Modelo predictivo de bacteriemia en los pacientes atendidos en el servicio de urgencias por infeccion

  1. Zafar Iqbal-Mirza, Sadaf
Dirigida por:
  1. Agustín Julián Jiménez Director/a
  2. Mairena Martin Lopez Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Castilla-La Mancha

Fecha de defensa: 29 de julio de 2020

Tribunal:
  1. Francisco Javier Martín Sánchez Presidente
  2. José Luis Albasanz Herrero Secretario/a
  3. Juan González del Castillo Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 629118 DIALNET

Resumen

RESUMEN TITULO: MODELO PREDICTIVO DE BACTERIEMIA EN LOS PACIENTES ATENDIDOS EN EL SERVICIO DE URGENCIAS POR INFECCIÓN JUSTIFICACIÓN E INTERÉS DEL ESTUDIO En la actualidad, alrededor del 15% de los pacientes que se atienden en los servicios de urgencias hospitalarios (SUH) se diagnostican de un proceso infeccioso. En su atención inicial, se toman muestras para estudios microbiológicos en un 43% de los casos. Predomina la extracción de hemocultivos (HC), que se lleva a cabo en el 15% de los pacientes con infección del SUH. Se define como bacteriemia la presencia de bacterias en la sangre, que se pone de manifiesto por el aislamiento de éstas en los HC. A pesar de las nuevas técnicas de detección rápida (del ADN del patógeno o por aplicación de espectrometría de masas), los HC permiten el diagnóstico etiológico de la infección, aportan información sobre la sensibilidad del microorganismo aislado y favorecen la optimización del tratamiento antimicrobiano. La incidencia de bacteriemia comunitaria ha aumentado hasta 2/1.000 atenciones en los SUH y a 10 episodios/1000 ingresos hospitalarios desde estos dispositivos. En relación al foco u origen de las bacteriemias verdaderas (BV) o significativas, la infección del tracto urinario (ITU) (45-55%) y la respiratoria (10-25%) son las más frecuentes, mientras que la bacteriemia de foco desconocido se sitúa alrededor del 10% en el SUH. La etiología se debe a bacterias Gramnegativas en un 60-70% (la más frecuente Escherichia coli), Grampositivas en un 30-40% (sobre todo Staphylococcus aureus y Streptococcus pneumoniae) y anaerobios alrededor del 1%. La mortalidad a los 30 días de los pacientes con BV desde el SUH se ha cifrado entre 10-25%. Ésta se relaciona con la gravedad de la situación clínica (existencia de sepsis-shock séptico), el tipo de foco primario (urinario, respiratorio, abdominal, sistema nervioso, desconocido) y las características de los pacientes (edad, comorbilidad, situaciones particulares). Una de las controversias que surgen a la hora de indicar la extracción de HC en los SUH es su rentabilidad diagnóstica, ya que ésta es muy variable (2-20%). Por otro lado, se considera óptima cuando la frecuencia de los “HC contaminados” es menor de un 3%. Pero, en realidad, pueden alcanzar porcentajes muy superiores. Además, los HC con aislamiento significativo en pacientes dados de alta desde urgencias (BPAU) pueden representar un 3-5% de los extraídos en el SUH. Estos hechos representan verdaderos problemas, al conllevar un incremento de las pruebas diagnósticas realizadas, la estancia hospitalaria, los costes y la administración de tratamientos antibióticos innecesarios o, en su caso, altas improcedentes en los casos de BPAU. Por todo ello, la sospecha y confirmación de la BV tiene un relevante significado diagnóstico, pronóstico y obliga a cambiar algunas de las decisiones más importantes a tomar en el SUH. Entre otras, indicar el alta o ingreso, extraer HC, administrar el antimicrobiano adecuado y precoz, etc. Teniendo en cuenta lo anteriormente descrito, se explica porqué conocer los factores predictivos de BV identificables en los SUH se ha convertido en el objetivo de muchos autores, que incluyen en sus estudios distintas variables clínicas, epidemiológicas y analíticas. Y, entre estas últimas, los biomarcadores de respuesta inflamatoria e infección (BMRII), ya que se ha mostrado que aumentan significativamente el rendimiento diagnóstico de los modelos predictivos propuestos inicialmente. Por tanto, el objetivo de este estudio fue diseñar un modelo predictivo de bacteriemia en los pacientes atendidos por infección en el servicio de urgencias. HIPÓTESIS DE TRABAJO Como ya se ha mencionado en el apartado anterior, es muy importante la sospecha y detección de la bacteriemia significativa, por su relevante significado diagnóstico, pronóstico y porque obliga a cambiar algunas de la decisiones más importantes a tomar en el SUH (alta o ingreso, indicación de extraer HC, administrar el antimicrobiano adecuado y precoz, etc.), por lo tanto, nuestro trabajo se basa en la hipótesis de conocer los factores predictivos de bacteriemia identificables en los SUH, estudiar distintas variables clínicas, epidemiológicas y analíticas, entre ellas los BMRII, lo que podría servir para poder elaborar un modelo predictivo de bacteriemia sencillo y aplicable en todos los SUH y, tras ello, conseguir que su utilización mejore su sospecha y, de esta forma, la calidad de la atención al paciente. OBJETIVOS En función de lo descrito hasta ahora, la hipótesis de trabajo comentada y la línea común de investigación de las tres publicaciones originales que forman este trabajo, se establecieron los siguientes objetivos principales: E1: Analizar y comparar la capacidad de la procalcitonina (PCT), proteína C reactiva (PCR) y leucocitos para diferenciar la bacteriemia verdadera de los hemocultivos contaminados en los pacientes atendidos en el servicio de urgencias (SU) por un episodio de infección. E2: Analizar los factores predictivos de bacteriemia en los pacientes atendidos en el SUH por un episodio de infección. E3: Diseñar un modelo de riesgo para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos en el SUH por un episodio de infección. MÉTODOS Para poder cumplir con los objetivos propuestos se diseñaron tres estudios (E) que se llevaron a cabo en el Complejo Hospitalario Universitario de Toledo (centro de tercer nivel): E1: Estudio observacional, retrospectivo y analítico de todos los HC con crecimiento positivo extraídos en un SUH en los pacientes adultos (≥ 18 años) durante los años 2016 y 2017. Se realizó seguimiento durante 30 días y se calculó el poder y rendimiento pronóstico de bacteriemia verdadera. E2: Estudio observacional, retrospectivo, descriptivo y analítico de todos los HC extraídos en un SUH en los pacientes adultos (≥ 18 años) atendidos por infección desde el 1-1-2018 hasta el 1-7-2018. Se realizó seguimiento durante 30 días. Se analizaron 38 variables independientes (epidemiológicas, de comorbilidad, funcionales, clínicas y analíticas) que pudieran predecir la existencia de bacteriemia. Se realizó un estudio univariado y multivariante mediante regresión logística. E3: Estudio observacional de cohortes retrospectivo de todos los HC extraídos en un SUH en los pacientes adultos (≥ 18 años) atendidos por infección desde el 1 de julio de 2018 hasta el 31 de marzo de 2019. Se analizaron 38 variables independientes (demográficas, de comorbilidad, funcionales, clínicas y analíticas) que pudieran predecir la existencia de bacteriemia. Se realizó un estudio univariado y multivariante, mediante regresión logística, y después se construyó una escala de puntuación de riesgo. RESULTADOS E1: Se incluyeron 266 casos de HC con crecimiento positivo. De ellos se consideraron como bacteriemias verdaderas 154 (57,9 %) y como HC contaminantes 112 (42,1 %). Para la predicción de bacteriemia verdadera la PCT obtiene un área bajo la curva Receiver Operating Characteristic (ABC-ROC) de 0,983 (IC 95%: 0,972-0,994; p<0,001) y con un punto de corte de PCT ≥ 0,43 ng/ml se consigue una sensibilidad del 94%, una especificidad del 91%, un valor predictivo positivo de 94% y un valor predictivo negativo de 92%. El ABC-ROC obtenida para la PCR fue de 0,639 (IC 95%: 0,572-0,707; p <0,001), para el recuento de leucocitos de 0,693 (IC 95%: 0,630-0,756; p <0,001) y para las formas inmaduras (>10% cayados) de 0,614 (IC 95%: 0,547-0,682; p =0,001). Los valores medios al comparar la PCT en las bacteriemias verdaderas y los HC contaminados fueron de 3,44 (DE 6,30) ng/ml frente a 0,16 (DE 0,18) ng/ml, p < 0,001. E2: Se incluyeron 1.425 episodios de HC extraídos. De ellos se consideraron como bacteriemias verdaderas 179 (12,6 %) y como HC negativos 1.246 (87,4 %). Entre los negativos, 1.130 (79,3%) no tuvieron crecimiento y 116 (8,1%) se consideraron contaminados. Cinco variables se asociaron de forma significativa como predictoras de bacteriemia verdadera: procalcitonina (PCT) sérica ≥ 0,51 ng/ml [odds ratio (OR): 4,52; intervalo de confianza (IC) al 95%: 4,20-4,84; p <0,001], temperatura > 38,3°C [OR: 1,60; IC al 95%: 1,29-1,90; p <0,001], presión arterial sistólica (PAS) < 100 mmHg [OR: 3,68; IC al 95%: 2,78-4,58; p <0,001], shock séptico [OR: 2,96; IC al 95%: 1,78-4,13; p <0,001] y la existencia de neoplasia [OR: 1,73; IC al 95%: 1,27-2,20; p <0,001]. E3: Se incluyeron 2.181 episodios de HC extraídos. De ellos se consideraron como bacteriemias verdaderas 262 (12%) y como HC negativos 1.919 (88%). Entre los negativos, 1.755 (80,5%) no tuvieron crecimiento y 164 (7,5%) se consideraron contaminados. Se definió un modelo predictivo de bacteriemia con 5 variables (5MPB-Toledo). El modelo incluyó temperatura >38,3°C (1 punto), índice de Charlson ≥ 3 (1 punto), frecuencia respiratoria ≥ 22 respiraciones por minuto (1 punto), leucocitos > 12.000/mm3 (1 punto) y procalcitonina ≥ 0,51 ng/ml (4 puntos). Se categorizó a los pacientes en bajo (0-2 puntos), moderado (3-5 puntos) y alto (6-8 puntos) riesgo, con una probabilidad de bacteriemia de 1,1%, 10,5% y 77%, respectivamente. El ABC-COR del modelo tras remuestreo fue de 0,946 (IC 95%: 0,922-0,969). CONCLUSIONES E1. -En los HC con crecimiento positivo extraídos en el SU la PCT consigue el mejor rendimiento pronóstico de bacteriemia verdadera diferenciándola de los HC contaminados, mayor que la PCR y los leucocitos. E2. -Existen varios factores disponibles tras una primera valoración en el SU, entre ellos la PCT sérica, la temperatura, la hipotensión con/sin criterios de shock séptico y la existencia de neoplasia, que predicen la existencia de bacteriemia verdadera. E3. -El modelo 5MPB-Toledo podría ser de utilidad para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos en el SUH por un episodio de infección. PALABRAS CLAVES Servicio de Urgencias. Bacteriemia. Escala pronostica. Hemocultivos. Procalcitonina. Proteína C reactiva. Factores predictores. Modelo predictivo. Biomarcadores.