Desarrollo y validación de un modelo diagnóstico de resistencia antimicrobiana por betalactamasas de espectro extendido en infecciones urinarias adquiridas en la comunidad. ¿Como ajustar la predicción en prevalencias variables del desenlace?. La utilidad de la contracción de predictores con regresión LASSO

Resumen

Introducción: Para el caso de infección urinaria adquirida en la comunidad la identificación de enterobacterias con b-lactamasas de espectro extendido (BLEE) puede optimizar las estrategias de tratamiento, control y seguimiento; sin embargo, el efecto de prevalencias variables de este patrón de resistencia ha afectado la validez externa de este tipo de modelos. Objetivo: Desarrollar un modelo predictor diagnóstico que ajuste el error de predicción en prevalencias variables utilizando la regresión LASSO. Métodos: se diseñó un modelo predictor diagnóstico de infección urinaria adquirida en la comunidad por enterobacterias productoras de b-lactamasas de espectro extendido (BLEE). Se empleó un estudio de corte transversal tanto para la construcción como para la validación. Para evaluar el efecto de la prevalencia variable del desenlace, la validación se realizó con población en la que la proporción de aislados con este mecanismo de resistencia fue menor, los participantes fueron pacientes adultos que consultaron a servicios de urgencias de dos instituciones hospitalarias de mediano nivel de complejidad de la ciudad de Medellín.  Para ajustar el efecto de un medio ambiente con menor proporción de resistencia antimicrobiana, utilizamos la contracción de predictores por regresión LASSO Resultados: Se incluyeron 303 pacientes para la construcción del modelo, se evaluaron seis predictores y la validación se realizó en 220 pacientes. Conclusión: El modelo ajustado con regresión LASSO favoreció la validez externa del modelo en poblaciones con proporción de aislamientos BLEE en urocultivo de pacientes ambulatorio entre 11 y 16%. Este estudio brinda criterios para un aislamiento temprano cuando los predictores están presentes en poblaciones con proporciones de resistencia en urocultivos ambulatorios cercanas a 15% y propone una metodología para ajuste de error en el diseño de modelos de predicción en resistencia antimicrobiana