OBJECTIVE: To assess the sensitivity of an Integrated Management of Childhood Illness (IMCI) algorithm to detect common skin conditions in children in Fiji. METHODS: We collected data from the assessments of children aged between 2 months and 5 years who presented to one of two health clinics. Every child was assessed by a nurse trained in the use of the IMCI algorithm and also an expert paediatrician. We used a kappa statistic to measure agreement between the nurse/algorithm assessment method and the paediatrician's diagnosis. FINDINGS: High sensitivity for identifying skin problems (sensitivity: 98.7%; 95% confidence interval, CI: 95.5-99.9) was found for the algorithm applied by IMCI-trained nurses, who were able to identify the one child with a severe skin infection and all three children with periorbital cellulitis. Sensitivity was high for the classification of abscess/cellulitis (sensitivity: 95%; 95% CI: 75.1-99.9) and infected scabies (sensitivity: 89.1%; 95% CI: 77.8-95.9), but lower for identification of impetigo, fungal infection and, in particular, non-infected scabies. CONCLUSION: The IMCI skin algorithm is a robust tool that should be incorporated into the IMCI after some modifications relating to scabies and impetigo. Its use by primary health-care workers will reduce the burden of skin diseases in children in Fiji through improved case identification and management. The algorithm should be considered in other countries where skin diseases in children are a priority, particularly in the Pacific region.
OBJETIVO: Determinar la sensibilidad de un algoritmo de la Atención Integrada a las Enfermedades Prevalentes de la Infancia (AIEPI) para manejar enfermedades cutáneas comunes en los niños en Fiji. MÉTODOS: Reunimos datos de las exploraciones a que se sometió a niños de entre 2 meses y 5 años atendidos en alguno de los dos dispensarios considerados. Todos los niños fueron examinados por una enfermera adiestrada en la aplicación del algoritmo AIEPI, así como por un especialista en pediatría. Empleamos el estadístico kappa para medir el grado de concordancia entre el método de evaluación algorítmica empleado por la enfermera y el diagnóstico realizado por el pediatra. RESULTADOS: Se observó una alta sensibilidad para la detección de problemas cutáneos (sensibilidad: 98,7%; intervalo de confianza del 95%: 95,5-99,9) con el algoritmo aplicado por las enfermeras adiestradas en la AIEPI, que fueron capaces de identificar al único niño que tenía una infección cutánea grave y a los tres niños que padecían celulitis periorbitaria. La sensibilidad también fue alta en lo referente a la clasificación de los abscesos/celulitis (sensibilidad: 95%; IC95%: 75,1-99,9) y la escabiosis infectada (sensibilidad: 89,1%; IC95%: 77,8-95,9), pero fue más baja en la detección del impétigo, las micosis y, en particular, la escabiosis no infectada. CONCLUSIÓN: El algoritmo de diagnóstico cutáneo AIEPI es un valioso instrumento que debería integrarse en la AIEPI previa introducción de algunos cambios relacionados con la escabiosis y el impétigo. Su aplicación por el personal de atención primaria permitirá reducir la carga de enfermedades cutáneas en la población infantil de Fiji mediante una mejor identificación y gestión de los casos. El uso de ese algoritmo es una posibilidad que merece considerarse también en otros países donde las enfermedades cutáneas constituyen una prioridad, sobre todo en la región del Pacífico.
OBJECTIF: Evaluer la sensibilité d'un algorithme de gestion intégrée des maladies infantiles (PCIME) pour la détection des maladies de peau courantes chez les enfants des îles Fidji. MÉTHODES: Nous avons recueilli des données sur l'évaluation d'enfants de 2 mois à 5 ans, présentés dans un des deux dispensaires participant à l'étude. Chaque enfant a été évalué par une infirmière formée à l'utilisation de l'algorithme de PCIME et par un pédiatre expert. Nous avons utilisé un test statistique Kappa pour mesurer l'accord entre l'évaluation par l'infirmière s'aidant de l'algorithme et le diagnostic du pédiatre. RÉSULTATS: Nous avons relevé une forte sensibilité de l'algorithme pour l'identification des problèmes de peau (sensibilité : 98,7 % ; intervalle de confiance à 95 %, IC : 95,5-99,9) dans le cadre de son application par les infirmières formées à la PCIME, qui ont été capables d'identifier parmi les enfants un cas d'affection cutanée sévère et les trois cas de cellulite périorbitale. La sensibilité était également bonne pour la classification des abcès et des cellulites (sensibilité : 95 %, IC à 95 % : 75,1-99,9) et celle des gales infectées (sensibilité : 89,1 %, IC à 95 % : 77,8-95,9), mais était en revanche plus faible pour l'identification des impétigos et des infections fongiques, notamment des gales non infectées. CONCLUSION: L'algorithme de PCIME pour les maladies de la peau est un outil solide, qui devrait être intégré à la PCIME après certaines modifications concernant la gale et l'impétigo. Son utilisation par les agents de santé primaire devrait réduire la charge d'affections cutanées chez les enfants des îles Fidji en améliorant l'identification des cas et la prise en charge. Il conviendrait d'envisager l'emploi de cet algorithme dans d'autres pays où les affections cutanées infantiles sont une priorité, notamment dans la région Pacifique.
