Estimado Editor:
Hemos leído con gran interés el reciente artículo publicado en su revista por A. Julián Jiménez et al. [1], que pone de manifiesto la utilidad de aplicar e interpretar los “nuevos modelos predictivos de bacteriemia” en la atención inicial de los pacientes con sospecha de infección, sepsis o bacteriemia en los servicios de urgencias hospitalarios (SUH). Aunque, desgraciadamente, al utilizar pruebas de laboratorio urgente, no pueden ser implementados en otro tipo de dispositivos de urgencias (Atención Primaria o incluso los Servicios de Emergencias Extrahospitalarias) [1].
Creemos que la extracción de hemocultivos (HC) para confirmar la existencia de bacteriemia en los pacientes con fiebre, sospecha de infección, los que cumplen criterios de sepsis, en aquellos más vulnerables como los ancianos, pacientes con gran comorbilidad, neutropénicos, etc., en el SUH tiene una gran trascendencia para el paciente, su evolución y para el sistema (la propia decisión de obtener los HC, la administración adecuada y precoz del antimicrobiano, decisión de alta o ingreso, el seguimiento de los asilamientos para desescalar, cambiar o mantener la pauta, etc.) [1-4].
Pero, algunos problemas y controversias siguen existiendo aún en la actualidad, como son la rentabilidad de los HC solicitados desde el SUH (10-12%) [5,6], la alta tasa de HC contaminados entre los positivos (incluso hasta del 30% en algunos estudios) [7], y el abordaje y evolución de los pacientes que son dados de alta tras extraer HC en el SUH en los que después se confirma un aislamiento como bacteriemia verdadera (BV) [1,5], lo que ocurre entre el 1-5% de las BV totales.
Por ello, al hilo de las conclusiones de los autores que recomiendan la aplicación de los modelos 5MPB-Toledo [8] y el MPB-INFURG-SEMES [9] en los SUH (siempre como una herramienta de ayuda al juicio del clínico y teniendo que considerar, asimismo, otras variables de forma independiente del propio proceso infeccioso y de cada enfermo) [1], quisiéramos realizar algunas aportaciones y mostrar los resultados propios que consideramos relevantes tras aplicar el MPB-INFURGSEMES en una muestra retrospectiva de episodios atendidos en nuestro centro. Creemos que estos validan de alguna manera de forma externa dicho modelo y confirman que su uso en el SUH puede mejorar la rentabilidad, disminuir la tasa de HC contaminados y la de HC positivos en pacientes que son dados de alta directamente tras ser atendidos (lo que clásicamente se conocía como bacteriemia oculta) [1]. Para ello, desde el 1 de julio de 2019 al 31 de marzo de 2020 se incluyeron a aquellos pacientes adultos (≥ 18 años) diagnosticados de un proceso infeccioso (por sospecha clínica o confirmación posterior) en los que, por sus características epidemiológicas y presentación clínica, los médicos responsables de la asistencia del paciente indicaron la obtención de muestras analíticas para realizar hemograma, bioquímica y determinación de biomarcadores (PCT y lactato), así como HC para descartar bacteriemia y otros cultivos microbiológicos. Se excluyeron los pacientes que consultaron en obstetricia-ginecología. De los episodios incluidos, se analizaron 1.890 HC que dieron como resultado 326 BV (17,2 %) y se consideró como HC negativos 1564 (82,7 %). Entre los negativos, 1423 (75,3 %) no tuvieron crecimiento y 141 (7,5 %) se consideraron contaminados (utilizando los mismos criterios descritos en el artículo original del MPB-INFURG-SEMES) [9].
Tras aplicar el modelo de predicción de bacteriemia MPB-INFURG-SEMES en nuestra muestra, los resultados que hemos obtenido son similares y validarían de forma externa a los publicados en el modelo original, con un área bajo la curva de la característica operativa del receptor (ABC-COR) de 0,922 (IC 95%: 0,904-0,940) y con el punto de corte ≥ 5 puntos se consigue una sensibilidad del 96%, especificidad del 78% y un valor predictivo negativo del 98%. Además, en la Tabla 1 se muestran, en función de las puntuaciones obtenidas al aplicar el modelo, la frecuencia de BV (rentabilidad), HC sin asilamiento y HC considerados como contaminados. Se puede comprobar como a medida que aumenta la puntuación obtenida (de 0 a 10 puntos) se incrementa la rentabilidad de los HC y disminuye la tasa de HC negativos y HC contaminados.
Tabla 1.
Frecuencia de bacteriemias verdaderas (rentabilidad), HC sin asilamiento y HC considerados como contaminados.
| Puntuación obtenida según el modelo MPB-INFURG-SEMES | Total n = 1.890 |
Bacteriemias verdaderas n = 326 (17,2%) Rentabilidad |
Hemocultivos sin aislamiento n = 1.423 (75,3%) |
Hemocultivos contaminados n = 141 (7,5%) |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 46 (2,4%) | 0 (0,0%) | 42 (91,3%) | 4 (8,7%) |
| 1 | 150 (7,9%) | 1 (0,7%) | 123 (82,0%) | 26 (17,3%) |
| 2 | 250 (13,2%) | 3 (1,2%) | 207 (82,8%) | 40 (16,0%) |
| 3 | 339 (17,9%) | 6 (1,8%) | 303 (89,4%) | 30 (8,8%) |
| 4 | 334 (17,7%) | 16 (4,8%) | 299 (89,5%) | 19 (5,7%) |
| 5 | 299 (15,8%) | 59 (19,7%) | 228 (76,2%) | 12 (4,0%) |
| 6 | 236 (12,5%) | 94 (39,8%) | 137 (58,1%) | 5 (2,1%) |
| 7 | 102 (5,4%) | 47 (46,1%) | 52 (50,9%) | 3 (2,9%) |
| 8 | 71 (3,8%) | 49 (69,1%) | 20 (28,2%) | 2 (2,8%) |
| 9 | 38 (2,0%) | 30 (78,9%) | 8 (21,1%) | 0 (0,0%) |
| 10 | 25 (1,3%) | 21 (84,0%) | 4 (16,0%) | 0 (0,0%) |
Porcentajes calculados en base a la n de cada grupo de puntuación de 0 a 10 puntos según el modelo MPB-INFURG-SEMES (modelo predictivo de bacteriemia del grupo de infecciones de la Sociedad Española de Medicina de Urgencias y Emergencias). HC: hemocultivos
A pesar de nuestros resultados, que proceden de un solo centro, sería necesario reproducir y confirmar estos resultados en otros centros de características distintas (de distintos niveles asistenciales, regiones o países) para poder afirmar su utilidad en la práctica clínica habitual en los SUH.
Finalmente, podemos concluir que el MPB-INFURGSEMES es una herramienta muy útil para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos en el SUH, optimizar las indicaciones y la rentabilidad de los HC extraídos, así como disminuir la tasa de HC negativos y contaminados.
FINANCIACIÓN
Los autores declaran la no existencia de financiación en relación con el presente artículo.
CONFLICTO DE INTERESES
Los autores declaran la no existencia de conflicto de intereses en relación con el presente artículo
References
- 1.Julián-Jiménez A, Rubio-Díaz R, González del Castillo J, Candel González FJ. New predictive models of bacteremia in the emergency department. Rev Esp Quimioter. 2022;35:344-356. doi: 10.37201/req/015.2022 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 2.Freud Y, Philippon AL. Patients with infections in the emergency department: What should we look for?. Emergencias 2020;32:75-76. PMid: [PubMed] [Google Scholar]
- 3.Julián-Jiménez A, Supino M, López Tapia JD, Ulloa González C, Vargas Téllez LE, González del Castillo J, et al. Puntos clave y controversias sobre la sepsis en los servicios de urgencias: propuestas de mejora para Latinoamérica. Emergencias 2019;31:123-135. PMid: [PubMed] [Google Scholar]
- 4.Long B, Koyfman A. Best Clinical Practice: Blood Culture Utili-ty in the Emergency Department. J Emerg Med. 2016;51:529-39. doi: 10.1016/j.jemermed.2016.07.003 [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 5.Rubio Díaz R, Nieto Rojas I, Julián-Jiménez A. Importancia de los resultados de los hemocultivos: especial atención para los so-licitados desde los Servicios de Urgencias. Rev Esp Quimioter. 2020;33:459-61. doi: 10.37201/req/075.2020 [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 6.López-Izquierdo R, Ramos-Sánchez MC, Eiros JM. Análisis estacional de los hemocultivos solicitados desde un servicio de urgencias hospitalario. Emergencias. 2021;33:70-1. PMid: [PubMed] [Google Scholar]
- 7.Zafar Iqbal-Mirza S, Serrano Romero de Ávila V, Estévez-González R, Rodríguez-González D, Heredero-Gálvez E, Julián-Jiménez A. Capacidad de la procalcitonina para diferenciar bacteriemia verdadera de los hemocultivos contaminados en el servicio de urgencias. Enferm Infecc Microbiol Clin. 2019; 37:560-8. doi: 10.1016/j.eimc.2019.01.012. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 8.Julián-Jiménez A, Zafar Iqbal-Mirza S, De Rafael González E, Estévez-González R, Serrano-Romero de Ávila V, Heredero-Gálvez E, et al. Modelo predictivo de bacteriemia en los pacientes atendidos en el servicio de urgencias por infección (5MPB-Toledo). Emergencias. 2020;32:81-89 PMid: [PubMed] [Google Scholar]
- 9.Julián-Jiménez A, González Del Castillo J, García-Lamberechts EJ, Huarte Sanz I, Navarro Bustos C, Rubio Díaz R, et al. ; INFURG-SEMES investigators . A bacteraemia risk prediction model: development and validation in an emergency medicine population. Infection. 2022;50:203-221. doi: 10.1007/s15010-021-01686-7. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]