Muchos niños en países de bajos y medianos ingresos están expuestos a antibióticos en sus primeros años de vida, y el tratamiento antimicrobiano de la diarrea rara vez sigue las recomendaciones de las guías internacionales.  Este problema persiste a pesar de las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para el Manejo Integrado de las Enfermedades Infantiles de que los antibióticos solo deben administrarse en caso de diarrea sanguinolenta o sospecha de cólera, y que la mayoría de los casos de diarrea pediátrica, especialmente en menores de 24 meses, son probablemente atribuibles a causas que no responden a los antibióticos. Los entornos clínicos en estos contextos ofrecen incentivos mixtos para adherirse a las pautas con respecto a la prescripción de antibióticos. La investigación cualitativa sugiere una disposición inexplorada entre los médicos para seguir las pautas, y el soporte electrónico de decisiones clínicas (eCDS), por su capacidad para incluir el cálculo en tiempo real de las entradas específicas del paciente y la ubicación, puede representar una oportunidad para mejorar la adherencia a las pautas
El uso inadecuado de antibióticos para la enfermedad diarreica puede provocar efectos adversos y aumentar la resistencia a los antimicrobianos.

Un equipo médico desarrolló previamente un algoritmo de predicción de etiología diarreica (DEP), basado en una agregación modular de modelos estadísticos de un gran estudio multicéntrico de diarrea pediátrica para predecir la probabilidad de que un paciente tenga una etiología viral de enfermedad diarreica. El DEP se basa en datos de la historia clínica y los síntomas del paciente (fuentes específicas del paciente) y fuentes específicas de la ubicación, como la presentación clínica de pacientes anteriores, la prevalencia histórica y los parámetros meteorológicos. El rendimiento del algoritmo DEP se evaluó en un estudio de validación externo en sitios en Malí y Bangladesh. Utilizaron un diagnóstico molecular en muestras de heces como estándar de oro para mostrar un área de rendimiento discriminatorio bajo la curva = 0,75, calibración en el gran α = −0,393 y pendiente de calibración β = 1,287.  El rendimiento discriminativo fue comparable con el logrado en la validación externa de otros modelos de predicción comúnmente utilizados para la etiología de la infección. 

En el estudio actual, incorporaron el algoritmo DEP en una herramienta eCDS basada en teléfonos inteligentes para que los médicos la usen en encuentros clínicos con pacientes pediátricos con diarrea y tomen decisiones informadas sobre el uso de antibióticos. En este estudio cruzado aleatorizado, el objetivo principal fue probar la hipótesis de que la proporción de encuentros de pacientes con uso asociado de antibióticos sería menor cuando los médicos tuvieran acceso al DEP en comparación con aquellos sin acceso al DEP, sin comprometer los resultados clínicos.
 

Objetivo   
Determinar si el algoritmo de predicción de la etiología diarreica (DEP), que utiliza características específicas del paciente y de la ubicación para estimar la probabilidad de que la etiología de la diarrea sea exclusivamente viral, afecta la prescripción de antibióticos en pacientes con diarrea aguda.
 

Diseño, entorno y participantes  
Se realizó un estudio cruzado aleatorizado para evaluar el DEP incorporado en una herramienta electrónica de apoyo a las decisiones clínicas (eCDS) basada en un teléfono inteligente. El DEP calculó la probabilidad de etiología viral de la diarrea, en función de las características dinámicas específicas del paciente y de la ubicación. Los médicos fueron aleatorizados en el primer período de estudio de 4 semanas al brazo de intervención (eCDS con DEP) o al brazo de control (eCDS sin DEP), seguido de un período de lavado de 1 semana antes de un período cruzado posterior de 4 semanas. El estudio se realizó en 3 sitios en Bangladesh desde el 17 de noviembre de 2021 hasta el 21 de enero de 2021, y en 4 sitios en Mali desde el 6 de enero de 2021 hasta el 5 de marzo de 2021. Los médicos elegibles fueron aquellos que trataron a niños con diarrea.
 

Intervenciones   
Uso de eCDS con DEP (brazo de intervención) versus uso de eCDS sin DEP (brazo de control).

Principales resultados y medidas   
El resultado primario fue la proporción de niños a los que se les recetó un antibiótico.

Resultados   
Se inscribieron un total de 30 médicos participantes y 941 pacientes participantes (57,1% hombres; mediana [RIC] de edad, 12 [8-18] meses). No hubo evidencia de una diferencia en la proporción de niños a los que los médicos recetaron antibióticos mediante el DEP (diferencia de riesgo [DR], −4,2 %; IC del 95 %, −10,7 % a 1,0 %). En un análisis post hoc que tuvo en cuenta la probabilidad predicha de una etiología exclusivamente viral, hubo una diferencia estadísticamente significativa en el riesgo de prescripción de antibióticos entre los brazos DEP y control (DR, −0,056; IC del 95 %, −0,128 a −0,01 ). No se detectaron efectos adversos conocidos del DEP a los 10 días posteriores al alta.

Conclusiones y relevancia  
El uso de una herramienta que proporciona una estimación de la probabilidad etiológica no resultó en un cambio significativo en las prescripciones generales de antibióticos. El análisis post hoc sugiere que una mayor probabilidad predicha de etiología viral se relacionó con reducciones en el uso de antibióticos.

Si se replica, el uso de la predicción etiológica en las herramientas de apoyo a la toma de decisiones representa un avance importante para mejorar la administración de antibióticos en un contexto clínico propenso a altas tasas de uso inapropiado de antibióticos. Los resultados de este estudio representan una prueba de concepto significativa para el apoyo a las decisiones basadas en la probabilidad para permitir la administración de antibióticos basada en la evidencia, especialmente en entornos con recursos limitados.

Eric J Nelson, Daniel T leung, et al. Improving Antibiotic Stewardship for Diarrheal Disease With Probability-Based Electronic Clinical Decision Support. JAMA Pediatr. doi:10.1001/jamapediatrics.2022.2535 Published online August 29, 2022