Excesivo uso de TC en sala de emergencias para casos de trauma contundentes

Los resultados del estudio fueron publicados en línea, en la edición del 6 de octubre de 2015 de la revista PLoS Medicine. La primera parte del estudio incluyó a 6.002 pacientes y la fase de validación, a otros 5.475.

Los investigadores desarrollaron dos listas de verificación de los criterios que los médicos podrían utilizar para identificar cuáles pacientes sí tenían y cuáles no tenían lesiones que requirieran la TC. Una de esas listas incluía siete criterios, como un resultado anormal de la exploración del tórax con rayos X y si se había presentado un mecanismo de desaceleración rápida. La segunda lista de criterios excluía el mecanismo de desaceleración. Se definió un mecanismo de desaceleración rápida como una caída desde más de 6 m o un accidente automovilístico mientras se viajaba a más de 64 km/h. Los resultados del estudio mostraron que cada una de las dos listas de criterios podría permitir la identificación de más del 99 % de las lesiones graves que se incluyeron en el grupo del estudio. Los resultados también mostraron que aproximadamente el 95 % de todas las lesiones habría sido identificada utilizando la lista completa de criterios, en comparación con el 90 % para la lista más pequeña.

El líder del estudio, Robert Rodríguez, MD y profesor de medicina de emergencias de la UCSF, dijo: “Las tomografías computarizadas son costosas y entregan dosis de radiación al cuerpo, lo cual aumenta el riesgo de sufrir cáncer, especialmente en los jóvenes, por lo cual es mejor estar seguros de usarlas sólo cuando sea probable que nos proporcionen un beneficio para el diagnóstico. A excepción de la radiografía del tórax, los criterios clínicos que nosotros incorporamos a las herramientas para la toma de decisiones son componentes sencillos y directos de la historia de rutina del caso de trauma y de un examen físico. Los proveedores de atención médica no tendrán que emplear tiempo, dinero ni esfuerzos adicionales para ponerlos en práctica”.

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UCSF