Voorspellende modellen tonen goede tot uitstekende testeigenschappen voor het uitsluiten van bacteriële meningitis bij kinderen en kunnen waardevol zijn bij het diagnostisch onderzoek van kinderen met een vermoedelijke infectie van het centrale zenuwstelsel. Ze zijn echter geen vervanging voor een grondige anamnese, lichamelijk onderzoek en aanvullende tests.
Er bestaan verschillende diagnostische voorspellingsmodellen om de waarschijnlijkheid van bacteriële meningitis (BM) bij kinderen met verdenking op meningitis te beoordelen. Om de diagnostische nauwkeurigheid van deze modellen te evalueren in een brede populatie kinderen met een vermoeden van een infectie van het centrale zenuwstelsel (CZS) voerden Nederlandse onderzoekers een externe validatie uit.
Na een systematische literatuurstudie valideerden de onderzoekers 23 predictiemodellen in een cohort van 450 patiënten met een vermoeden van een CZS-infectie die tussen 2012 en 2015 in het AMC werden opgenomen. Bij 75 patiënten (17%) was de uiteindelijke diagnose een CZS-infectie, waaronder 30 met BM (7%). AUC’s varieerden van 0,69 tot 0,94 in het algemeen, van 0,74 tot 0,96 bij kinderen van 28 dagen of ouder en van 0,58 tot 0,91 bij pasgeborenen.
Er bleek bij alle modellen sprake van een relevante overschatting of onderschatting van BM. Een sensitiviteit van 100% is echter vereist vanwege de ernstige gevolgen van het missen van de ziekte. Daarom moeten de resultaten van deze voorspellingsmodellen altijd worden gecombineerd met informatie uit de medische geschiedenis van de patiënt, lichamelijk onderzoek en aanvullende onderzoeken, benadrukken de auteurs.
Bron: