Convocatoria del proyecto: Ayudas a proyectos de investigación y desarrollo en salud 2021: Promoción de la actividad investigadora sanitaria

Entidad financiadora: Departamento de Salud, Gobierno Vasco

Expediente: 2021111083

IP: Urko Aguirre

Financiación concedida: 71.874€

Descripción: La resistencia a los antibióticos es un reto creciente para la Salud Pública mundial y amenaza de los avances en el tratamiento de las infecciones bacterianas. Las infecciones debidas a organismos resistentes a los antibióticos se asocian a una mayor morbilidad y mortalidad, debiéndose, en parte, a un tratamiento antibiótico empírico inicial inadecuado. Los programas de optimización de uso de antibióticos (PROA) suelen contener recomendaciones para el uso empírico de antibióticos empíricos. En la mayoría de los casos, estas recomendaciones se derivan de la opinión de expertos y de síntesis informales de las pruebas disponibles. Los sistemas de alarmas de eventos adversos basados en la ayuda a la toma de decisión tratan de identificar a los pacientes con alto riesgo de infectarse con patógenos multirresistentes. El uso de modelos predictivos basado en regresión logística como parte de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas para la gestión de los antimicrobianos sigue siendo básico.

Objetivo: 

1.– Identificar, independientemente, en pacientes hospitalizados como en Atención Primaria: a) la aparición de las infecciones por microorganismos con resistencias; b) uso inapropiado según guías locales o según flora local de antibioterapia.

2.- En base a los datos recogidos con el anterior objetivo 1, desarrollar modelos predictivos, y reglas de predicción clínica, de mala evolución (reingreso, estancia hospitalaria prolongada), complicaciones derivadas por la resistencia antibiótica, y prescripción inadecuada de antibiótico en pacientes hospitalizados.

3.- Establecer un sistema de monitorización continúa basado en la historia clínica electrónica de los pacientes que acuden al servicio de urgencias que permita establecer alertas de diferente nivel para la resistencia antibiótica, estancia prolongada.

4.- Identificar los factores asociados con la variabilidad interhospitalaria y Atención Primaria así como detectar problemas de equidad (en función de la edad, genero, zona donde se vive) en cuanto a los tratamientos, uso de antibioterapia y resistencia a los antibióticos.

Hipótesis:

La hipótesis es que la aplicación de enfoques modernos de aprendizaje automático (machine learning) a los datos de los pacientes recogidos fácilmente puede superar el rendimiento de los basados en la regresión logística o en simples árboles de decisión y obtener predicciones de susceptibilidad a los antibióticos específicas para cada paciente.

La mejora de las predicciones que dirigen la terapia antibiótica empírica puede contribuir a mejorar los resultados de los pacientes y evitar el uso excesivo de antibióticos inadecuados que seleccionan la resistencia. Los programas de optimización de uso de antibióticos (PROA) suelen contener recomendaciones para el uso empírico de antibióticos empíricos. En la mayoría de los casos, estas recomendaciones se derivan de la opinión de expertos y de síntesis informales de las pruebas disponibles. Los sistemas de alarmas de eventos adversos basados en la ayuda a la toma de decisión tratan de identificar a los pacientes con alto riesgo de infectarse con patógenos multirresistentes.

Resultados:

El uso de modelos predictivos basado en regresión logística como parte de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas para la gestión de los antimicrobianos sigue siendo básico. Nuestra hipótesis es que la aplicación de enfoques modernos de aprendizaje automático (machine learning) a los datos de los pacientes recogidos fácilmente puede superar el rendimiento de los basados en la regresión logística o en simples árboles de decisión y obtener predicciones de susceptibilidad a los antibióticos específicas para cada paciente. La mejora de las predicciones que dirigen la terapia antibiótica empírica puede contribuir a mejorar los resultados de los pacientes y evitar el uso excesivo de antibióticos inadecuados que seleccionan la resistencia.

Rol: Kronikgune coordinación del proyecto.