Utilidad clínica de los niveles plasmáticos de la región media de la proadrenomedulina en la neumonía adquirida en la comunidad
- Lasierra Monclús, Ana Belén
- S. Bello Dronda Director/a
- Jesús Fernando Escanero Marcén Director/a
Universidad de defensa: Universidad de Zaragoza
Fecha de defensa: 20 de septiembre de 2011
- José Luis Álvarez Sala Walther Presidente
- Manuel Guerra Sánchez Secretario/a
- Fernando Civeira Murillo Vocal
- Ángel García de Jalón Comet Vocal
- Antonio Torres Martí Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Introducción: A pesar de todo el conocimiento existente sobre la neumonía adquirida en la comunidad (NAC), ésta continúa siendo objeto de investigación. Su alta incidencia, su morbilidad, su mortalidad y los elevados costes sociosanitarios asociados hacen que todos aquellos estudios en busca de una mejora en el manejo adecuado de esta patología representen una importante contribución a la comprensión del mecanismo fisiopatológico que rodea a la NAC y puedan ayudar a diseñar nuevas estrategias terapéuticas. Confirmar la presencia de NAC, determinar la etiología y la gravedad de la misma, así como elegir el tratamiento y su duración son a menudo un verdadero problema para el médico que atiende a estos pacientes. Las características clínicas pueden ser engañosas y a veces no son específicas variando según la etiología, la carga viral o bacteriana, la respuesta del huésped y la presencia de enfermedades coexistentes. Asimismo, las escalas pronósticas validadas (PSI y CURB65) presentan limitaciones en la predicción de mortalidad y en la clasificación de los pacientes en grupos de riesgo y resultan costosas de calcular porque están basadas en variables que incluyen datos clínicos y pruebas de laboratorio y radiológicas. Todas estas circunstancias y otras justifican el interés observado en los últimos años en la búsqueda de un biomarcador que de forma rápida y segura pueda predecir la gravedad de la enfermedad, el riesgo de mortalidad del paciente o que pueda ayudar en el diagnóstico de la NAC. Recientemente, la región media de la proadrenomedulina (MR-proADM) se ha presentado como un potencial biomarcador pronóstico en la NAC, sin embargo su determinación está disponible únicamente para estudios de investigación, y el número de trabajos existentes en NAC es muy limitado por lo que es necesario un estudio exhaustivo de sus capacidades. Objetivo: Esta tesis se ha desarrollado con el objetivo general de aclarar el posible papel que el biomarcador MR-proADM puede jugar en el diagnóstico, manejo y pronóstico de la NAC en la población adulta que requiere ingreso hospitalario. Más exhaustivamente se ha querido indagar en la utilidad de este biomarcador, ya sea solo o en asociación con las escalas de gravedad PSI y CURB65, como factor pronóstico en términos de complicaciones y mortalidad a corto, medio y largo plazo en una cohorte homogénea de pacientes con diagnóstico definitivo de NAC. Para ello se han llevado a cabo una serie de estudios que han servido de base para definir los objetivos específicos desarrollados en esta tesis. Metodología: Se recogieron muestras biológicas de 392 pacientes que ingresaron en el Servicio de Urgencias con sospecha diagnóstica de NAC. Se estableció la definición de NAC y se determinaron los criterios de inclusión y exclusión. Finalmente el grupo de estudio o grupo NAC estuvo formado por 235 pacientes adultos con NAC confirmada al alta. En este mismo periodo de tiempo se reclutaron un total de 100 pacientes de edad y sexo similares al grupo de estudio y que habían acudido al Servicio de Urgencias e ingresado por causas no infecciosas ni respiratorias, constituyendo el grupo control. Realizamos determinaciones de proteína C-reactiva, recuento leucocitario, procalcitonina y MR-proADM en día 1, 3, al alta y al mes tras el ingreso. El diagnóstico microbiológico se llevó a cabo en muestras biológicas recogidas en las primeras 12 horas y antes de la instauración del tratamiento empírico: Esputos (tinción Gram y Ziehl Neelsen y cultivo), Orina (antígenos Legionella pneumophila y S. pneumoniae), Hemocultivos, Serología atípicas y virus, y Aspirado nasofaríngeo (IFD y cultivo de virus, y 2 técnicas diferentes de PCR múltiple para detección de ARN viral para 14 y 18 virus respiratorios). Conclusiones: La MR-proADM no tiene capacidad para identificar la etiología de la NAC. Sin embargo el hecho de que los niveles de MR-proADM no varíen en función de las distintas posibles etiologías es una ventaja ya que su potencial capacidad pronóstica no se verá afectada por el tipo de agente causal. La MR-proADM es un buen predictor precoz de la gravedad de la NAC, siendo el único biomarcador capaz de discriminar entre todas las diferentes clases de riesgo de la escala PSI. Asimismo, la MR-proADM es superior al resto de biomarcadores y similar a las escalas pronósticas en la predicción de la evolución de la NAC, en términos de aparición de complicaciones y mortalidad durante la hospitalización. Los niveles de MR-proADM pueden ser especialmente interesantes a la hora de decidir el ingreso en los pacientes con indicación dudosa del mismo tras la aplicación de las escalas clínicas. La MR-proADM es el único biomarcador que identifica a los pacientes con NAC con mayor riesgo de mortalidad a corto, medio y largo plazo, con una precisión comparable a la de las escalas pronósticas validadas PSI y CURB65. Además la combinación de la MR-proADM con las escalas pronósticas mejora la capacidad de éstas para predecir mortalidad a corto, medio y largo plazo, de una forma sencilla y rápida. Las determinaciones repetidas a lo largo del tiempo de los biomarcadores podrían ser de utilidad en la predicción de la evolución y mortalidad de la NAC, aunque con la excepción de la PCT, no parecen superar en precisión pronóstica a sus valores iniciales. La edad, el estado mental alterado, los criterios de Healthcare-Associated Pneumonia (HCAP) y los niveles elevados de MR-proADM al ingreso se han identificado como factores independientes predictores de mortalidad a largo plazo en la NAC. Futuros estudios podrían validar una combinación de la MR-proADM con las escalas clínicas y quizá con otras variables clínicas, para crear modelos pronósticos incluso más precisos y sencillos que éstas.