Resumen de Modelo predictivo de bacteriemia en los pacientes atendidos en el servicio de urgencias por infeccion
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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.
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SUMMARY TITLE: PREDICTIVE MODEL OF BACTERAEMIA IN PATIENTS ATTENDED IN THE EMERGENCY SERVICE FOR INFECTION AIM AND RATIONALE Nowadays, an infectious process is finally diagnosed in 15% of the patients attended in hospital Emergency Departments (HED). In 43% of these cases, samples are obtained for microbiological studies. Blood cultures (BC) are the most frequent samples collected and are obtained in 15% of the patients with infection attended in the HED.
Bacteraemia is defined as the presence of bacteria in the blood, which is evidenced by the isolation of these in BCs. Despite the availability of new quick detection techniques, BCs continue to be the principal tool used for the aetiological diagnosis of bacteraemia, providing information about the sensitivity of the microorganism isolated and favoring the optimization of antimicrobial treatment.
At present, the incidence of community bacteraemia has risen to 1-2/1,000 healthcare visits in the HED and to 10 episodes / 1000 hospital admissions from these devices.
In relation to the source of true bacteraemia (TB), urinary tract and respiratory track infections are the most frequent with 45-55% and 10-25%, respectively, while bacteraemia of unknown focus is around 10%. The aetiology of these cases is due to Gram-negative bacteria in 65-70% (Escherichia coli,) to Gram-negative 30-35% of the cases (Sthapylococcus aureus and Streptococcus pneumoniae) and anaerobic bacteria in around 1 % of the cases.
The 30 day-crude mortality of patients with positive BCs obtained in the HED has been estimated to be from 10-25%, in relation to the severity of the clinical status (presence of sepsis-septic shock), the primary source of infection (urinary, respiratory, abdominal, nervous system, unknown), and the characteristics of the patients (age, comorbidity, particular situations).
One of the controversies that arise when indicating the extraction of BCs in HED is its diagnostic profitability since it is very variable (2-20%). On the other hand, it is considered optimal when the frequency of “contaminated BCs” is less than 3%. But, in reality, they can reach much higher percentages. In addition, BCs with significant isolation in patients discharged from the emergency department may represent 3-5% of those extracted in the HED. These facts represent real problems, as they lead to an increase in the diagnostic tests performed, hospital stay, costs and the administration of unnecessary antibiotic treatments or, high discharges in cases of patients with BCs positives.
For all these reasons, the suspicion and confirmation of true bacteraemia has a relevant diagnostic, prognostic significance and forces us to change some of the most important decision to be taken in the HED. Among others, indicate discharge or admission, extract HC, and administer the appropriate and early antimicrobial treatment.
In this scenario, the objective of many authors is to find a useful predictive model of bacteraemia combining different clinical, epidemiological and analytical data which can be applied in the HED in order to avoid inadequate discharges and unnecessary admissions and their consequences. Biomarkers of inflammatory response and infections (BMIRI) are increasingly included among the analytical variables since they significantly increase the predictive power of these models. Taking this into account, the aim of this study is developing a predictive model of bacteraemia, which is useful and can be applied in the HED.
WORKING HYPOTHESIS As mentioned in the previous section (introduction), the suspicion and detection of significant bacteraemia is very important, because of its relevant diagnostic significance, prognosis and because it forces us to change some of the most important decisions to be taken in HED (discharge or admission, indication of extracting HC, administering the appropriate and early antimicrobial, etc.), therefore, our work is based on the hypothesis of knowing the identifiable factors of bacteraemia in HED, studying different clinical, epidemiological and analytical variables , among them the BMRII, to be able to raise a simple and applicable predictive model of bacteraemia in all HED and, after that, to ensure that their use improves suspicion of bacteraemia and, in this way, the quality of patient care.
OBJECTIVES The working hypothesis and the general line of research taken for the three research projects comprised In the present dissertation led to the following main objectives: S1: To analyze and compare the ability of procalcitonin (PCT), C-reactive protein (CRP) and leukocytes to differentiate true bacteremia from culture contamination in patients seen in the emergency department (ED) for an episode of infectious disease.
S2: To analyze predictive factors of bacteraemia in patients seen in the emergency department (ED) for an episode of infectious disease.
S3: To develop a simple risk score to predict bacteremia in patients in our hospital emergency department for infection.
METHODS Three studies (S1 to S3) were designed in order to achieve the above objectives at Complejo hospitalario de Toledo.
S1: Observational, retrospective and descriptive analytical study of all blood cultures with positive growth extracted in an ED in adult patients (18 years) during the years 2016 and 2017. The follow-up was carried out during 30 days to calculate the predictive power and the prognostic performance for the true bacteremia.
S2:Observational,retrospective and descriptive analytical study of all blood cultures extracted in an ED in adult patients (18 years) seen in ED due to infectious disease from 1-1-2019 to 1-7-2019. The follow-up was carried out during 30 days. Thirty-eight variables for predicting bacteraemia were assessed. They covered epidemiological, comorbidity, functional, clinical and analytical factors. Univariate and multivariate logistic regression analysis was performed.
S3: Retrospective observational cohort study of all blood cultures ordered in the emergency department for adults (aged 18 or older) from July 1, 2018, to March 31, 2019. We gathered data on 38 independent variables (demographic, comorbidity, functional status, and laboratory findings) that might predict bacteremia. Univariate and multiple logistic regression analyses were applied to the data and a risk scale was developed.
RESULTS S1: A total of 266 blood cultures with positive growth were finally enrolled in the study. Of those were considered true bacteremia 154 (57,9 %) and as contaminants blood cultures 112 (42,1 %). The area under the Receiver Operating Characteristic curve (AUC- ROC) for PCT to predict true bacteremia was 0,983 (95% CI: 0,972-0,994; P< .001) and, considering a cut-off value 0,43 ng/ml, PCT achieved 94% sensivity, specificity, positive predictive value of 94%, and negative predictive value of 92%. The AUC-ROC for CRP was 0,639 (95% CI: 0,572-0,707, P< .001), for leukocytes of 0,693 (95% CI: 0,630-0,756, P< .001) and for immature leukocytes (>10% bands) of 0,614 (95% CI: 0,547-0,682, P< .001). The mean levels for PCT were 3,44 (6,30) ng/ml in true bacteremiavs.0,16 (DE 0,18) ng/ml in contaminants blood cultures (P <.001).
S2: A total of 1.425 blood cultures were finally enrolled in the study. Of those were considered true bacteraemia 179 (12,6 %) and as negative blood cultures 1.246 (87,4 %). Amongst negatives, 1.130 (79,3%) without growth and 116 (8,1%) as contaminants blood cultures. Five variables were significantly associated with true bacteraemia: serum procalcitonin (PCT) 0,51 ng/ml [odds ratio (OR): 4.52; 95% confidence interval (CI): 4.20- 4.84, P<.001], temperature > 38,3°C [OR:1.60; 95% CI:1.29-1.90, P<.001], systolic blood presure (SBP) < 100 mmHg [OR:3.68; 95% CI:2.78-4.58, P<.001], septic shock [OR:2.96; 95% CI:1.78-4.13, P<.001] and malignancy [OR:1.73; 95% CI:1.27-2.20, P<.001].
S3: A total of 2181 blood samples were cultured. True cases of bacteremia were confirmed in 262 (12%). The remaining 1919 cultures (88%) were negative. No growth was observed in 1755 (80.5%) of the negative cultures, and 164 (7.5%) were judged to be contaminated. The 5MPB-Toledo model identified 5 predictors of bacteremia: temperature higher than 38.3°C (1 point), a Charlson comorbidity index of 3 or more (1 point), respiratory frequency of at least 22 breaths/min (1 point), leukocyte count greater than 12 000/mm3 (1 point), and procalcitonin concentration of 0.51 ng/mL or higher (4 points). Low risk for bacteremia was indicated by a score of 0 to 2 points, intermediate risk by 3 to 5 points, and high risk by 6 to 8 points. Bacteremia in these 3 risk groups was predicted for 1.1%, 10.5%, and 77%, respectively. The model’s area under the receiver operating characteristic curve was 0.946 (95% CI, 0.922–0.969).
CONCLUSIONS S1: In blood cultures with positive growth extracted in an ED, PCT has got the best prognostic performance of true bacteremia vs. contaminants blood cultures, better than CRP and leukocytes S2: Several factors evaluated in an initial assessment in the ED, including serum PCT, temperature, hypotension (with/without septic shock) and being malignancy, were found to predict true bacteraemia.
S3: The 5MPB-Toledo score could be useful for predicting bacteremia in patients attended in hospital emergency departments for infection.
KEYWORDS Emergency Department. Bacteraemia. Prognostic scale. Blood cultures. Procalcitonin. C-reactive protein. Predictive factors. Predictive model. Biomarkers.
