急性虫垂炎のスクリーニングのための痛みのみのパラメーターを使用した右腸骨窩の痛みをモデル化するアプローチ

急性虫垂炎（AA）は、右腸骨窩（RIF）の痛みを背景に、複数の可能な病理の中で最も一般的な病理の1つです。RIFは、腹部の最も一般的な急性外科的状態です。AAは数十年以来認識されている疾患存在ですが、その診断には依然として臨床的自信がなく、臨床検査が義務付けられています。問題を考慮して、このペーパーでは、利用可能な文献から取得した痛みのみのパラメーター（POP）を使用してAAをスクリーニングする数学モデルを提案します。各POPにトレーニングデータマトリックスを作成するために重みが割り当てられており（n = 51）、累積効果または加重合計を計算するために使用されます。PCに基づいて、実世界の患者のグループ（n = 40; AAおよびNa = 20それぞれ）は、満足のいく結果を持つAAまたは非適応者（NA）の症例（NA）として分類されます（感度85％、特異性75％、精度77％、および精度80％）。発展途上国のほとんどの農村保健センター（RHC）は、専門サービスと関連するインフラストラクチャを欠いています。したがって、そのようなツールは、一般医師がAAと高等センターへのタイムリーな紹介を支援するためにRHCで役立つ可能性があります。

Acute appendicitis (AA) is one of the commonest of multiple possible pathologies at the backdrop of Right Iliac Fossa (RIF) pain. RIF is the most common acute surgical condition of the abdomen. Even though AA is a recognized disease entity since decades, its diagnosis still lacks clinical confidence and mandates laboratory tests. Given the issue, this paper proposes a mathematical model using Pain-Only-Parameters (POP) obtained from available literature to screen AA. Weights have been assigned for each POP to create a training data matrix (N = 51) and used to calculate the cumulative effect or weighted sum, which is termed as the Pain Confidence Score (PCS). Based on PCS, a group of real-world patients (N = 40; AA and NA = 20 each) are classified as cases of AA or non-appendicitis (NA) with satisfactory results (sensitivity 85%, specificity 75%, precision 77%, and accuracy 80%). Most rural health centers (RHC) in developing nations lack specialist services and related infrastructure. Hence, such a tool could be useful in RHC to assist general physicians in screening AA and their timely referral to higher centers.