Abstracto

Enfoque bayesiano para la Escherichia coli productora de ESBL en orina

osé Miguel Sahuquillo-Arce, Hèctor Perpiñán, Carmen Armero, Antonio López-Quílez, María Selva y Francisco González

Estudio retrospectivo de la prevalencia de Escherichia coli productora de BLEE (EEC) en muestras urinarias de pacientes de la Comunitat Valenciana desde enero de 2007 hasta diciembre de 2008. Los datos se obtuvieron de RedMIVA y se consideraron modelos lineales generalizados bayesianos mixtos para estudiar la prevalencia de EEC en relación con factores demográficos y microbiológicos. El número total de infecciones consideradas fue de 164.502, la cantidad de aislamientos urinarios fue de 70.827 pertenecientes a 49.304 pacientes diferentes y 5.161 (7,3%) de los aislamientos urinarios fueron EEC. Tres de cada cuatro E. coli se aislaron en mujeres (76,8%), los hombres mostraron tasas más altas de EEC (9,7% en hombres frente a 6,5% en mujeres). Los pacientes con EEC tenían, en promedio, 10,8 años más y la hospitalización fue más frecuente (9,9% frente a 6,9%). La resistencia a los antimicrobianos no β-lactámicos fue mayor en EEC. Las tasas de resistencia a ciprofloxacino y co-trimoxazol en EEC fueron 75,5% y 52,0%, respectivamente, mientras que osciló entre 1,4-12,4% para el resto de antimicrobianos. La infección previa por EEC y la hospitalización fueron los factores de riesgo más relevantes y aumentaron la probabilidad esperada de EEC aproximadamente 400% y 50% respectivamente. Otras infecciones también desempeñaron un papel importante y positivo, siendo Enterobacteriaceae, P. aeruginosa y otras bacterias los elementos más relevantes. El sexo femenino fue un factor protector y redujo el riesgo en aproximadamente 25%, mientras que la edad fue un factor de riesgo aditivo. Finalmente, se construyó un software basado en web de acceso abierto para calcular la probabilidad de que una E. coli en una infección urinaria sea una EEC a partir de una combinación específica de factores de riesgo. Esta herramienta de farmacovigilancia debería resultar útil para monitorear y controlar la propagación de la resistencia a los antimicrobianos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado