IDENTIFICACIÓN DEL MICROORGANISMO
La Princesa 'acelera' el tratamiento en sepsis grave
Un equipo, único en Europa, permite reducir en más de treinta horas el tiempo que se tarda en identificar el microorganismo.
Rosalía Sierra | rsierra@diariomedico.com | 23/04/2018 00:00
Laura Cardeñoso, jefa del Servicio de Microbiología del Hospital Universitario de La Princesa, en Madrid, junto al 'AcceleratePheno'. (Sergio González)
Primero, administrar oxígeno. Segundo, activar el código sepsis en la historia clínica electrónica (HCE). Tercero, recoger cultivos. Cuarto, administrar un antibiótico de amplio espectro. Éstos son los primeros cuatro pasos del código sepsis del Hospital de La Princesa, en Madrid, que acaba de presentar en el Congreso Europeo de Microbiología, celebrado el pasado fin de semana en Madrid, cómo incidir en el cuarto punto mejora los resultados en los pacientes.
La Princesa es el primer hospital europeo en utilizar rutinariamente un AcceleratePheno, un equipo que permite "identificar el microorganismo causante de la enfermedad y realizar un estudio de sensibilidad en mucho menos tiempo que los métodos tradicionales", explica a Diario Médico Laura Cardeñoso, jefa del Servicio de Microbiología del centro.
Así, en apenas siete horas desde que el hemocultivo es positivo, treinta menos de lo habitual, "podemos adecuar el tratamiento antibiótico, lo que permite, por un lado, mejorar el pronóstico y, por otro, suprimir el fármaco de amplio espectro, que genera más efectos adversos".
El dispositivo se presentó hace dos años, y hace apenas uno que recibió la aprobación de la FDA; cuenta asimismo con el marcado CE. Dispuestos a probarlo, y a demostrar al equipo directivo del hospital que el desembolso compensa, "realizamos un estudio prospectivo con un grupo de control, comparando el uso del equipo con los métodos tradicionales".
El trabajo confirmó "la buena correlación entre ambos sistemas tanto en la identificación del agente causante de la infección (92 por ciento), como en los resultados de sensibilidad antibiótica en los que la concordancia categórica fue del 90,4 por ciento para los bacilos Gram negativos y del 97,5 para los cocos Gram positivos evaluados", explica Cardeñoso.
Además, en un segundo estudio, "vimos que, utilizando el AcceleratePheno, al menos al 50 por ciento de los pacientes se les cambiaba el tratamiento de forma precoz y, de ellos, a un 64 por ciento se les desescalaba, es decir, se les administraba un antibiótico de menor espectro".
Asimismo, el trabajo realizado en La Princesa ha resultado en que "en las tres áreas analizadas, médicas, quirúrgicas y UCI, este ajuste precoz del tratamiento antibiótico lograba reducir tiempo de estancia de los pacientes".
Contrarreloj
Según Cardeñoso, el objetivo del estudio, y de la introducción del nuevo equipo, era detectar "cómo la Microbiología puede ayudar en la lucha contrarreloj que es la sepsis". Por ello, el siguiente objetivo del servicio es arañar unos minutos más al crono: "Cuando se informa desde el laboratorio de los resultados de un cultivo, la especificidad del microorganismo -y, con ella, el tipo de antibiótico óptimo para acabar con él- se vuelca en la historia clínica electrónica y el médico responsable es avisado por teléfono".
Ojo, sólo avisado, porque "si se informara verbalmente sería fácil que se produjeran confusiones que podrían resultar fatales". Así, cuando el facultativo recibe el aviso debe dirigirse a un terminal desde el que acceder al informe escrito y validado en la HCE.
En un contexto de urgencia, el recorrido, con alguna que otra interrupción, supone perder un tiempo precioso. Por ello, La Princesa ha decidido ir un paso más allá: "Pensamos que, utilizando una vía segura, era posible enviar la información directamente a las manos del médico de guardia".
Para ello, el centro va a comenzar un pilotaje con varios servicios y 17 terminales -smartphones- desde los que acceder a un buzón de correo institucional con la información pertinente sobre la sospecha de sepsis.
Además, Cardeñoso considera que "este tipo de transmisión de la información puede tener un gran recorrido; recibir informes de microbiología sólo es el comienzo".
En la misma línea de aprovechar las tecnologías de la información, el Servicio de Microbiología ha desarrollado un proyecto con la unidad de informática del hospital para crear "una herramienta que nos permite conocer los evolutivos" en pacientes con infecciones recurrentes, lo que permite acelerar también la administración del antibiótico adecuado.
Son Llàtzer mejora el código con inteligencia artificial y ‘big data’
El código sepsis, hoy extendido en toda España, fue alumbrado hace más de una década en el Hospital Universitario Son Llàtzer, en Palma de Mallorca.
No contento con el éxito obtenido con el modelo, el centro y el responsable del grupo de investigación multidisciplinar de sepsis, Marcio Borges, no han dejado de avanzar en la mejora del abordaje de esta patología que aún causa en los hospitales una mortalidad similar a la del infarto agudo de miocardio.
El último progreso ha sido el Proyecto Bisepro, que utiliza big data e inteligencia artificial para la detección precoz y el manejo integral de las sepsis. El proyecto ha sido diseñado por la Unidad de Sepsis del centro y coordinado por Borges. Cuenta con el apoyo de la Consejería de Sanidad, el Servicio de Salud y el Instituto de Investigación Sanitaria de Baleares (Idisba) para su extensión a todos los hospitales públicos de las islas.
Alcance de las TIC
Son Llàtzer se presentó en 2003 como el primer hospital sin papeles de España y, desde entonces, ha extendido las utilidades de las TIC en todas direcciones.
Así, hace ya tiempo que usa la informática para mejorar la detección de la sepsis grave, utilizando 17 variables que, mediante un proceso automatizado, permitían identificar precozmente casos en pacientes hospitalizados.
"Este proceso cambia sustancialmente mediante la aplicación del big data y de la inteligencia artificial. Utilizando técnicas como machine learning o deep learning se aumenta la efectividad para la predicción y prevención de enfermedades", explica Borges.
"Este proceso cambia sustancialmente mediante la aplicación del big data y de la inteligencia artificial. Utilizando técnicas como machine learning o deep learning se aumenta la efectividad para la predicción y prevención de enfermedades", explica Borges.
Al comparar los resultados obtenidos utilizando estas técnicas, identificaban adecuadamente pacientes con sepsis grave en un 83 por ciento frente al 40 por ciento con el método convencional. "Esta enorme diferencia viene dada por el diseño de un algoritmo que usa más variables y combinaciones de las que se pueden hacer con los métodos tradicionales".
Por ello, la Unidad de Sepsis de Son Llàtzer ha desarrollado un proyecto piloto con un análisis retrospectivo con 26.000 pacientes para detectar precozmente el inicio de sepsis grave en enfermos adultos en cualquier punto del hospital.
Este análisis es lo que ha motivado el diseño de Bisepro, que consta de 2 fases. La primera, para la detección de la sepsis en tiempo real, y la segunda, que servirá para diseñar un sistema de ayuda en la toma de decisiones, con un enfoque integral, desde el diagnóstico hasta el soporte terapéutico al paciente con sospecha de sepsis. "Se trata de una ayuda al clínico; y lo más importante, quiere generar una medicina de precisión, la denominada medicina personalizada".
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