Infeções do trato urinário: análise de fatores de risco para resistência antibiótica e desenvolvimento de modelo de previsão de sucesso da antibioterapia empírica

Abstract

Introdução: As infeções do trato urinário (ITU) afetam milhões de pessoas a nível mundial, condicionando morbilidade e custos significativos para a sociedade. As resistências aos antibióticos são um problema global e de extrema importância, já que limitam as opções terapêuticas para o tratamento de doenças infeciosas. Adicionando complexidade, estão identificados fatores de risco (FR) para resistência antibiótica em infeções adquiridas na comunidade, sugerindo que para melhorar a probabilidade de sucesso terapêutico é necessário ter em conta determinadas caraterísticas dos doentes, podendo mesmo ser determinante em situações graves como a pielonefrite aguda com gravidade que justifique internamento hospitalar. Objetivos: Analisar a flora microbiana responsável por ITU e estudar o seu perfil de resistência antibiótica. Identificar FR para resistência aos antibióticos neste contexto. Pretende-se ainda, mediante as várias opções terapêuticas para a pielonefrite aguda com indicação para internamento, predizer a probabilidade de sucesso terapêutico. Métodos: Realizada uma análise retrospetiva dos resultados de estudos microbiológicos de urina (UC) efetuados no Serviço de Patologia Clínica do Hospital Garcia de Orta. Os FR considerados foram: idade, género, residência em lar, diagnóstico de diabetes mellitus, portador crónico de cateter urinário, internamento nos últimos 30 dias, tratamento com antibiótico nos últimos 90 dias e identificação de agente multirresistente (MR) em UC no último ano. A partir dos dados obtidos, foram criados modelos de regressão logística multivariada. Os modelos foram sujeitos a processos de seleção de variáveis, avaliação de qualidade dos ajustamentos e análise de performance. Resultados: A amostra final foi constituída por 1341 resultados positivos de UC. A idade média dos doentes correspondentes foi 62.6 anos com predomínio do sexo feminino (72.9%). Em 38.6% dos casos não apresentavam FR modificáveis, 40.3% tem apenas um FR e 21.1% têm mais que um FR. Verifica-se associação estatisticamente significativa entre o isolamento de uma bactéria MR em UC e a idade (escalões etários dos 65 aos 79 anos e maior ou igual a 80 anos, com odds ratio (OR) de 1.69 e 1.66 respetivamente), residência 5 em lar (OR 3.37), internamento nos últimos 30 dias (OR 1.71), tratamento com antibiótico nos últimos 90 dias (OR 3.43) e a identificação de agente MR em UC no último ano. Analisando os resultados dos modelos para cálculo das probabilidades preditas, verifica-se que o sexo masculino, a residência em lar, internamento nos últimos 90 dias, antibioterapia nos últimos 30 dias e isolamento de agente MR no último 1 ano, estão associados de forma consistente a maior risco de resistência antibiótica. Conclusões: O nosso estudo permitiu identificar sub-populações de doentes com maior probabilidade de resistência aos antimicrobianos, nomeadamente: idade igual ou superior a 65 anos, sexo masculino, portadores de cateter urinário crónico, internamento nos últimos 30 dias, antibioterapia nos últimos 90 dias, isolamento de agente MR no último ano e residência em lar. Foi possível calcular as probabilidades preditas de sucesso terapêutico atendendo às características dos doentes, o que pode constituir uma ferramenta auxiliar de uma prescrição antibiótica adequada.

Introduction: Urinary tract infections (UTIs) affect millions of people globally, conditioning morbidity and significant costs to society. Resistance to antibiotics is a global problem of major importance to society, since it limits therapeutic options for the treatment of infectious diseases. Adding complexity, risk factors (RF) for antibiotic resistance in community-acquired infections have been identified, suggesting that in order to improve the probability of therapeutic success certain patient characteristics need to be taken into account and may even be critical in severe conditions such as severe acute pyelonephritis. Objectives: Analyze the microbial flora responsible for UTI and study its antibiotic resistance profile. Identify RF for antibiotic resistance in this context. Predict the success probability of the various therapeutic options for acute pyelonephritis with indication for hospital admission. Methods: A retrospective analysis of the results of urinary microbiological studies (UC) performed at the Laboratory of Microbiology of the Garcia de Orta Hospital. The RF considered were: age, gender, residence in nursing home, diabetes mellitus diagnosis, chronic urinary catheterization, hospitalization in the last 30 days, antibiotic treatment in the last 90 days and multiresistant (MR) agent identification in UC on previous year. From the data obtained, multivariate logistic regression models were created. The models were subjected to variable selection processes, quality assessment of the adjustments and performance analysis. Results: The ultimate sample consisted of 1341 UC positive results. The mean age of the corresponding patients was 62.6 years with a predominance of females (72.9%). Of the cases, 38.6% had no modifiable RF, 40.3% had only one and 21.1% had more than one RF. There was a statistically significant association between isolation of MR bacteria in UC and age (age range 65 to 79 and more than 79, odds ratio (OR) of 1.69 and 1.66 respectively), nursing home residency (OR 3.37) , hospitalization in the last 30 days (OR 1.71), antibiotic treatment in the last 90 days (OR 3.43) and MR agent identification in UC on the previous 7 year. Analyzing the results of the models for calculating the predicted probabilities, we observed that male sex, nursing home residency, hospitalization in the last 90 days, antibiotic therapy in the last 30 days and MR agent isolation in the last year, are consistently associated with higher risk for antibiotic resistance. Conclusions: Our study allowed us to identify sub-populations of patients with a greater probability of antimicrobial resistance, namely: more than 64 years old, male, patients with chronic urinary catheterization, hospitalization in the last 30 days, antibiotic therapy in the last 90 days, MR agent isolation on the previous year and residency in nursing home. It was possible to calculate the predicted probabilities of therapeutic success, taking into account the characteristics of the patients, which may serve as an auxiliary tool to guide adequate antibiotic prescription.