COMUNICACIÓN ORAL | 20 noviembre 2024, miércoles | Hora: 17:30
AUTORES
Meca Lallana, Jose E. 1; Robles Cedeño, Rene 2; Landete Pascual, Lamberto 3; Téllez Lara, Nieves 4; García Domínguez, Jose Manuel 5; null, Pilar 6; Costa-Frossard França, Lucienne 7
CENTROS
1. Neuroinmunología Clínica. Servicio de Neurología. Cátedra NICEM. UCAM. Hospital Universitario Virgen de la Arrixaca; 2. Servicio de Neurología. Hosp. Universitari Dr. Josep Trueta de Girona; 3. Servicio: Neuroinmunología Clínica. Hospital Universitario Dr. Peset; 4. Neuroinmunología Clínica. Servicio de Neurología. Hospital Clínico Universitario de Valladolid; 5. Neuroinmunología Clínica. Servicio de Neurología. Hospital General Universitario Gregorio Marañón; 6. Servicio: Novartis España. Novartis España; 7. Neuroinmunología Clínica. Servicio de Neurología. Hospital Ramón y Cajal
OBJETIVOS
El diagnóstico de esclerosis múltiple secundaria progresiva (EMSP) suele realizarse de forma retrospectiva, conllevando un retraso en su detección. Se presenta un algoritmo clínico-asistencial que pretende facilitar el reconocimiento de la EMSP, analizando además su utilidad y viabilidad de implementación en práctica clínica.
MATERIAL Y MÉTODOS
El algoritmo se desarrolló en 4 fases: 1) Elección de test/herramientas diagnósticas estandarizadas para la detección-diagnóstico de progresión; 2) Análisis y selección en función de experiencia, accesibilidad, tiempo estimado de aplicación y adecuación a la clínica inicial de progresión; 3) Marco y secuencia de aplicación; 4) Evaluación de viabilidad mediante aplicación en práctica clínica.
RESULTADOS
Se elaboró un algoritmo de estructura jerárquica con una primera fase de cribado para detectar signos de alarma y establecer sospecha de progresión (que incluyó los test: “Tu EM”, “MSProDiscuss” y “Nomograma”) y una segunda fase, con aplicación condicionada a un resultado positivo en la primera, que consistió en una exploración funcional con las herramientas SDMT, 9HPT y T25FW. El algoritmo se aplicó en 373 pacientes con EDSS≥2, empleando un tiempo medio por paciente de 8 y 20,4 minutos en la aplicación del cribado y del algoritmo completo respectivamente. Los investigadores puntuaron la utilidad del procedimiento con 3,1 (rango 1-4; máxima utilidad 4). En el 46% de los casos el cribado inicial detectó la necesidad de una exploración funcional.
CONCLUSIONES
En nuestra experiencia este algoritmo clínico-asistencial es útil y viable para detectar progresión en EM aunque su implementación requiere una adecuada organización y puede ser asimétrica dependiendo de los recursos de cada centro.
