antibody Pair [Biotin]

Canales

Química Clínica

ver canal
Crédito de la imagen:  Diane E. MacDougall et al., FIND Lp(a) Machine Learning Model: Targeted Screening Enrichment of Elevated Lipoprotein(a) in Atherosclerotic Cardiovascular Disease, JACC: Advances (2026). DOI: 10.1016/j.jacadv.2026.103114

El aprendizaje automático permite orientar el cribado de lipoproteína(a) elevada

La lipoproteína(a) es un factor de riesgo independiente, determinado genéticamente, de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica; sin embargo, el cribado rutinario sigue siendo... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El actual brote de BDBV en la República Democrática del Congo pone de relieve los desafíos de respuesta a infecciones raras y graves (Crédito de la imagen: 123RF)

Investigación refuerza la preparación ante brotes del virus Bundibugyo con diagnósticos más rápidos

El virus de Bundibugyo (BDBV), una especie de ebolavirus, causa una enfermedad hemorrágica grave y puede ser difícil de diagnosticar rápidamente durante los brotes. Los recientes cambios... Más

Patología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Herramienta citológica de aprendizaje automático mejora la identificación de células cancerosas

El cribado citológico sigue siendo fundamental para la detección temprana del cáncer, pero su precisión depende en gran medida de la interpretación experta de las células... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: ADLM recomienda que las herramientas de inteligencia artificial emergentes sigan los mismos estándares profesionales de supervisión, calidad, validación y monitoreo que las pruebas clínicas tradicionales dentro del marco existente de CLIA (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

ADLM pide actualizar CLIA para apoyar el uso seguro de IA en medicina de laboratorio

Los laboratorios clínicos utilizan cada vez más la inteligencia artificial para verificar, interpretar e informar resultados, pero las salvaguardas de las Enmiendas para la Mejora de los... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.