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En las últimas décadas se ha detectado un incremento de su frecuencia y un cambio en su espectro clínico y epidemiológico, asociados a la utilización de procedimientos diagnósticos y terapéuticos invasivos, así como al aumento de la prevalencia de procesos que condicionan una alteración de la inmunidad<span class="elsevierStyleSup">2</span>. El diagnóstico de bacteriemia es potencialmente útil por varias razones. En primer lugar, es un marcador pronóstico que contribuye a delimitar una población con un riesgo mayor de mortalidad. Por otra parte, proporciona la identificación del agente etiológico de la infección y permite ajustar el tratamiento antibiótico y su duración. Por último, permite seleccionar a una población con más posibilidades de beneficiarse de las nuevas estrategias terapéuticas basadas en la modulación de la respuesta inflamatoria presente en la sepsis<span class="elsevierStyleSup">3</span>. La limitación más relevante del diagnóstico microbiológico es el tiempo que se requiere para disponer del resultado, derivado de las técnicas de procesamiento, cultivo e identificación en el laboratorio<span class="elsevierStyleSup">4</span>.</p><p class="elsevierStylePara">La sospecha clínica de bacteriemia proporciona cifras de sensibilidad, especificidad y valores predictivos poco satisfactorias, que hacen que no sea útil en el diagnóstico<span class="elsevierStyleSup">5</span>. Esta situación pone de manifiesto la necesidad de contar con métodos diagnósticos alternativos. De forma general, existen 2 enfoques del problema. Por una parte, se ha evaluado la utilidad de parámetros de laboratorio que reflejan la intensidad del fenómeno inflamatorio que acompaña a la bacteriemia, como la proteína C reactiva (PCR) o la procalcitonina<span class="elsevierStyleSup">6,7</span>, o que miden la concentración sérica de mediadores implicados en su fisiopatología (interleucinas 6 y 8)<span class="elsevierStyleSup">8</span>. El segundo enfoque consiste en la elaboración de modelos de predicción clínica (MPC) que, utilizando técnicas de análisis estadístico multivariante, permiten combinar distintas variables con capacidad predictiva e incluir a los pacientes en grupos de diferente riesgo de bacteriemia. Se han construido varios modelos<span class="elsevierStyleSup">9-13</span> que se han mostrado útiles cuando se aplican a poblaciones similares a las utilizadas para su desarrollo, pero que pierden buena parte de su capacidad de predicción en otros contextos<span class="elsevierStyleSup">14</span>. La utilidad de estos modelos consiste en identificar, por una parte, a un grupo de pacientes con riesgo muy bajo de bacteriemia, en los que la obtención de hemocultivos sea innecesaria, y por otra parte, en caracterizar a un grupo en el que exista una probabilidad muy alta de bacteriemia que precise utilizar procedimientos diagnósticos o terapéuticos agresivos. El objetivo de este trabajo es desarrollar y validar un MPC de bacteriemia en pacientes ingresados en un servicio de medicina interna con clínica adquirida en la comunidad que haya motivado la obtención de hemocultivos.</p><p class="elsevierStylePara">Pacientes y método</p><p class="elsevierStylePara">Se ha realizado un estudio prospectivo que ha incluido de forma consecutiva a todos los enfermos ingresados en el Servicio de Medicina Interna del Hospital de Basurto desde el 1 de mayo de 1999 hasta el 30 de abril de 2000, a los que se había extraído hemocultivos en las primeras 48 h de estancia en el centro, bien en el Servicio de Urgencias o en la planta de hospitalización. El Hospital de Basurto es un hospital universitario de nivel terciario, integrado en la red sanitaria pública vasca, que presta atención sanitaria a la comarca de Bilbao. La decisión de la obtención de los hemocultivos ha sido responsabilidad del médico encargado de la atención en Urgencias o en la planta. Aunque en nuestro centro no existen unas indicaciones explícitas consensuadas para la extracción de hemocultivos, en general se obtienen en pacientes con fiebre, con o sin focalidad, en los que existe algún dato de riesgo (edad, comorbilidad, datos clínicos de gravedad) y en pacientes sin fiebre con criterios clínicos de sepsis. Se ha considerado criterios de exclusión la obtención previa de hemocultivos en el mismo episodio (en otro servicio o en otro centro hospitalario), la adquisición nosocomial de los síntomas y la extracción de hemocultivos pasadas 48 h del ingreso. Se consideró que la clínica era nosocomial cuando la aparición de los síntomas tenía lugar al menos 72 h después del ingreso y no estaba relacionada con la que lo motivó. Se evaluó a todos los pacientes en las primeras 24 h, excepto los ingresados en el fin de semana, que fueron evaluados un máximo de 48 h después.</p><p class="elsevierStylePara">La información se obtuvo mediante la revisión de la historia clínica y la entrevista directa, tanto a los pacientes como a sus acompañantes. En todos los casos se ha cumplimentado un protocolo en el que se recogían datos demográficos (edad y sexo) y la existencia de enfermedad asociada previa al episodio, medida con el índice de comorbilidad de Charlson et al<span class="elsevierStyleSup">15</span>, y su pronóstico, definido como no fatal, últimamente fatal y rápidamente fatal según los criterios de McCabe y Jackson<span class="elsevierStyleSup">16</span>. Por otra parte, se determinó la situación funcional previa al episodio según la escala de Plutchik et al<span class="elsevierStyleSup">17</span>. Se recogió la presencia de factores favorecedores del desarrollo de infección o bacteriemia, prestando especial atención a los antecedentes de manipulaciones urológicas o sondaje uretral, tratamiento inmunodepresor, existencia de diabetes, cirrosis, neoplasias o infección por el virus de la inmunodeficiencia humana. Se hizo constar asimismo los datos, tanto clínicos como de las exploraciones complementarias, que apoyaran la existencia de un posible foco infeccioso. Se recogió además la existencia de complicaciones, como disminución del nivel de conciencia, oliguria, hipotensión o shock e insuficiencia respiratoria. Además, se interrogó acerca de la existencia de datos significativos de la enfermedad actual, como tratamiento antibiótico previo, escalofríos y mialgias, y se registraron las constantes vitales determinadas en el momento más próximo a la extracción de los hemocultivos. En ningún caso se conocía el resultado del hemocultivo a la hora de realizar la valoración inicial. Se recogieron los valores de laboratorio más próximos en el tiempo a la extracción del hemocultivo; se intentó, en la medida de lo posible, que en todos los pacientes se realizaran las determinaciones de albúmina, velocidad de sedimentación globular (VSG) y PCR. La solicitud de determinaciones adicionales se dejó a criterio del médico responsable. En todos los casos se calculó la puntuación de la escala de gravedad Acute Physiology Score and Chronic Health Evaluation (APACHE) II<span class="elsevierStyleSup">18</span>. Además se recogieron los resultados de los hemocultivos y de otros cultivos, el tratamiento recibido, la evolución durante el ingreso y la supervivencia al alta hospitalaria y a los 28 días del inicio del episodio.</p><p class="elsevierStylePara">En todos los casos se obtuvieron 3 pares de hemocultivos seriados, extrayendo mediante técnica estéril 10 ml de sangre venosa, que se inocularon en medios de cultivo aerobio y anaerobio. Los viales de hemocultivos se procesaron mediante el sistema Bactec 9240 (Becton-Dickinson). Los microorganismos aislados se identificaron mediante las técnicas microbiológicas convencionales. Se definió bacteriemia como el aislamiento de microorganismos de patogenicidad reconocida en uno o más hemocultivos de un paciente con un contexto clínico compatible. Se han considerado contaminantes otros microorganismos de menor capacidad patogénica, a menos que la situación clínica, el resultado de otros cultivos o el número de hemocultivos positivos apuntaran a una probabilidad elevada de bacteriemia. Los casos dudosos se discutieron con el clínico responsable, para determinar si el aislamiento correspondía a un contaminante o, por el contrario, se trataba de una bacteriemia significativa. El diagnóstico sindrómico de los pacientes se realizó ante una combinación de criterios clínicos, microbiológicos y de técnicas de imagen establecidos previamente.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Estudio estadístico y elaboración del modelo de predicción de bacteriemia</span></p><p class="elsevierStylePara">En el estudio estadístico descriptivo, las variables continuas se expresan con la media y la desviación estándar, y las categóricas, con el porcentaje. Inicialmente se ha realizado un estudio estadístico bivariante, utilizando como variable dependiente la existencia de bacteriemia. La comparación entre variables categóricas se ha realizado con la prueba de la χ² y el test exacto de Fisher. Para realizar comparaciones entre medias de las variables continuas, inicialmente se ha realizado una prueba de Kolmogorov-Smirnov para determinar el ajuste a la normalidad de cada variable; cuando los valores se ajustaban a una distribución normal se utilizó la prueba de la t de Student y, en caso contrario, la prueba no paramétrica de Mann-Whitney. Todos los contrastes fueron de 2 colas y se ha considerado estadísticamente significativo un valor de p inferior a 0,05.</p><p class="elsevierStylePara">Se ha elaborado un MPC que permitiera estratificar a la población estudiada en grupos de diferente riesgo de bacteriemia. El modelo se ha derivado a partir de una muestra aleatoria de aproximadamente dos terceras partes de los pacientes y se ha validado en la tercera parte restante. Para la elaboración del modelo se han utilizado únicamente las variables para las que se dispusiera del resultado en más del 90% de los casos. Las variables significativas en el análisis bivariante se han introducido en un modelo de regresión logística múltiple de exclusión escalonada paso a paso, utilizando la existencia de bacteriemia como variable dependiente. Para su inclusión en el modelo de regresión, se ha procedido a la dicotomización de las variables continuas; para seleccionar el valor de corte, se ha dividido los valores de las variables en cuartiles y se ha determinado el porcentaje de pacientes con bacteriemia de cada cuartil. Si existía un cuartil en el que se observaba una modificación en la prevalencia, en los cuartiles centrales se utilizó como valor de corte el valor medio y en los cuartiles superior e inferior, los límites inferior y superior del cuartil<span class="elsevierStyleSup">19</span>. Los valores hallados fueron redondeados a una cifra que fuera de recuerdo y utilización sencillos. Si no había ningún cuartil con variación evidente de la probabilidad de la variable dependiente, se utilizaron como valores de corte los propuestos por otros autores o, en su defecto, el valor de la mediana. Tras identificar con la regresión logística los predictores independientes de bacteriemia, se asignó una puntuación a cada variable dividiendo el coeficiente de la regresión entre el coeficiente de valor inferior y se redondeó el resultado al número entero más próximo. La puntuación para cada paciente se ha calculado sumando los puntos correspondientes a las variables significativas de la regresión logística. En el caso de que no se dispusiera del resultado de alguna variable, para el cálculo de la puntuación se le ha asignado el valor 0. Una vez obtenida la puntuación de cada episodio, se ha dividido a los pacientes en 4 grupos según dicha puntuación y se ha calculado la prevalencia de bacteriemia en cada grupo. Los puntos de corte de la puntuación se han elegido de forma arbitraria, intentando obtener la máxima capacidad de discriminación de los grupos formados. Posteriormente, el modelo se ha aplicado al grupo de validación calculando, igualmente, la puntuación de cada episodio y la prevalencia de bacteriemia en cada uno de los grupos resultantes del modelo.</p><p class="elsevierStylePara">La calibración del modelo se evaluó con la χ² de Pearson y con la prueba de Hosmer-Lemeshow, y la discriminación, con el cálculo de la sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivo y negativo y curva de eficacia diagnóstica (curva ROC) con su intervalo de confianza (IC) del 95% para los grupos de derivación y validación<span class="elsevierStyleSup">20</span>. La posible colinealidad entre las variables se ha analizado mediante el factor de inflación de la variancia y la tolerancia, considerando que existía colinealidad para alguna variable si el valor del primero era mayor de 2,5 y el de la tolerancia, menor de 0,4. Los datos se han analizado con el paquete estadístico SPSS 10 para ordenadores del entorno Macintosh<span class="elsevierStyleSup">®</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Resultados</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Características generales de la serie</span></p><p class="elsevierStylePara">Durante el tiempo del estudio se extrajeron 465 tandas de hemocultivos en 448 pacientes; en 17 casos se obtuvieron 2 tandas por paciente en ingresos diferentes, por lo que en estos enfermos se consideró para el estudio únicamente el primer episodio. Las principales características epidemiológicas y clínicas de la serie se recogen en la tabla 1. Se detectó una bacteriemia clínicamente significativa en un 25,2% de los episodios (113 de 448). Los diagnósticos finales y los focos clínicos del total de la serie y de los pacientes con bacteriemia se resumen en la tabla 2; en las bacteriemias el foco urinario supuso el 58,4% de los casos. Los aislamientos microbiológicos de los hemocultivos se recogen en la tabla 3; destaca el predominio de los bacilos gramnegativos (70,5%) sobre los grampositivos (17,2%) y los anaerobios (4,1%). El microorganismo aislado con mayor frecuencia fue <span class="elsevierStyleItalic">Escherichia coli</span> (el 54,1% de los aislamientos), lo que refleja el predominio del foco urinario como causa de bacteriemia; <span class="elsevierStyleItalic"> Streptococcus pneumoniae</span>, con un 6,6%, ocupa la segunda posición en orden de frecuencia. Las bacteriemias polimicrobianas supusieron un 6,2% de los casos.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Modelo de predicción de bacteriemia</span></p><p class="elsevierStylePara">Como se ha indicado, el MPC se derivó a partir de una muestra aleatoria de 290 casos y se validó en los 158 restantes. En la tabla 1 se exponen las principales características de los grupos de derivación y validación; ambos son comparables con respecto a sexo, edad, comorbilidad, gravedad, prevalencia de bacteriemia y de foco urinario. Las variables asociadas a la presencia de bacteriemia en el análisis bivariante fueron la temperatura, la frecuencia cardíaca, la puntuación del APACHE II, la desviación izquierda, el foco urinario, el porcentaje de polimorfonucleares, el recuento de plaquetas y las determinaciones séricas de glucosa, urea, creatinina, bilirrubina, albúmina, VSG y PCR (tablas 4 y 5). Para la realización del análisis multivariante, se eliminó la puntuación del APACHE II y se intentó encontrar variables que fueran de aplicación sencilla y no precisasen cálculos complejos para su obtención. No se observó colinealidad en las variables utilizadas en la regresión logística, según los criterios establecidos. En el análisis multivariante, las variables relacionadas de forma independiente con el diagnóstico de bacteriemia fueron la existencia de foco urinario, la temperatura de 38,3 °C o superior, la desviación izquierda, la VSG igual o mayor de 70 mm en la primera hora, la glucemia igual o mayor de 140 mg/dl, la urea igual o mayor de 50 mg/dl, el recuento de plaquetas menor de 200 * 10<span class="elsevierStyleSup">3</span>/µl, la PCR igual o mayor de 12 mg/dl y la albúmina inferior a 3 g/dl (tabla 6). Al asignar la puntuación correspondiente a cada una de las variables significativas, el modelo permitió identificar 4 grupos con una probabilidad creciente de bacteriemia (tabla 7). En el grupo de pacientes con una puntuación entre 0 y 3, la prevalencia de bacteriemia fue del 2,4%, mientras que en el grupo de mayor riesgo (8 o más puntos) fue del 65%. En el grupo de validación, la prevalencia de bacteriemia en los grupos formados tras la aplicación del modelo, fue del 4,1, el 22,6, el 29,3 y el 80%, respectivamente. No se detectaron diferencias entre los valores observados y los predichos por el modelo que apuntaran a una mala calibración con la prueba de Hosmer-Lemeshow χ² = 4,91; grados de libertad = 8; p = 0,77) y la de la χ² de Pearson (tabla 8). La curva de eficacia diagnóstica en el grupo de derivación fue de 0,81 (IC del 95%, 0,76-0,86) y la del grupo de validación fue de 0,77 (IC del 95%, 0,69-0,85) (fig. 1).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Fig. 1. Comparación de las curvas de eficacia diagnóstica (curvas ROC) en los grupos de derivación y validación. ABC: área bajo la curva; IC: intervalo de confianza.</span></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab03.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab04.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab05.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab06.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">Discusión</p><p class="elsevierStylePara">Los MPC son herramientas diseñadas para asistir a los clínicos en la atención a los pacientes y facilitar el proceso de comprensión e interpretación de la información clínica y la toma de decisiones<span class="elsevierStyleSup">21</span>. En términos generales, cuantifican la contribución individual de los elementos independientes de la historia clínica, exploración física y exploraciones complementarias ensamblando los datos disponibles, de forma que su asociación proporcione una información más precisa de la que ofrecen los elementos de forma aislada<span class="elsevierStyleSup">22</span>. La elaboración de un MPC implica 3 etapas: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> la derivación del modelo, mediante la identificación de las variables con mayor poder de predicción; <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> su validación en un contexto clínico y población similares, y posteriormente en situaciones y grupos diferentes, y <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> el análisis de su efecto en la clínica<span class="elsevierStyleSup">23</span>.</p><p class="elsevierStylePara">El tratamiento de los pacientes con fiebre supone un reto para el clínico, sobre todo cuando en la valoración inicial no existen síntomas, signos o hallazgos de las exploraciones complementarias que indiquen un posible foco. En este contexto, la gravedad potencial oscila desde cuadros banales hasta infecciones bacterianas que pueden poner en peligro la vida del enfermo si se retrasa el tratamiento adecuado. La predicción del resultado de los hemocultivos tiene interés por 2 razones fundamentales: en primer lugar, puede ser útil para identificar a una población con riesgo muy bajo de bacteriemia en la que su obtención no esté indicada, porque no aporten ninguna información relevante, y en segundo lugar, permitiría la caracterización de un grupo de pacientes con una probabilidad muy alta de bacteriemia, en los que estaría indicada la obtención sistemática de hemocultivos y el tratamiento antibiótico empírico temprano, acompañado de una monitorización estrecha, para detectar precozmente el deterioro clínico o la existencia de complicaciones<span class="elsevierStyleSup">24</span>.</p><p class="elsevierStylePara">La predicción de infecciones bacterianas graves y bacteriemia se ha estudiado en niños de varias edades<span class="elsevierStyleSup">25-28</span> y, en menor medida, en adultos. Se han desarrollado MPC en adultos con fiebre sin foco valorados en un servicio de urgencias<span class="elsevierStyleSup">9</span>, en pacientes hospitalizados en diferentes servicios médicos y quirúrgicos<span class="elsevierStyleSup">10</span> y en pacientes ingresados por fiebre en un servicio de medicina interna<span class="elsevierStyleSup">11</span>. Estos modelos se han validado en entornos diferentes con resultados variables, pero en general inferiores a los de los estudios originales<span class="elsevierStyleSup">14,24,29</span>. Existen otros modelos elaborados para la predicción clínica de bacteriemia en pacientes con sepsis<span class="elsevierStyleSup">12,13</span> y en ancianos<span class="elsevierStyleSup">30-32</span>. Ninguno de los modelos desarrollados por otros autores ha demostrado su utilidad cuando los hemos aplicado a nuestros pacientes (datos no expuestos). Las razones que pueden explicar el comportamiento deficiente de estos modelos incluyen las diferencias en la prevalencia de bacteriemia y en las características de los enfermos incluidos para su elaboración.</p><p class="elsevierStylePara">Antes de recomendar su uso generalizado en la práctica clínica, los MPC deben demostrar que poseen una calibración y capacidad de discriminación buenas y que se pueden trasladar a otros entornos. La calibración refleja el acuerdo entre las predicciones del modelo y los hallazgos obtenidos. La buena calibración de nuestro modelo se refleja en el resultado de la prueba de Hosmer-Lemeshow, en la que se obtuvo un valor de p de 0,77, y en la χ² de Pearson (tabla 8). Con respecto a la discriminación del modelo, su mejor medida global la proporciona el área bajo la curva de eficacia diagnóstica. Un área de 1 representa una capacidad de discriminación perfecta, mientras que un área de 0,5 es equiparable a la obtenida por azar; se admite que un modelo útil debe tener un área bajo la curva mayor de 0,7 y se considera un buen resultado cuando es mayor de 0,8<span class="elsevierStyleSup">33</span>. En nuestro estudio, el área bajo la curva del grupo de derivación fue de 0,81 (IC del 95%, 0,76-0,86), y la del grupo de validación, de 0,77 (IC del 95%, 0,76-0,86) (fig. 1). La existencia de valores inferiores en el grupo de validación implica que el modelo pierde capacidad de discriminación cuando se aplica a pacientes diferentes de los empleados en su derivación, aunque el valor permanece en una cifra que permite considerar buena la discriminación del modelo en este grupo. Los valores del área bajo la curva obtenidos en las series de validación de trabajos similares al nuestro se sitúan entre 0,72 y 0,74<span class="elsevierStyleSup">10,11</span>.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab07.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab08.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="2v123n07-13065198tab09.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">El tercer punto a considerar es la posibilidad de trasladar los MPC, es decir, su capacidad para mantener su utilidad cuando se aplican en circunstancias diferentes de las de su elaboración. La validación de los modelos de predicción de bacteriemia en entornos diferentes de los de su derivación ha obtenido resultados discretos y bastante inferiores a los de los trabajos originales<span class="elsevierStyleSup">14,24</span>. La pérdida de la capacidad de predicción puede deberse a que el modelo otorgue valor a variables que suponen una peculiaridad de la población incluida en la derivación y que carecen de significación en otros grupos. Por otra parte, la inclusión de variables con un peso clínico evidente pero poco frecuentes hace que la capacidad del modelo se vea debilitada cuando se aplica en otro entorno, con prevalencia diferente de estas variables. Por ejemplo, en el modelo de Bates et al<span class="elsevierStyleSup">10</span>, el consumo de drogas por vía parenteral y la existencia de abdomen agudo constituían 2 factores predictivos de bacteriemia, que en nuestra serie son prácticamente inexistentes. Además, la utilización de variables que entrañan un cierto grado de subjetividad en su medición dificulta también la posibilidad de trasladarlo a otros entornos. En el modelo de Leibovici et al<span class="elsevierStyleSup">11</span>, se utiliza la presencia de escalofríos, recogida en la historia clínica, sin que se asegure la precisión y fiabilidad de este dato. En este mismo modelo se utilizó una modificación no validada de la escala de Karnofsky para realizar una determinación subjetiva del estado funcional. En este sentido, nuestro modelo es potencialmente más sólido, porque la mayor parte de las variables incluidas son determinaciones de laboratorio.</p><p class="elsevierStylePara">Los resultados de nuestro trabajo deben interpretarse considerando las limitaciones del estudio. La primera deriva de la heterogeneidad inherente de la variable a predecir; la bacteriemia neumocócica en un paciente anciano con neumonía y la bacteriemia por bacilos gramnegativos en una mujer joven con una pielonefritis poseen unas implicaciones clínicas diferentes. La equiparación de estos diagnósticos tiende a simplificar un problema complejo, que puede influir en la capacidad de los modelos para establecer predicciones. Las características intrínsecas de los MPC suponen una limitación adicional de este estudio y de otros similares. Ya se ha comentado anteriormente que los modelos deben estar bien calibrados y deben discriminar de forma precisa entre enfermedad y ausencia de enfermedad (bacteriemia/no bacteriemia). Una limitación adicional de este estudio es el marco de su elaboración: la población incluida representa un grupo muy seleccionado de pacientes, ingresados en un servicio de medicina interna de un hospital terciario, con clínica adquirida en la comunidad, que motiva la extracción de hemocultivos. Desconocemos si el modelo mantendrá su utilidad cuando se aplique a poblaciones diferentes; probablemente, su capacidad de ser extrapolado sería superior si se hubiera elaborado en varios servicios o en varios centros hospitalarios. Algunas características de nuestros pacientes que probablemente influyan en la capacidad del modelo de ser útil en otros entornos son la media de edad elevada, el predominio del foco urinario como origen de la bacteriemia y la práctica ausencia o escasa representación de circunstancias de impacto potencial, como el consumo de drogas por vía parenteral, la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana, la cirrosis hepática y el abdomen agudo.</p><p class="elsevierStylePara">Tras considerar estas cuestiones metodológicas, la pregunta a responder es si el modelo tiene utilidad clínica. Un modelo útil tiene que proporcionar información que sirva para modificar la práctica clínica. Los modelos elaborados por otros autores fallan en este punto; con los datos presentados no pueden justificarse cambios en las decisiones clínicas acerca de la extracción de hemocultivos, la monitorización clínica y la administración de tratamiento antibiótico<span class="elsevierStyleSup">34</span>. En lo que concierne a nuestro modelo, permitió la clasificación de los pacientes del grupo de derivación en 4 subgrupos, con una probabilidad de bacteriemia creciente. En el grupo de riesgo inferior, la prevalencia fue del 2,4%, mientras que en el grupo de riesgo mayor fue del 65%. En el grupo de validación, la prevalencia de bacteriemia fue del 4,1 y el 85%, respectivamente. La determinación de un grupo de bajo riesgo, en el que podría omitirse la realización de hemocultivos, tiene un gran interés. En nuestro trabajo, analizando de forma conjunta las series de derivación y validación, los pacientes incluidos en el grupo de bajo riesgo de bacteriemia constituyeron el 29,7% del total; la prevalencia de bacteriemia en estos pacientes fue del 3%. En otros modelos, la prevalencia de bacteriemia en los grupos de riesgo bajo de la derivación y validación oscila entre el 1 y el 5% en las series originales y entre el 3 y el 15% en las validaciones realizadas en otros marcos<span class="elsevierStyleSup">10,11,14,24</span>. Aunque no se ha realizado un análisis de decisiones que establezca un umbral de probabilidad por debajo del cual sea seguro y admisible por parte de los clínicos no extraer hemocultivos en la sospecha de bacteriemia, las prevalencias obtenidas son altas en la mayor parte de estos trabajos. En nuestro estudio, la prevalencia de bacteriemia en el grupo de riesgo bajo también es excesiva para recomendar la abstención sistemática en la extracción de hemocultivos. Una recomendación asumible sería no extraerlos a menos que existan datos clínicos de gravedad o antecedentes de enfermedades de base que constituyan una circunstancia de riesgo. La seguridad de esta recomendación no puede sustentarse con los datos presentados y sería recomendable establecerla en estudios posteriores antes de su puesta en práctica. Por otra parte, en los pacientes con una puntuación de 0-1 (el 8,7% del total), no se observó ningún caso de bacteriemia, por lo que parece una práctica segura no extraer hemocultivos. En el grupo de mayor riesgo la prevalencia global de bacteriemia fue del 69%; esto permite seleccionar a una población con una probabilidad muy alta de bacteriemia, candidata a beneficiarse de una monitorización clínica o un tratamiento más agresivos.</p><p class="elsevierStylePara">En definitiva, presentamos un MPC de bacteriemia que ha permitido dividir a nuestros pacientes en 4 grupos con prevalencia creciente de bacteriemia. En el grupo de riesgo bajo, con las limitaciones expuestas anteriormente, podría omitirse la extracción de hemocultivos. En cualquier caso, antes de proceder a la aplicación en la práctica del modelo, éste debe validarse en otras situaciones clínicas. Por otra parte, una línea adicional de investigación sería estudiar su capacidad de predicción incluyendo determinaciones de laboratorio, como la procalcitonina y las interleucinas, que han mostrado su utilidad potencial en otras situaciones. Como colofón, podemos añadir que ningún modelo de predicción de bacteriemia tiene la calibración, capacidad de discriminación, sensibilidad y especificidad exquisitas que demandamos los clínicos. Los modelos matemáticos no pretenden sustituir al juicio clínico, sino que proporcionan marcos de referencia en los que basar el diagnóstico de presunción. En el manejo de los pacientes con sospecha de bacteriemia, el modelo que presentamos puede contribuir a modificar la actitud ante la obtención de hemocultivos, el seguimiento clínico y el tratamiento antibiótico empírico. Sin embargo, hoy por hoy, las decisiones deben apoyarse, además, en consideraciones individuales de cada paciente derivadas de la experiencia y de las normas de práctica clínica en uso.</p>" "pdfFichero" => "2v123n07a13065198pdf001.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec693744" "palabras" => array:4 [ 0 => "Bacteriemia" 1 => "Modelos logísticos" 2 => "Curvas de eficacia diagnóstica (ROC)" 3 => "Medicina interna" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec693745" "palabras" => array:4 [ 0 => "Bacteremia" 1 => "Logistic models" 2 => "ROC curves" 3 => "Internal medicine" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:1 [ "resumen" => "Fundamento y objetivo: La sospecha de bacteriemia basada en el juicio clínico carece de la sensibilidad, especificidad o valor predictivo necesarios para tener utilidad diagnóstica. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de predicción de bacteriemia en pacientes ingresados en un servicio de medicina interna, con clínica adquirida en la comunidad que haya motivado la obtención de hemocultivos. Pacientes y método: Se ha realizado durante 1 año un estudio prospectivo en el que se ha incluido a los enfermos de quienes se había obtenido hemocultivos en las primeras 48 h del ingreso. Se ha elaborado un modelo de predicción de bacteriemia derivado de una muestra aleatoria de aproximadamente dos tercios (grupo de derivación) y se ha validado en el tercio restante (grupo de validación). Tras el estudio estadístico bivariante, las variables significativas se han introducido en un modelo de regresión logística múltiple de exclusión escalonada paso a paso. En cada paciente de los grupos de derivación y validación se ha obtenido una puntuación derivada de la suma de los puntos de las variables significativas de la regresión logística; según esta puntuación, se han formado 4 grupos y se ha calculado en ellos la prevalencia de bacteriemia. Se han evaluado la calibración y la discriminación del modelo con la prueba de Hosmer-Lemeshow y el cálculo de la curva de eficacia diagnóstica (curva ROC), respectivamente. Resultados: Se obtuvieron 448 hemocultivos, con una prevalencia de bacteriemia del 25,2%. En el grupo de derivación, las variables significativas en el análisis multivariante fueron foco urinario, temperatura de 38,3 °C o superior, desviación hacia la izquierda, velocidad de sedimentación globular igual o mayor de 70 mm/h, cifra de plaquetas inferior a 200 * 103/µl, glucemia igual o mayor de 140 mg/dl, urea igual o mayor de 50 mg/dl, proteína C reactiva igual o mayor de 12 mg/dl y albúmina inferior a 3 g/dl. El modelo permitió formar 4 grupos con prevalencia creciente de bacteriemia; en el grupo con puntuación de 0-3 puntos, la prevalencia fue del 2,4%; en el de 4-5, del 15,7%; en el de 6-7 puntos, un 42,9%, y en la puntuación igual o mayor de 8, del 65%. En el grupo de validación, la prevalencia fue del 4,1%, el 22,6, el 29,3 y el 80%, respectivamente. El modelo presentó una buena calibración (*2 de Hosmer-Lemeshow = 4,91; p = 0,77). La curva de eficacia diagnóstica del grupo de derivación fue de 0,81 (intervalo de confianza del 95%, 0,76-0,86), y la del grupo de validación fue de 0,77 (intervalo de confianza del 95%, 0,69-0,85). Conclusiones: Nuestro modelo presentó una calibración y una capacidad de discriminación buenas, lo que indica su utilidad para estimar la probabilidad de bacteriemia en pacientes ingresados en un servicio de medicina interna. 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After bivariate analysis, significant variables were included in a stepwise logistic regression analysis. In every patient out of the derivation and validation cohorts a score, derived from the addition of points for each of the significant predictor variables of logistic regression, was obtained; according to this score, 4 groups were formed, and the prevalence of bacteremia in each of them was calculated. Calibration and discrimination were evaluated by the Hosmer-Lemeshow test and area under the ROC curve respectively. Results: Four hundred and forty-eight blood cultures were obtained; the prevalence of bacteremia was 25.2%. Independent predictors of bacteremia in the bivariate analysis were urinary focus of infection, body temperature >= 38.3 °C, presence of band forms, ESR >= 70 mm, platelets < 200 * 103/µl, blood glucose >= 140 mg/dl, urea >= 50 mg/dl, C-reactive protein >= 12 mg/dl, and albumin < 3 g/dl. 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