Algoritmo simples pode ajudar a prever bacteremia em pacientes hospitalizados

Prever a presença de bactérias no sangue com base no exame clínico não é confiável e, por isso, pacientes hospitalizados frequentemente realizam hemoculturas, apesar da alta probabilidade de contaminação. Um novo estudo, realizado no Japão e publicado no Journal of Hospital Medicine, identificou um algoritmo simples e confiável para prever bacteremia. No total, 1.943 pacientes hospitalizados, …

Prever a presença de bactérias no sangue com base no exame clínico não é confiável e, por isso, pacientes hospitalizados frequentemente realizam hemoculturas, apesar da alta probabilidade de contaminação. Um novo estudo, realizado no Japão e publicado no Journal of Hospital Medicine, identificou um algoritmo simples e confiável para prever bacteremia.

No total, 1.943 pacientes hospitalizados, com idades entre 14 e 96 anos, que foram submetidos a hemocultura entre abril de 2013 e agosto de 2014 foram inscritos no estudo. Foram avaliados o consumo de alimentos e a presença de calafrios.

A ingestão de alimentos orais dos pacientes foi analisada com base na refeição imediatamente anterior à hemocultura, definindo como “consumo normal de alimentos” quando mais que 80% de uma refeição foi consumida e como “pobre” quando menos de 80% foi consumido. Simultaneamente, também foi avaliada a história de calafrios.

-> Entre os participantes, 223 casos eram bacteremia verdadeira. Entre os pacientes com consumo “normal” de alimentos, sem calafrios, a incidência de bacteremia verdadeira foi de 2,4% (13/552).

-> Entre os pacientes com consumo “pobre” de alimentos e com calafrios, a incidência de bacteremia verdadeira foi de 47,7% (51/107).

Veja também: ‘Novo escore mostra boa acurácia para prever doenças cardiovasculares em jovens’

A presença de consumo “pobre” de alimentos teve uma sensibilidade de 93,7% (intervalo de confiança [IC] de 95%, 89,4% -97,9%) para bacteremia verdadeira. O consumo “normal” teve uma razão de verossimilhança (LR) negativa de 0,18 (IC de 95%, 0,17-0,19) para excluir bacteremia verdadeira.

A presença de calafrios apresentou uma especificidade de 95,1% (IC de 95%, 90,7%-99,4%) e uma LR positiva de 4,78 (IC de 95%, 4,56-5,00) para bacteremia verdadeira.

Pelos resultados, os pesquisadores concluíram que um checklist com apenas dois itens (consumo de alimentos e calafrios) tem excelentes propriedades estatísticas e pode servir como um breve instrumento de triagem para prever bacteremia.

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*Esse artigo foi revisado pelo médico Eduardo Moura.

Referências:

  • Takayuki Komatsu, MD, PhD, MD, Kentaro Mishima, MD, Takeo Toyoda, MD, PhD, Fumihiro Saitoh, MD, Akari Yasuda, RN, Joe Matsuoka, PhD, Manabu Sugita, MD, PhD, Branch J, Aoki M, Lawrence M. Tierney, Jr, MD, Inoue K, A simple algorithm for predicting bacteremia using food consumption and shaking chills: a prospective observational study. J. Hosp. Med 2017;7;510-516. doi:10.12788/jhm.2764

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