Factores predictivos de candidemia en pacientes ingresados en servicios médicos, no neutropénicos y sin patología quirúrgica durante el ingreso. SCORE CAMEDd

Resumen

La candidemia es una infección nosocomial grave, rápidamente progresiva y asociada a una elevada morbi-mortalidad, condicionando, además del aumento de la mortalidad, una prolongación en la estancia hospitalaria y un alto coste hospitalario. Candida es el cuarto microorganismo más frecuentemente aislado en hemocultivos tanto en España como en Europa y la candidemia la infección fúngica invasiva más frecuente (70-87%). La mortalidad asociada a candidemia está fuertemente relacionada con el retraso en el inicio del tratamiento antifúngico que a su vez se relaciona con el retraso en la sospecha clínica ya que no existen signos o síntomas específicos de ésta entidad y, el diagnóstico microbiológico todavía no es lo suficientemente rápido. La mayoría de los estudios acerca de la candidemia, se han centrado en el paciente crítico no neutropénico, en el paciente hematológico neutropénico y/o en el paciente receptor de un trasplante de órgano sólido. Sin embargo, en los últimos años se ha observado un aumento llamativo de la candidemia en pacientes ingresados en plantas médicas. Conocer los factores predisponentes en esta población particular podría ser útil a la hora de identificar a pacientes de alto riesgo para desarrollar candidemia y por tanto subsidiarios de un inicio precoz del tratamiento antifúngico. Nuestro trabajo pretende llenar un vacío de conocimiento tratando de elaborar un puntaje predictivo para pacientes no neutropénicos, no quirúrgicos y que no están en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) pero que presentan riesgo aumentado de padecer una candidiasis invasiva. Diseñamos un estudio multicéntrico, retrospectivo, de casos y controles en el que participaron los siguientes centros hospitalarios: Complejo Hospitalario asistencial Universitario de Burgos, Hospital Clínico de Barcelona y Hospital Universitario San Cecilio de Granada, durante el periodo comprendido entre enero de 2010 y junio de 2014. Los principales objetivos del estudio fueron: Identificar los factores de riesgo de candidemia en pacientes no críticos, no neutropénicos y no quirúrgicos. Una vez identificados, elaborar un algoritmo predictivo de factores de riesgo de candidemia en esta población. Se incluyeron todos los pacientes sin neutropenia, no ingresados en UCI o en servicios quirúrgicos, mayores de 18 años y con aislamiento de Candida en Hemocultivo. Como controles se incluyeron pacientes de similares características a los casos con hemocultivos recogidos en el mismo día (+/- 2 días), con criterios de infección sin foco localizado. Se llevó a cabo un análisis univariante para analizar la relación entre la presencia o ausencia de cada uno de los factores individuales y el posterior desarrollo de candidemia, aquellas variables que alcanzaron un nivel de significación <0,10 se incluyeron en un segundo modelo y a través de un proceso de eliminación gradual (regresión logística por pasos, razón por verosimilitud) se obtuvo una puntuación. Finalmentese definió el valor de corte óptimo de la puntuación a través de curvas ROC. La significación estadística se estableció en p <0,05. Se incluyeron un total de 568 pacientes en el estudio, de los que 56 eran casos de candidemia y 512 controles (no candidemia). La especie Candida albicans fue la especie aislada más frecuente (n=25, 45%), las especies no-albicans en su conjunto fueron más frecuentes (n=31, 55%). En el grupo con candidemia hubo 19 muertes (34%) frente a 56 (11%) en el grupo de los pacientes sin candidemia, p < 0.007; OR: 4.181 (CI95% 2.252-7.764). Para identificar los factores predictores de candidemia, se llevó a cabo un análisis de regresión logística utilizando como covariables: sexo, edad, DM, I. renal, inmunosupresión, cáncer, VIH, uso de esteroides, antibioterapia previa, sondaje vesical (SV), Nutrición parenteral Total (NTP), catéter venoso central (CVC). Las variables con un nivel de significación < 0,10, fueron incluidas en un segundo modelo. En este segundo modelo las variables: sexo, uso de esteroides, NTP, SV y antibioterapia previa resultaron como factores de riesgo independientes para candidemia. Con la intención de facilitar el uso de este modelo como herramienta predictiva se redondearon los valores de Odds Ratio de las variables independientes, generando un valor discreto. Se asignó con 1 punto a las variables: sexo masculino, uso de esteroides y presencia de SV, con 2 puntos la presencia de NTP y con 5 puntos la antibioterapia previa. Finalmente se identificó el punto de corte óptimo mediante una curva ROC Una puntuación del score ≥7 identifica a pacientes con riesgo alto de candidemia con una sensibilidad de 79.2% y una especificidad de 82.6%. Hemos diseñado un score predictivo muy fácil de aplicar en la cabecera de la cama del paciente y sin necesidad del uso de calculadora que permitiría identificar y estratificar a los pacientes en función del riesgo de desarrollar candidemia. Este score permite a los médicos discriminar a los pacientes con alto riesgo y, por lo tanto, mejorar el tiempo de inicio de la terapia antifúngica. Dado el alto valor predictivo positivo de este score, se pretende prevenir el uso excesivo de medicamentos antifúngicos en aquellos pacientes con bajo riesgo de candidemia. De Rosa FG, Corcione S, Filippini C, Raviolo S, Fossati L, Montrucchio C, et al. The Effect on mortality of fluconazole or echinocandins treatment in candidemia in internal medicine wards [corrected]. PLoS One. 2015;10(5):e0125149. Bouza E, Munoz P. Epidemiology of candidemia in intensive care units. Int J Antimicrob Agents. 2008;32 Suppl 2:S87-9. Garey KW, Rege M, Pai MP, Mingo DE, Suda KJ, Turpin RS, et al. Time to initiation of fluconazole therapy impacts mortality in patients with candidemia: a multi-institutional study. Clin Infect Dis. 2006;43(1):25-31. Pappas, P. G., M. S. Lionakis, M. C. Arendrup, L. Ostrosky-Zeichner and B. J. Kullberg (2018). "Invasive candidiasis." Nature Reviews Disease Primers 4: 18026. Pappas, P. G., C. A. Kauffman, D. R. Andes, C. J. Clancy, K. A. Marr, L. Ostrosky-Zeichner, A. C. Reboli, M. G. Schuster, J. A. Vazquez, T. J. Walsh, T. E. Zaoutis and J. D. Sobel (2016). "Clinical Practice Guideline for the Management of Candidiasis: 2016 Update by the Infectious Diseases Society of America." Clin Infect Dis 62(4): e1-50. McCarty, T. P. and P. G. Pappas (2016). "Invasive Candidiasis." Infect Dis Clin North Am 30(1): 103-124. Magill, S. S., J. R. Edwards, W. Bamberg, Z. G. Beldavs, G. Dumyati, M. A. Kainer, R. Lynfield, M. Maloney, L. McAllister-Hollod, J. Nadle, S. M. Ray, D. L. Thompson, L. E. Wilson, S. K. Fridkin, I. Emerging Infections Program Healthcare-Associated and T. Antimicrobial Use Prevalence Survey (2014). "Multistate point-prevalence survey of health care-associated infections." N Engl J Med 370(13): 1198-1208. Kullberg, B. J. and M. C. Arendrup (2016). "Invasive Candidiasis." N Engl J Med 374(8): 794-795.