Los sistemas estándar de identificación de sepsis no detectan casos en pacientes con traumatismos

Los sistemas de uso común para identificar la sepsis no detectan muchos casos en pacientes ingresados ​​inicialmente en el hospital por lesiones traumáticas graves, según han descubierto investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en Seattle.

«La falla de estos sistemas para identificar estos casos probablemente signifique que estamos subestimando la importancia de la sepsis en pacientes con traumatismos», dijo el Dr. Grant O’Keefe, profesor de cirugía en la División de Traumatismos, Quemaduras y Cuidados Críticos.

O’Keefe y sus colegas informaron sus hallazgos el 18 de enero en Red JAMA Abierta. La Dra. Katherine Stern, residente de cirugía general en la Universidad de San Francisco, fue la autora principal del artículo. Stern realizó el estudio mientras era becaria de formación en trauma y cuidados intensivos en el Centro Médico Harborview de Seattle.

La sepsis es una enfermedad potencialmente mortal causada cuando el cuerpo reacciona de forma exagerada a una infección. En todo el mundo, se estima que hay 40 millones de casos de sepsis al año y 11 millones de muertes relacionadas con la sepsis. En los Estados Unidos, la sepsis es la causa más común de muerte entre los pacientes hospitalizados.

La detección y el tratamiento tempranos ofrecen la mejor posibilidad de curación, pero la sepsis suele ser difícil de detectar hasta que el paciente está gravemente enfermo. Como resultado, existe un gran interés en diseñar sistemas que puedan detectar automáticamente a los pacientes que podrían estar en riesgo de desarrollar la afección, de modo que se pueda iniciar el tratamiento, como los antibióticos. Además, la sepsis a menudo se diagnostica o documenta incorrectamente, lo que dificulta la evaluación de la calidad de la atención o la realización de investigaciones de alta calidad.

En este estudio, los investigadores compararon los resultados de dos sistemas de detección de sepsis con un sistema automático diseñado por Stern y sus colegas. Los dos sistemas estándar, que escanean los códigos de la documentación médica o revisan las historias clínicas después de que se da de alta a los pacientes del hospital, se utilizan comúnmente con fines de investigación y para evaluar la calidad de la atención. El nuevo sistema automático está siendo diseñado para buscar información de los registros médicos electrónicos para detectar y clasificar con mayor precisión si los pacientes con traumatismos graves desarrollaron sepsis durante su hospitalización.

Uno de los sistemas basados ​​en registros se llama American College of Surgeons National Trauma Data Bank (NTDB). La NTDB utiliza principalmente códigos de diagnóstico que se encuentran en los registros médicos para identificar casos. El otro sistema identifica casos principalmente mediante la evaluación de códigos de facturación médica. Ambos son formas eficientes de recopilar información de los registros médicos.

El sistema automatizado diseñado por los investigadores de UW Medicine, por otro lado, usó criterios derivados de una guía llamada Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3), que define con mayor precisión la sepsis al identificar criterios de riesgo como frecuencia cardíaca y respiratoria, niveles bajos de oxígeno en la sangre y presión, hemocultivos y otros resultados de laboratorio, y el inicio de ciertos tratamientos.

Los investigadores compararon los tres sistemas al revisar los registros hospitalarios de casi 3200 adultos con lesiones graves admitidos en las unidades de cuidados intensivos del Centro Médico Harborview con traumatismo cerrado o penetrante entre 2012 y 2020. Cada sistema se utilizó para identificar casos de sepsis aparente.

De esos 3200 pacientes, 747 (23%) cumplieron con los criterios de sepsis del sistema automatizado; solo 118 (4 %) cumplieron con los criterios de la NTDB y 529 (17 %) cumplieron con los criterios basados ​​en los códigos de facturación médica. Los hallazgos sugirieron que los métodos de identificación estándar no solo pasaron por alto los casos de sepsis, sino que también identificaron incorrectamente la sepsis en los casos en los que no estaba presente.

Los hallazgos no indican que estos pacientes no recibieran la atención adecuada, anotó O’Keefe: Es posible que los pacientes hayan sido diagnosticados y tratados adecuadamente, pero esa atención no se detectó con tanta frecuencia según los criterios utilizados por los sistemas de clasificación estándar.

Una deficiencia de los sistemas estándar es que no tienen en cuenta cuándo, durante el curso de la hospitalización, un paciente cumplió con ciertos criterios, dijo O’Keefe.

Por ejemplo, si un paciente de trauma llegó al hospital en estado de shock debido a una hemorragia y luego desarrolló una infección, la identificación basada en el diagnóstico o los códigos de facturación podría clasificarlo como un shock séptico debido a una infección, cuando en realidad la presión arterial baja y la infección no estaban relacionadas. . El sistema automatizado, por otro lado, tuvo en cuenta la secuencia de eventos, por lo que era más probable que adscribiera con precisión los síntomas a la sepsis, dijo.

El uso de enfoques automáticos para escanear registros médicos basados ​​en factores consistentes con los criterios Sepsis-3 puede mejorar la comprensión del alcance de las complicaciones sépticas en pacientes con trauma, dijo O’Keefe. También podría informar el diseño de sistemas que siguen a los pacientes durante sus hospitalizaciones en tiempo real y detectar signos de sepsis antes.