Poder pronóstico de mortalidad a corto plazo delreceptor soluble activador del plasminógeno tipo uroquinasa (suPAR) en los pacientes atendidos en urgencias por infección / Prognostic power of soluble urokinase plasminogen activator receptor (suPAR) for short-term mortality in patients seen in Emergency Departments due to infections

Objetivos. Analizar y comparar el poder predictivo de mortalidad a 30 días de varios biomarcadores (proteína C reactiva, procalcitonina, lactato y suPAR) en los pacientes que acuden al servicio de urgencias (SU) por un episodio de infección. Y, secundariamente, si estos mejoran la capacidad pronóstica de los criterios de sepsis (síndrome de respuesta inflamatoria sistémica-SRIS- y del quick Sepsis-related Organ Failure Assessment –qSOFA-). Métodos. Estudio observacional, prospectivo y analítico. Se incluyó consecutivamente a pacientes atendidos en un SU por un proceso infeccioso. Se analizaron 32 variables independientes (epidemiológicas, de comorbilidad, funcionales, clínicas y analíticas) que pudieran influir en la mortalidad a corto plazo (30 días). Resultados. Se incluyó a 347 pacientes, de los que 54 (15,6%) habían fallecido a los 30 días tras su consulta en el SU. El suPAR es el biomarcador que consigue la mayor área bajo la curva (ABC)-ROC para predecir mortalidad a los 30 días de 0,836 [IC 95%: 0,765-0,907; p< 0,001] con sensibilidad de 53% y especificidad de 89%. El modelo combinado (suPAR > 10 ng/ml con qSOFA ≥ 2) mejora el ABC-ROC a 0,853 [IC 95%: 0,790-0,916; p<0,001] y ofrece el mejor rendimiento pronóstico con una sensibilidad de 39%, especificidad del 97% y un valor predictivo negativo de 90%. Conclusiones. En los pacientes que acuden al SU por un episodio de infección, suPAR presenta una capacidad pronóstica de mortalidad a los 30 días superior al resto de biomarcadores, la qSOFA obtiene mayor rendimiento que los criterios de SRIS, y el modelo combinado qSOFA ≥ 2 con suPAR > 10 ng/ mL mejora el poder predictivo de qSOFA. (AU)

Objectives. To analyse and compare 30-day mortality prognostic power of several biomarkers (C-reactive protein, procalcitonin, lactate and suPAR) in patients seen in emergency departments (ED) due to infections. Secondly, if these could improve the accuracy of systemic inflammatory response syndrome (SIRS) and quick Sepsis-related Organ Failure Assessment (qSOFA). Methods. A prospective, observational and analytical study was carried out on patients who were treated in an ED of one of the eight participating hospitals. An assessment was made of 32 independent variables that could influence mortality at 30 days. They covered epidemiological, comorbidity, functional, clinical and analytical factors. Results. The study included 347 consecutive patients, 54 (15.6%) of whom died within 30 days of visiting the ED. SUPAR has got the best biomarker area under the curve (AUC)-ROC to predict mortality at 30 days of 0.836 (95% CI: 0.765-0.907; P < .001) with a cut-off > 10 ng/mL who had a sensitivity of 70% and a specificity of 86%. The score qSOFA ≥ 2 had AUC-ROC of 0.707 (95% CI: 0.621-0.793; P < .001) with sensitivity of 53% and a specificity of 89%. The mixed model (suPAR > 10 ng/mL plus qSOFA ≥ 2) has improved the AUC-ROC to 0.853 [95% CI: 0.790-0.916; P < .001] with the best prognostic performance: sensitivity of 39% and a specificity of 97% with a negative predictive value of 90%. Conclusions. suPAR showed better performance for 30- day mortality prognostic power from several biomarkers in the patients seen in ED due to infections. Score qSOFA has better performance that SRIS and the mixed model (qSOFA ≥ 2 plus suPAR > 10 ng/mL) increased the ability of qSOFA. (AU)

Modelo 5MPB-Toledo para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos por infección en el servicio de urgencias / Predicting bacteremia in patients attended for infections in an emergency department: the 5MPB-Toledo model

Objetivo: Diseñar un modelo sencillo de riesgo para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos por un episodio de infección en el servicio de urgencias hospitalario (SUH). Métodos: Estudio observacional, de cohortes retrospectivo, de todos los hemocultivos (SUH) extraídos en un SU en los pacientes adultos ($18 años) atendidos por infección desde el 1 de julio de 2018 hasta el 31 de marzo de 2019. Se analizaron 38 variables independientes (demográficas, comorbilidad, funcionales, clínicas y analíticas) que pudieran predecir la existencia de bacteriemia. Se realizó un estudio univariado y multivariable, mediante regresión logística, y después se construyó una escala de puntuación de riesgo. Resultados: Se incluyeron 2.181 episodios de HC extraídos. De ellos se consideraron como bacteriemias verdaderas 262 (12%) y como HC negativos 1.919 (88%). Entre los negativos, 1.755 (80,5%) no tuvieron crecimiento y 164 (7,5%) se consideraron contaminados. Se definió un modelo predictivo de bacteriemia con 5 variables (5MPB-Toledo). El modelo incluyó la temperatura > 38,3°C (1 punto), un índice de Charlson $ 3 (1 punto), la frecuencia respiratoria $ 22 respiraciones por minuto (1 punto), leucocitos > 12.000/mm3 (1 punto) y procalcitonina $ 0,51 ng/ml (4 puntos). Se categorizó a los pacientes en bajo (0-2 puntos), moderado (3-5 puntos) y alto (6-8 puntos) riesgo, con una probabilidad de bacteriemia de 1,1%, 10,5% y 77%, respectivamente. El ABC-COR del modelo tras remuestreo fue de 0,946 (IC 95%: 0,922-0,969). Conclusiones: El Modelo 5MPB-Toledo podría ser de utilidad para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos por un episodio de infección en el SUH

Objectives: To develop a simple risk score to predict bacteremia in patients in our hospital emergency department for infection. Methods: Retrospective observational short study of all blood cultures ordered in the emergency department for adults (aged 18 or older) from July 1, 2018, to March 31, 2019. We gathered data on 38 independent variables (demographic, comorbidity, functional status, and laboratory findings) that might predict bacteremia. Univariate and multiple logistic regression analyses were applied to the data and a risk scale was developed. Results: A total of 2181 blood samples were cultured. True cases of bacteremia were confirmed in 262 (12%). The remaining 1919 cultures (88%) were negative. No growth was observed in 1755 (80.5%) of the negative cultures, and 164 (7.5%) were judged to be contaminated. The 5MPB-Toledo model identified 5 predictors of bacteremia: temperature higher than 38.3°C (1 point), a Charlson comorbidity index of 3 or more (1 point), respiratory frequency of at least 22 breaths/min (1 point), leukocyte count greater than 12 000/mm3 (1 point), and procalcitonin concentration of 0.51 ng/mL or higher (4 points). Low risk for bacteremia was indicated by a score of 0 to 2 points, intermediate risk by 3 to 5 points, and high risk by 6 to 8 points. Bacteremia in these 3 risk groups was predicted for 1.1%, 10.5%, and 77%, respectively. The model's area under the receiver operating characteristic curve was 0.946 (95% CI, 0.922-0.969). Conclusion: The 5MPB-Toledo score could be useful for predicting bacteremia in patients attended in hospital emergency departments for infection

Factores predictores de bacteriemia en los pacientes atendidos en el Servicio de Urgencias por infección / Predictive factors of bacteraemia in the patients seen in emergency departments due to infections

OBJETIVOS: Analizar los factores predictivos de bacteriemia en los pacientes atendidos en el servicio de urgencias (SU) por un episodio de infección. PACIENTES Y MÉTODOS: Estudio observacional, retrospectivo, descriptivo y analítico de todos los hemocultivos extraídos en un SU en los pacientes adultos (≥ 18 años) atendidos por infección desde el 1-1-2018 hasta el 1-7-2018. Se realizó seguimiento durante 30 días. Se analizaron 38 variables independientes (epidemiológicas, de comorbilidad, funcionales, clínicas y analíticas) que pudieran predecir la existencia de bacteriemia. Se realizó un estudio univariado y multivariante mediante regresión logística. RESULTADOS: Se incluyeron 1.425 episodios de hemocultivos extraídos. De ellos se consideraron como bacteriemias verdaderas 179 (12,6 %) y como HC negativos 1.246 (87,4 %). Entre los negativos, 1.130 (79,3%) no tuvieron crecimiento y 116 (8,1%) se consideraron contaminados. Cinco variables se asociaron de forma significativa como predictoras de bacteriemia verdadera: procalcitonina (PCT) sérica ≥ 0,51 ng/ml [odds ratio (OR): 4,52; intervalo de confianza (IC) al 95%: 4,20-4,84; p <0,001], temperatura > 38,3°C [OR: 1,60; IC al 95%: 1,29-1,90; p <0,001], presión arterial sistólica (PAS) < 100 mmHg [OR: 3,68; IC al 95%: 2,78-4,58; p <0,001], shock séptico [OR: 2,96; IC al 95%: 1,78-4,13; p <0,001] y la existencia de neoplasia [OR: 1,73; IC al 95%: 1,27-2,20; p <0,001]. CONCLUSIONES: Existen varios factores disponibles tras una primera valoración en el SU, entre ellos la PCT sérica, la temperatura, la hipotensión con/sin criterios de shock séptico y la existencia de neoplasia, que predicen la existencia de bacteriemia verdadera

OBJECTIVES: The aim of the study was to analyze predictive factors of bacteraemia in patients seen in the emergency department (ED) for an episode of infectious disease. PATIENTS AND METHODS: Observational, retrospective and descriptive analytical study of all blood cultures extracted in an ED in adult patients (≥ 18 years) seen in ED due to infectious disease from 1-1-2019 to 1-7-2019. The follow-up was carried out during 30 days. Thirty-eight variables for predicting bacteraemia were assessed. They covered epidemiological, comorbidity, functional, clinical and analytical factors. Univariate and multivariate logistic regression analysis was performed. RESULTS: A total of 1,425 blood cultures were finally enrolled in the study. Of those were considered true bacteremia 179 (12.6 %) and as negative blood cultures 1,246 (87.4 %). Amongst negatives, 1,130 (79.3%) without growth and 116 (8.1%) as contaminants blood cultures. Five variables were significantly associated with true bacteraemia: serum procalcitonin (PCT) ≥ 0.51 ng/ml [odds ratio (OR): 4.52; 95% confidence interval (CI): 4.20-4.84, P <.001], temperature > 38.3°C [OR:1.60; 95% CI:1.29-1.90, P <.001], systolic blood pressure (SBP) < 100 mmHg [OR:3.68; 95% CI:2.78-4.58, P <.001], septic shock [OR:2.96; 95% CI:1.78-4.13, P <.001] and malignancy [OR:1.73; 95% CI:1.27-2.20, P <.001]. CONCLUSIONS: Several factors evaluated in an initial assessment in the ED, including serum PCT, temperature, hypotension (with/without septic shock) and being malignancy, were found to predict true bacteraemia