Evaluación del uso de antibióticos conforme a las directrices para infecciones cutáneas mediante procesamiento de...

Área de la Ciencia:

• Informática Médica
• Lingüística Computacional
• Soporte de Decisiones Clínicas

Sus antecedentes:

• La resistencia a los antibióticos es una preocupación creciente para la salud pública.
• El uso juicioso de antibióticos es crucial para un tratamiento eficaz y para prevenir la resistencia.
• La adherencia a las directrices para la selección de antibióticos en los servicios de urgencias (SU) puede ser un desafío.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para evaluar la adherencia a las directrices de antibióticos en casos de infecciones de piel y tejidos blandos (IPTB) en el servicio de urgencias (SU).
• Evaluar el rendimiento del modelo en comparación con la revisión manual de médicos.

Principales métodos:

• Se desarrolló un modelo de bosque aleatorio (RF)/PLN para clasificar narrativas clínicas para la cobertura de antibióticos contra Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM) versus no SARM.
• El estudio incluyó pacientes pediátricos (1-18 años) que presentaron IPTB en el SU.
• Se evaluó el rendimiento del modelo utilizando análisis de sensibilidad, especificidad y curva ROC.

Principales resultados:

• El modelo RF logró un AUC de 0.99, con una sensibilidad del 97.0% y una especificidad del 94.9% en los datos de entrenamiento.
• En el conjunto de validación, el modelo demostró una sensibilidad del 96.6% y una especificidad del 90.1%.
• Se mantuvo un alto rendimiento a pesar de la falta de historial del paciente en algunas narrativas clínicas.

Conclusiones:

• El análisis automatizado de narrativas clínicas mediante PLN es un método factible para determinar la adherencia a las directrices de antibióticos.
• El alto rendimiento del modelo de PLN, incluso con datos incompletos, sugiere un potencial de aplicación generalizada en entornos sanitarios.
• Esta metodología ofrece un enfoque sostenible para mejorar la gestión de antibióticos y la seguridad del paciente en la atención de urgencias.