Desarrollan algoritmo para reducir el uso de antibi\u00f3ticos de amplio espectro<\/p>\n
Europa Press<\/p>\n
La Jornada
\nMadrid.<\/p>\n
Un nuevo estudio, dirigido por investigadores del Instituto de Salud Pilgrim de Harvard, en Estados Unidos, desarroll\u00f3 un algoritmo que podr\u00eda reducir en gran medida el uso de antibi\u00f3ticos de amplio espectro en entornos ambulatorios, un paso hacia la disminuci\u00f3n de la resistencia a esos medicamentos, seg\u00fan publicaron en la edici\u00f3n en l\u00ednea de Science Translational Medicine.<\/p>\n
Como recuerdan los autores, la resistencia a los antibi\u00f3ticos es una enorme amenaza para la pr\u00e1ctica de la medicina y est\u00e1 impulsada en gran parte por el consumo excesivo. En los entornos para pacientes ambulatorios se prescribe la gran mayor\u00eda de ellos, pero tambi\u00e9n donde hay menos herramientas disponibles para ayudar a los prescriptores a tomar decisiones \u00f3ptimas de tratamiento.<\/p>\n
Esto lleva a los proveedores a recetar antibi\u00f3ticos de amplio espectro en respuesta al aumento real, as\u00ed como percibido, en las tasas de infecci\u00f3n resistente a esos f\u00e1rmacos. Sin embargo, el uso de los que act\u00faan contra una amplia gama de bacterias promueve un c\u00edrculo vicioso en el que el abuso empeora el problema de la resistencia a trav\u00e9s de un circuito de retroalimentaci\u00f3n positiva. Un ejemplo es la infecci\u00f3n del tracto urinario.<\/p>\n
Herramientas eficaces<\/p>\n
Se ha prestado poca atenci\u00f3n al desarrollo de herramientas eficaces de apoyo a la toma de decisiones para los prescriptores ambulatorios. Los algoritmos se han utilizado en ese sentido para enfermedades infecciosas desde los a\u00f1os 70, pero a\u00fan no se han adoptado ampliamente debido a las dificultades para integrarlos en pr\u00e1cticas cl\u00ednicas.<\/p>\n
Sanjat Kanjilal, autor principal y profesor de medicina de poblaciones en el Instituto de Salud Pilgrim de Harvard y de la Escuela M\u00e9dica de Harvard Medical, cree que ahora se tiene una herramienta para mejorar. El apoyo de decisiones personalizado en el punto de atenci\u00f3n puede ser eficaz para administrar la prescripci\u00f3n de antibi\u00f3ticos para los s\u00edndromes infecciosos comunes, se\u00f1ala.<\/p>\n
Su soluci\u00f3n es utilizar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la probabilidad de resistencia y luego traducir esas probabilidades en recomendaciones que ayuden a los prescriptores a tomar decisiones \u00f3ptimas de tratamiento.<\/p>\n
Nuestro estudio desarroll\u00f3 un algoritmo de apoyo para las infecciones urinarias como una soluci\u00f3n al desaf\u00edo de la prescripci\u00f3n de antibi\u00f3ticos en la era de la resistencia, explica.<\/p>\n
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