S'abonner

The ALT-70 predictive model outperforms thermal imaging for the diagnosis of lower extremity cellulitis: A prospective evaluation - 10/11/18

Doi : 10.1016/j.jaad.2018.06.062 
David G. Li, BS a, b, Anna K. Dewan, MD, MHS c, Fan Di Xia, AB a, Hasan Khosravi, MD a, Cara Joyce, PhD d, Arash Mostaghimi, MD, MPA, MPH a,
a Department of Dermatology, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts 
b Tufts University School of Medicine, Boston, Massachusetts 
c Department of Dermatology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee 
d Loyola University, Chicago, Illinois 

Reprint requests: Arash Mostaghimi, MD, MPA, MPH, Department of Dermatology, Brigham and Women's Hospital, 221 Longwood Ave, Boston, MA 02115.Department of DermatologyBrigham and Women's Hospital221 Longwood AveBostonMA02115

Abstract

Background

We previously demonstrated that dermatology consultation substantially reduces the rates of misdiagnosis of cellulitis; however, broad implementation of dermatology consultation is impractical on account of existing practice patterns and reimbursement systems. Meanwhile, efforts to improve diagnostic accuracy have culminated in point-of-care tools, including the ALT-70 predictive model for lower extremity cellulitis and thermal imaging.

Objective

To prospectively evaluate the performance of the ALT-70 predictive model and thermal imaging in diagnosing lower extremity cellulitis in a head-to-head comparison.

Methods

We collected ALT-70 and thermal imaging data from patients with presumed lower extremity cellulitis and compared classification measures and accuracy for the ALT-70 predictive model, thermal imaging, and combination testing (ALT-70 predictive model plus thermal imaging).

Results

We enrolled 67 patients with ALT-70 and thermal imaging data. The ALT-70 predictive model conferred the highest sensitivity (97.8%) and negative predictive value (90.9%), whereas combination testing had the highest specificity (71.4%) and positive predictive value (86.6%). The ALT-70 predictive model had improved classification measures compared with thermal imaging. Combination testing conferred a marginal benefit compared with the ALT-70 predictive model alone.

Limitations

Single-center design may limit generalizability.

Conclusion

The ALT-70 predictive model outperformed thermal imaging in diagnosing lower extremity cellulitis. The accuracy of the ALT-70 predictive model was high and consistent with its performance in previously published literature. Broad implementation of the ALT-70 predictive model in clinical practice may decrease the rates of misdiagnosis of lower extremity cellulitis.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : ALT-70, cellulitis, lower extremity cellulitis, misdiagnosis, skin and soft-tissue infection, SSTI, thermal imaging

Abbreviations used : PPV, NPV, ROC


Plan


 Funding sources: Supported by the TL1 Award (to Mr Li) sponsored by the National Center for Advancing Translational Sciences, National Institutes of Health (award No. TL1TR001062) and the Brigham and Women's Physician Organization Brigham Care Redesign Incubator and Startup Program (to Dr Mostaghimi).
 Conflicts of interest: None disclosed.


© 2018  American Academy of Dermatology, Inc.. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 79 - N° 6

P. 1076 - décembre 2018 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Drug-induced phototoxicity: A systematic review
  • Whan Ben Kim, Amanda J. Shelley, Karlee Novice, Jiyeh Joo, Henry W. Lim, Steven J. Glassman
| Article suivant Article suivant
  • Bullous disorders associated with anti–PD-1 and anti–PD-L1 therapy: A retrospective analysis evaluating the clinical and histopathologic features, frequency, and impact on cancer therapy
  • Jacob Siegel, Mariam Totonchy, William Damsky, Juliana Berk-Krauss, Frank Castiglione, Mario Sznol, Daniel P. Petrylak, Neal Fischbach, Sarah B. Goldberg, Roy H. Decker, Angeliki M. Stamatouli, Navid Hafez, Earl J. Glusac, Mary M. Tomayko, Jonathan S. Leventhal

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.