Resumen

Modelos predictivos de bacteriemia en el servicio de urgencias: revisión sistemática

Agustín Julián-Jiménez1, Darío Eduardo García2, Luis García de Guadiana-Romualdo3, Graciela Merinos-Sánchez4, Francisco Javier Candel González5

Filiación de los autores

1Servicio de Urgencias, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Universidad de Castilla La Mancha, Toledo, España. 2Hospital de Alta Complejidad El Cruce, Florencio Varela, Buenos Aires, Argentina. 3Servicio de Análisis Clínicos, Hospital General Universitario Santa Lucía, Cartagena, Murcia, España. 4Servicio de Urgencias, Hospital General de México ¨Dr. Eduardo Liceaga”, Ciudad de México, México. 5Servicio de Microbiología Clínica, Hospital Universitario Clínico San Carlos, IDISSC, Madrid, España.

DOI

Cita

Julián-Jiménez A, García DE, García de Guadiana-Romualdo L, Merinos-Sánchez G, Candel González FJ. Modelos predictivos de bacteriemia en el servicio de urgencias: revisión sistemática. Emergencias. 2024;36:48-62

Resumen

Objetivo.

La obtención de hemocultivos (HC) se realiza en el 15% de los pacientes atendidos con sospecha de infección en los servicios de urgencias (SU) con una rentabilidad diagnóstica variable (2-20%). La mortalidad a 30 días de estos pacientes con bacteriemia es elevada, doble o triple que el resto con el mismo proceso. Así, encontrar un modelo predictivo de bacteriemia eficaz y aplicable en los SU sería muy importante. Clásicamente, el modelo de Shapiro ha sido la referencia en todo el mundo. El objetivo de esta revisión sistemática (RS) es comparar la capacidad para predecir bacteriemia en los SU de los distintos modelos predictivos publicados desde el año 2008 (fecha de publicación del modelo de Shapiro).

Métodos.

Se realiza una RS siguiendo la normativa PRISMA en las bases de datos de PubMed, Web of Science, EMBASE, Lilacs, Cochrane, Epistemonikos, Tripdatabase y ClinicalTrials.gov desde enero de 2008 hasta 31 mayo 2023 sin restricción de idiomas y utilizando una combinación de términos MESH: “Bacteremia/Bacteraemia/Blood Stream Infection”, “Prediction Model/Clinical Prediction Rule/Risk Prediction Model”, “Emergencies/Emergency/Emergency Department” y “Adults”. Se incluyeron estudios de cohortes observacionales (analíticos de rendimiento diagnóstico). Para valorar la calidad del método empleado y el riesgo de sesgos de los artículos incluidos se utilizó la Newcastle-Ottawa Scale (NOS). No se incluyeron estudios de casos y controles, revisiones narrativas y en otros tipos de artículos. No se realizaron técnicas de metanálisis, pero los resultados se compararon narrativamente. El protocolo de la RS se registró en PROSPERO (CRD42023426327).

Resultados.

Se identificaron 917 artículos y se analizaron finalmente 20 que cumplían los criterios de inclusión. Los estudios incluidos contienen 33.182 HC procesados con 5.074 bacteriemias (15,3%). Once estudios fueron calificados de calidad alta, 7 moderada y 2 baja. El ABC-COR conseguida por el modelo de Shapiro varía de 0,71 a 0,83, con sensibilidad (Se) hasta del 98%, con especificidad (Es) (26% a 69%). Para los tres modelos que tienen validación interna y externa y una buena calidad metodológica, el modelo de Lee consigue un ABC-COR de 0,81 con Se: 68% y Es: 81%, el modelo 5MPB-Toledo consigue un ABC-COR entre 0,91 y 0,95, y el MPB-INFURG-SEMES obtiene una ABC-COR de 0,92 con una Se: 97% y Es: 76%.

Conclusiones.

Los modelos 5MPB-Toledo y MPB-INFURG-SEMES representan herramientas útiles para la estratificación del riesgo real de bacteriemia en los pacientes atendidos en los SU.

 

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