Hereditary angioedema is a disease with low prevalence and high heterogeneity with regards to the severity of the clinical picture, which makes the diagnosis difficult and requires the need for early start of specific treatment in order to prevent complications.To propose a decision algorithm for hereditary angioedema (HAE), based on the evidence available on the diagnosis, clinical assessment, and treatment. The aim is to present the available therapeutic options as well as a decision algorithm to select the most efficient therapy at each time.Literature search by means of PubMed and other relevant sources.four decision algorithms have been developed for HAE; diagnosis of bradikinin-mediated angioedema, treatment of acute attacks and short and long-term prophylaxis for HAE due to C1 inhibitor deficiency.The application of a decision algorithm based on the clinical variables helps to select the most efficient therapeutic option at each time and may be a useful tool for the therapeutic approach.Introduccioacute;n: El angioedema hereditario es una enfermedad rara de baja prevalencia y gran heterogeneidad en la gravedad del cuadro cliacute;nico, lo que dificulta su diagnoacute;stico, y establece la necesidad de iniciar un tratamiento precoz y especiacute;fico con el fin de evitar complicaciones. Objetivo: Proponer un algoritmo de decisioacute;n en el angioedema hereditario (AEH), basado en la evidencia disponible, sobre el diagnoacute;stico, valoracioacute;n cliacute;nica y tratamiento. Se trata de presentar opciones terapeacute;uticas disponibles, asiacute; como un algoritmo de decisioacute;n para seleccionar el tratamiento maacute;s eficiente en cada momento. Material y Meacute;todos: Revisioacute;n bibliograacute;fica mediante una buacute;squeda a traveacute;s de PubMed y otras fuentes de intereacute;s. Resultados: Se han desarrollado cuatro algoritmos de decisioacute;n para el AEH; diagnoacute;stico de angioedema mediado por bradicinina, tratamiento del ataque agudo y profilaxis a corto y largo plazo del AEH por deacute;ficit del inhibidor C1. Conclusiones: La aplicacioacute;n de un algoritmo de decisioacute;n, en funcioacute;n de unas variables cliacute;nicas, ayuda a la seleccioacute;n de la opcioacute;n terapeacute;utica maacute;s eficiente en cada momento y puede ser un instrumento de utilidad en el abordaje terapeacute;utico.
