Desenvolvimento e validação no cão de um score clínico para a distinção de parvoviroses e gastroenterites não infeciosas

Abstract

A triagem rápida e eficaz de doenças infeciosas em cães com gastroenterite inespecífica é essencial para prevenir a disseminação de agentes infeciosos e fornecer um tratamento imediato. Contudo, a ausência de ferramentas objetivas e o tempo até obtenção de um diagnóstico definitivo dificultam e retardam a confirmação dos casos infeciosos, comprometendo a adoção de medidas adequadas de isolamento e tratamento. Neste contexto, este estudo teve como objetivo desenvolver e validar um score clínico que pudesse ser utilizado na consulta inicial para auxiliar os médicos veterinários na diferenciação de parvoviroses e gastroenterites não infeciosas. Além disso, avaliou-se a viabilidade do uso do pacote AutoScore no programa R para a criação de A clínicos em medicina veterinária. Foi realizado um estudo observacional retrospetivo numa amostra de 157 cães, divididos em dois grupos: grupo experimental (n=111), composto por animais com diagnóstico positivo para parvovírus, e grupo controlo (n=46), com cães nos quais se conseguiu provar uma causa não infeciosa. Foram recolhidos dados clínicos e laboratoriais do sistema informativo do hospital escolar, tendo estes sido compilados em uma base de dados processada no AutoScore, gerando quatro modelos preditivos com diferentes combinações de variáveis e calibrações. Os modelos foram avaliados utilizando métricas como a área sob a curva, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo. O modelo final selecionado demonstrou bom desempenho, destacando-se pela combinação de simplicidade e relevância clínica. Com um valor limite de 44, este modelo apresentou sensibilidade de 88,2%, especificidade de 60,0%, valor preditivo positivo de 83,3% e valor preditivo negativo de 69,2%. Esses resultados refletem o equilíbrio necessário para priorizar a identificação de casos infeciosos, minimizando falso-negativos. Concluindo, foi criado um score clínico objetivo e prático, baseado em dados clínicos e laboratoriais de rápida obtenção, para auxiliar na triagem de cães com gastroenterite. A metodologia aplicada revelou-se eficaz e adaptável, tendo o AutoScore comprovado ser uma ferramenta eficiente na construção de scores clínicos. Apesar de algumas limitações, como o tamanho da amostra e a ausência de testagem completa para todos os agentes infeciosos, este trabalho representa um avanço na triagem e na gestão de gastroenterites caninas, oferecendo uma base sólida para estudos futuros

ABSTRACT - Development and validation in dogs of a clinical scoring system for the distinction between parvoviruses and non-infectious gastroenteritis - The rapid and effective triage of infectious diseases in dogs with nonspecific gastroenteritis is essential to prevent the spread of infectious agents and to provide timely treatment. However, the absence of objective tools and the time required to obtain a definitive diagnosis hinder the early identification of infectious cases, compromising the implementation of proper isolation and treatment measures. In this context, this study aimed to develop and validate a practical clinical score to be used at admission, to assist veterinarians in distinguishing parvoviruses and non-infectious gastroenteritis. Additionally, the feasibility of using the AutoScore package in the R program for the creation of clinical scores in veterinary medicine was evaluated. An observational retrospective study was conducted with a sample of 157 dogs divided into two groups: the experimental group (n=111), consisting of animals with a confirmed positive diagnosis for parvovirus, and the control group (n=46), comprising dogs whose gastroenteritis had a proven non-infectious cause. Clinical and laboratory data were collected from the Hospital information system, compiled into a database, and processed in AutoScore, generating four predictive models with different combinations of variables and calibrations. The models were evaluated using metrics such as area under the curve, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value. The final selected model demonstrated good performance, standing out for its combination of simplicity and clinical relevance. With a threshold of 44, this model achieved a sensitivity of 88.2%, specificity of 60.0%, positive predictive value of 83.3%, and negative predictive value of 69.2%. These results reflect the necessary balance to prioritize the identification of infectious cases while minimizing false negatives. In conclusion, an objective and practical clinical score was created, based on rapidly obtainable clinical and laboratory data, to assist in the screening of dogs with gastroenteritis. The applied methodology proved to be effective and flexible and AutoScore proved to be an efficient tool in constructing clinical scores. Despite some limitations, such as sample size and lack of complete testing for all infectious agents, this work represents an advance in the triage and management of canine gastroenteritis, offering a solid basis for future studies