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Infezioni necrotizzanti dei tessuti molli: serve un nuovo sistema prognostico
Le infezioni necrotizzanti dei tessuti molli (NSTI) continuano a rappresentare una grave minaccia per la salute pubblica a livello globale, con tassi di morbosità e mortalità ospedaliera ancora elevati. Nonostante la loro severità clinica, la letteratura medica non dispone ancora di uno strumento prognostico universalmente riconosciuto e affidabile da impiegare nelle prime fasi del trattamento. In uno studio pubblicato sul Journal of Clinical Medicine, Sophie Tran, della University of Maryland, Baltimore, Maryland, USA, e il suo gruppo di lavoro offrono una panoramica critica dei principali sistemi di punteggio attualmente utilizzati per stimare la gravità delle NSTI, analizzandone limiti e potenzialità.
“L’urgenza clinica delle NSTI richiede strumenti predittivi più precisi e tempestivi: nessuno dei modelli attuali è completamente adeguato” spiega Tran. Attraverso una revisione della letteratura condotta su PubMed e Google Scholar, sono stati selezionati e analizzati cinque principali sistemi, ovvero il sistema LRINEC (Laboratory Risk Indicator for Necrotizing Fasciitis), il rapporto piastrine-linfociti (PLR), il rapporto neutrofili-linfociti (NLR), il punteggio NECROSIS e il modello POTTER. Anche se il sistema LRINEC è il più largamente impiegato, esso mostra una sensibilità limitata e necessita sempre dell’integrazione con altri parametri clinici.
Gli indici PLR e NLR, pur offrendo informazioni valide sulla risposta immunitaria sistemica, mancano ancora di specificità per le NSTI e presentano incertezze circa i valori soglia. Particolare attenzione è dedicata al punteggio NECROSIS, recentemente proposto come alternativa più performante, ma che richiede ulteriori validazioni esterne prima di una sua applicazione clinica routinaria.
Un approccio innovativo è invece rappresentato dal sistema POTTER, che si basa su tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning. Sebbene non sia attualmente validato per le NSTI, questo modello introduce un nuovo paradigma per l’elaborazione integrata dei dati clinici. “Si rende evidente l’esigenza di sviluppare un nuovo sistema prognostico che combini sensibilità, specificità e usabilità clinica, e che possa magari trarre vantaggio da metodologie predittive automatizzate e modelli algoritmici” concludono gli autori.
Fonte bibliografica J Clin Med. 2025
https://www.mdpi.com/2077-0383/14/13/4550
