Desarrollan modelo algorítmico para disminuir el uso de antibióticos

Con un algoritmo podría reducirse el uso de antibióticos en entornos ambulatorios contribuyendo a la lucha contra la resistencia antimicrobiana.
miercoles-22-CNS-1200X90
MIERCOLES-22-CNS-1146-opt

Investigadores del Harvard Pilgrim Health Care Institute de Estados Unidos desarrollaron un algoritmo que podría disminuir en gran medida el uso de antibióticos de amplio espectro en entornos ambulatorios. Esta investigación publicada en la revista “Science Tranlational Medicine” arroja luz sobre una posible solución a la resistencia antimicrobiana.

En los entornos para pacientes ambulatorios es donde se prescriben la mayoría de los antibióticos y a su vez es donde hay menos herramientas para ayudar a los tratantes a tomar decisiones de terapia óptimas. Es preciso mencionar, que el uso indiscriminado de antibióticos es una de los factores que más contribuye a la resistencia a estos.

Esto ha generado que los prescriptores receten antibióticos de alto espectro como respuesta a los altos índices de infecciones farmacorresistentes. No obstante, esta práctica promueve un circulo vicioso con el cual se empeora más el problema de la resistencia ya que los medicamentos recetados actúan sobre una gran variedad de bacterias, pero las que no son atacadas generan resistencia al fármaco. Por ejemplo para las infecciones urinarias se suele hacer uso de antibióticos en entornos ambulatorios aunque no siempre es necesario su uso.

Es poca la atención que se le presta a la prescripción de antibióticos en entornos ambulatorios y es menos la que se le presta al desarrollo de herramientas para apoyar la prescripción de terapias sin antimicrobianos. Los algoritmos se han usado para apoyar las decisiones de diagnóstico desde hace más de cinco décadas pero no se han adaptado para este caso debido a las dificultades de integración.

“El apoyo de decisiones personalizado en el punto de atención puede ser una herramienta eficaz para administrar la prescripción de antibióticos para los síndromes infecciosos comunes” explicó el autor principal de la investigación, Sanjat Kanjilal quien también es profesor de medicina de Harvard Medical School.

La solución consiste en utilizar modelos de aprendizaje automatizados que predicen la probabilidad de farmacorresistencia y luego pasar estas cifras y estadísticas a recomendaciones que promuevan en los prescriptores tratamientos óptimos. “Nuestro estudio desarrolló un algoritmo de apoyo a la decisión personalizado para las infecciones urinarias como una solución al desafío de la prescripción de antibióticos en la era de la resistencia” añade Kanjilal.

También puede leer: El 69% de adultos mayores sienten inseguridad para retomar vida laboral en el país

Algoritmo para predecir resistencia a los antibióticos

El equipo científico se basó en datos obtenidos a partir de registros médicos de más de 13.000 mujeres con infecciones urinarias simples que recibieron atención entre 2007 y 2016 en hospitales de Boston, Estados Unidos. A partir de allí se entrenaron modelos de aprendizaje automático para predecir la resistencia a cuatro antibióticos de uso común y posteriormente se desarrolló un método para traducir los datos en decisiones para que en ciertos pacientes se evite el uso de ciprofloxacina y la lavofloxacina sin afectar la efectividad de tratamiento.

Después de la realización del estudio los investigadores compararon su rendimiento con el de los médicos tratantes y se evidenció que la prescripción de antibióticos en segunda línea se redujo en un 67%. Así mismo disminuyó la selección de antibióticos a los que una muestra es resistente.

Finalmente, el Dr. Kanjilal concluyó afirmando que la integración de este tipo de modelos en la atención ambulatorio podrían cumplir un papel fundamental en la disminución del uso de antibióticos de amplio espectro. “Nuestro trabajo futuro se centrará en integrar estas herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas en los flujos de trabajo de los proveedores y evaluar los resultados clínicos mediante el uso de ensayos” aseveró.

También puede leer: Agremiaciones piden participar de proceso de selección de las vacunas covid-19

Compartir Noticia

Noticias Relacionadas
Noticias Recientes

Escríbanos y uno de nuestros asesores le contactará pronto

Reciba atención inmediata mediante nuestros canales oficiales aquí:

Preinscríbete y recibe información ampliada sobre el XVI Congreso Nacional de Salud

EL EVENTO DARÁ INICIO EN:
Días
Horas
Minutos
Segundos

Tu carrito de compras está vacío.

Volver a la tienda

SUSCRIPCIÓN GRATUITA

BENEFICIOS DE LA SUSCRIPCIÓN