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Infección bacteriana invasiva, oculta pero… ¿predecible?

Infección bacteriana invasiva, oculta pero… ¿predecible?

Hagedoorn NN, Borensztajn D, Nijman RG, et al. Development and validation of a prediction model for invasive bacterial infections in febrile children at European Emergency Departments: MOFICHE, a prospective observational study. Arch Dis Child. 2020 Nov 18; doi: 10.1136/archdischild-2020-319794

Estudio multicéntrico de validación cruzada de una herramienta de predicción del riesgo de infección bacteriana invasiva, en pacientes con fiebre sin foco y evaluación de nuevos biomarcadores. Se incluyen 12 centros hospitalarios de 8 países europeos, incluyendo todos los niños que consultan por episodio febril. Se define infección bacteriana invasiva (IBI), incluyendo bacteriemia, artritis-osteomielitis, y meningitis. Se definen las variables a estudio. Se definen criterios de inclusión y exclusión.

Se obtiene finalmente una muestra de 16 268 pacientes. Se incluyen las variables edad, sexo, temperatura, duración de la fiebre, taquipnea y taquicardia, saturación O2, relleno capilar, tiraje respiratorio, estado general, y valor de PCR. Se incluyen las variables de síntomas de alarma y condición de patología crónica compleja.

Del total de pacientes, 135 fueron diagnosticados de IBI (0.8%), comprendidos en 119 bacteriemias, 15 meningitis bacterianas y 9 artritis/osteomielitis. El principal patógeno fue Streptococcus pneumoniae (21%), seguido de S. aureus (19%) y E. coli (10%).

La patología crónica compleja estuvo presente en el 37% de los pacientes con IBI, y en el 6% de los pacientes sin IBI. Se observó niveles de PCR mayores en el grupo con IBI frente a no-IBI (62 vs 16 mg/L). Los factores de riesgo de IBI fueron taquicardia (OR 2), mal estado general (OR 2.38), PCR (OR 2.14), alteración neurológica (OR 4.66), exantema petequial (OR 3.96), y patología crónica compleja (OR 11.1).

El diagnostico fue bueno para el umbral de riesgo del 0.1% con una sensibilidad del 0.97 (IC 0.93-0.99) y un cociente de probabilidad negativa de 0.09 (IC 0.03-0.23). Para el umbral de riesgo del 2% la especificidad fue de 0.94 (IC 0.94-0.95) y un cociente de probabilidad positiva de 8.4 (IC 6.9-10.0). Los umbrales intermedios presentan resultados pobres en ambos aspectos.

Con la herramienta de predicción de IBI basada en el “Feverkidstool” el modelo de predicción con el umbral de 0.1% discrimina y evita pérdidas en el diagnóstico de IBI, mientras que el umbral del 2% permite diferenciar pacientes de alto riesgo de IBI, para seleccionar tratamientos.

Por el contrario, es una lástima que no incluya medidas como la TA o la procalcitonina, como marcadores.

Gonzalo de la Fuente Echevarría
Pediatra de AP. CS Ciudad Rodrigo. Salamanca

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