Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/42198
Título : Predicción del riesgo de infección bacteriana adquirida en el hospital en pacientes con lupus eritematoso sistémico. Desarrollo y validación externa de modelos de pronóstico
Otros títulos : Development and validation of nosocomial bacterial infection prediction models for patients with systemic lupus erythematosus
Autor : Restrepo-Escobar, Mauricio
Jaimes Barragán, Fabián Alberto
Vásquez Duque, Gloria María
Aguirre Acevedo, Daniel Camilo
Peñaranda Parada, Édgar Alfonso
Prieto Alvarado, Johana
Mesa Navas, Miguel Antonio
Calle Botero, Estefanía
Arbeláez Cortés, Álvaro
Velásquez Franco, Carlos Jaime
Vergara Serpa, Óscar
Castillo Del, David
Hernández, Camilo
Guzmán Naranjo, Luis Carlos
Granda Carvajal, Paula Andrea
Jaramillo Arroyave, Daniel
Muñoz Vahos, Carlos Horacio
Vélez Marín, Mariana
Hernández Zapata, Johanna
Eraso Garnica, Ruth
Vanegas García, Adriana Lucía
González Naranjo, Luis Alonso
metadata.dc.contributor.advisor: Jaimes Barragán, Fabián Alberto
metadata.dc.subject.*: Cross Infection
Lupus eritematoso sistémico
Lupus Erythematosus, Systemic
Infección Hospitalaria
Infecciones Bacterianas
Bacterial Infections
Modelo de predicción clínica
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D008180
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D003428
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D001424
Fecha de publicación : 2024
Resumen : RESUMEN: Contexto: los pacientes con lupus eritematoso sistémico (LES) presentan un riesgo aumentado de complicaciones infecciosas. Las infecciones bacterianas adquiridas en el hospital son las más frecuentes y graves. Objetivo: desarrollar y validar externamente modelos de predicción clínica del riesgo de infección bacteriana adquirida en el hospital para pacientes con LES, para aplicar al momento del ingreso y luego para actualizar el riesgo durante la estancia. Métodos: se realizaron revisiones sistemáticas de la literatura para identificar los modelos predictivos de infección en LES y los factores predictivos de infección bacteriana en LES previamente reportados. Se planeó desarrollar y validar externamente tres modelos de predicción. El riesgo de infección bacteriana nosocomial se evaluó al momento del ingreso y después de cinco y diez días de estancia. La selección de predictores se llevó a cabo mediante técnica LASSO (least absolute shrinkage and selection operator). El desenlace fue definido como aquella infección bacteriana diagnosticada mediante aislamiento microbiológico o con base en criterios clínicos y de laboratorio que requiriera tratamiento antimicrobiano intravenoso. Se usaron técnicas de imputación múltiple para los datos faltantes. Se usaron modelos de regresión logística. Se evaluaron las propiedades de discriminación, calibración y análisis de curva de decisión. Resultados: se definió una cohorte retrospectiva para el desarrollo y la validación interna (n = 1686), así como una cohorte bidireccional multicéntrica para la validación externa (n= 531). Se construyeron tres modelos predictivos. Los modelos para aplicar al momento del ingreso y después de 120 horas de estancia mostraron una aceptable discriminación durante el desarrollo y la validación interna. La validación externa llevada a cabo mostró un buen rendimiento dentro de la cohorte de pacientes de las mismas instituciones de tercer nivel en las cuales se desarrollaron los modelos. La validación geográfica en otras instituciones de los modelos construidos fue subóptima. Conclusiones: se presentan diferentes modelos predictivos de la probabilidad de sufrir una infección bacteriana nosocomial para pacientes con LES. Los modelos propuestos pueden usarse para evaluar el riesgo al ingreso y actualizarlo después de 5 días de estancia. Es importante llevar a cabo nuevos estudios de validación externa en diferentes contextos, así como estudios de impacto clínico, para dar mayor soporte a su aplicación en la investigación y la atención clínica de estos pacientes.
Aparece en las colecciones: Doctorados de la Facultad de Medicina

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