Bacteriemia_adquirida_en_la_comunidad_el

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11 Med Clin (Barc) 2004;123(7):241-6 241
La bacteriemia se define como la existen-
cia en la sangre de bacterias detectadas
con la realización de hemocultivos. Su in-
cidencia es muy variable y depende de la
población sobre la que se analice; en ge-
neral, se estima en aproximadamente 20
episodios por 1.000 ingresos hospitala-
rios1. En las últimas décadas se ha detec-
tado un incremento de su frecuencia y
un cambio en su espectro clínico y epi-
demiológico, asociados a la utilización de
procedimientos diagnósticos y terapéuti-
cos invasivos, así como al aumento de la
prevalencia de procesos que condicionan
una alteración de la inmunidad2. El diag-
nóstico de bacteriemia es potencialmente
útil por varias razones. En primer lugar,
es un marcador pronóstico que contribu-
ye a delimitar una población con un ries-
go mayor de mortalidad. Por otra parte,
proporciona la identificación del agente
etiológico de la infección y permite ajus-
tar el tratamiento antibiótico y su dura-
ción. Por último, permite seleccionar a
una población con más posibilidades de
beneficiarse de las nuevas estrategias te-
rapéuticas basadas en la modulación de
la respuesta inflamatoria presente en la
sepsis3. La limitación más relevante del
diagnóstico microbiológico es el tiempo
que se requiere para disponer del resul-
tado, derivado de las técnicas de proce-
samiento, cultivo e identificación en el la-
boratorio4.
La sospecha clínica de bacteriemia pro-
porciona cifras de sensibilidad, especifi-
cidad y valores predictivos poco satisfac-
torias, que hacen que no sea útil en el
diagnóstico5. Esta situación pone de ma-
nifiesto la necesidad de contar con méto-
dos diagnósticos alternativos. De forma
general, existen 2 enfoques del proble-
ma. Por una parte, se ha evaluado la uti-
lidad de parámetros de laboratorio que
reflejan la intensidad del fenómeno infla-
matorio que acompaña a la bacteriemia,
como la proteína C reactiva (PCR) o la
procalcitonina6,7, o que miden la concen-
tración sérica de mediadores implicados
en su fisiopatología (interleucinas 6 y 8)8.
El segundo enfoque consiste en la elabo-
ración de modelos de predicción clínica
(MPC) que, utilizando técnicas de análisis
estadístico multivariante, permiten com-
binar distintas variables con capacidad pre-
ORIGINALES
Bacteriemia adquirida en la comunidad:
elaboración de un modelo de predicción clínica en
pacientes ingresados en un servicio de medicina interna
Eva Lizarralde Palaciosa, Alfonso Gutiérrez Macíasb, Pedro Martínez Odriozolaa, 
Ricardo Franco Vicarioa, Nicanor García Jiméneza y Felipe Miguel de la Villaa
aServicio de Medicina Interna. Hospital de Basurto. Bilbao. 
bServicio de Medicina Interna. Hospital de Santa Marina. Bilbao. España.
FUNDAMENTO Y OBJETIVO: La sospecha de bacteriemia basada en el juicio clínico carece de la sensibilidad,
especificidad o valor predictivo necesarios para tener utilidad diagnóstica. El objetivo de este trabajo es
desarrollar un modelo de predicción de bacteriemia en pacientes ingresados en un servicio de medicina
interna, con clínica adquirida en la comunidad que haya motivado la obtención de hemocultivos.
PACIENTES Y MÉTODO: Se ha realizado durante 1 año un estudio prospectivo en el que se ha incluido a los
enfermos de quienes se había obtenido hemocultivos en las primeras 48 h del ingreso. Se ha elaborado
un modelo de predicción de bacteriemia derivado de una muestra aleatoria de aproximadamente dos
tercios (grupo de derivación) y se ha validado en el tercio restante (grupo de validación). Tras el estudio
estadístico bivariante, las variables significativas se han introducido en un modelo de regresión logística
múltiple de exclusión escalonada paso a paso. En cada paciente de los grupos de derivación y valida-
ción se ha obtenido una puntuación derivada de la suma de los puntos de las variables significativas de
la regresión logística; según esta puntuación, se han formado 4 grupos y se ha calculado en ellos la
prevalencia de bacteriemia. Se han evaluado la calibración y la discriminación del modelo con la prue-
ba de Hosmer-Lemeshow y el cálculo de la curva de eficacia diagnóstica (curva ROC), respectivamente.
RESULTADOS: Se obtuvieron 448 hemocultivos, con una prevalencia de bacteriemia del 25,2%. En el grupo
de derivación, las variables significativas en el análisis multivariante fueron foco urinario, temperatura de
38,3 °C o superior, desviación hacia la izquierda, velocidad de sedimentación globular igual o mayor de 70
mm/h, cifra de plaquetas inferior a 200 × 103/µl, glucemia igual o mayor de 140 mg/dl, urea igual o mayor
de 50 mg/dl, proteína C reactiva igual o mayor de 12 mg/dl y albúmina inferior a 3 g/dl. El modelo permitió
formar 4 grupos con prevalencia creciente de bacteriemia; en el grupo con puntuación de 0-3 puntos, la
prevalencia fue del 2,4%; en el de 4-5, del 15,7%; en el de 6-7 puntos, un 42,9%, y en la puntuación
igual o mayor de 8, del 65%. En el grupo de validación, la prevalencia fue del 4,1%, el 22,6, el 29,3 y el
80%, respectivamente. El modelo presentó una buena calibración (χ2 de Hosmer-Lemeshow = 4,91; p =
0,77). La curva de eficacia diagnóstica del grupo de derivación fue de 0,81 (intervalo de confianza del
95%, 0,76-0,86), y la del grupo de validación fue de 0,77 (intervalo de confianza del 95%, 0,69-0,85).
CONCLUSIONES: Nuestro modelo presentó una calibración y una capacidad de discriminación buenas, lo que
indica su utilidad para estimar la probabilidad de bacteriemia en pacientes ingresados en un servicio de
medicina interna. Utilizado de forma conjunta con el juicio clínico, el modelo puede ser útil en el proceso
de toma de decisiones con respecto a la obtención de hemocultivos, monitorización clínica y tratamiento
antibiótico empírico. Antes de su aplicación es necesaria su validación prospectiva en otros entornos.
Palabras clave: Bacteriemia. Modelos logísticos. Curvas de eficacia diagnóstica (ROC). Medicina interna.
Predictive model for community acquired bacteremia in patients from an Internal Medicine Unit
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Clinical suspicion of bacteremia lacks of sensitivity, specificity or predictive
values enough to be clinical£≠ly useful. The aim of this study was to develop a clinical prediction rule
of bacteremia for patients hospitalized in an internal medicine department, with community-acquired
symptoms, who had blood cultures obtained.
PATIENTS AND METHOD: A prospective study, including all patients who had blood cultures in the first 48 h
after admission, was performed. A clinical prediction rule of bacteremia was derived from a random
sample of two thirds of the patients (derivation cohort) and validated in the remaining (validation cohort).
After bivariate analysis, significant variables were included in a stepwise logistic regression analysis. In
every patient out of the derivation and validation cohorts a score, derived from the addition of points for
each of the significant predictor variables of logistic regression, was obtained; according to this score, 4
groups were formed, and the prevalence of bacteremia in each of them was calculated. Calibration and
discrimination were evaluated by the Hosmer-Lemeshow test and area under the ROC curve respectively.
RESULTS: Four hundred and forty-eight blood cultures were obtained; the prevalence of bacteremia was
25.2%. Independent predictors of bacteremia in the bivariate analysis were urinary focus of infection,
body temperature ≥ 38.3 °C, presence of band forms, ESR ≥ 70 mm, platelets < 200 × 103/µl, blood
glucose ≥ 140 mg/dl, urea ≥ 50 mg/dl, C-reactive protein ≥ 12 mg/dl, and albumin < 3 g/dl. According to
the score, in the derivation cohort, four groups with increasing prevalence of bacteremia were identified; in
the group with a score between 0 and 3, the prevalence was 2.4%; between 4 and 5: 15.7%; between 6
and 7: 42.9%; and score ≥ 8: 65%. In the validation cohort, the prevalence was 4.1%, 22.6%, 29.3%,
and 80%, respectively. The model showed good calibration (Hosmer-Lemeshow χ2 = 4.91; p = 0.77).Area under the ROC curve was 0.81 (95% confidence interval, 0.76-0.86) in the derivation cohort, and
0.77 (95% confidence interval, 0.69-0.85) in validation cohort.
CONCLUSIONS: Our model, constructed with 9 variables and a simple additive point system, had good
calibration and discrimination, which points at its uselfuness to estimate the probability of bacteremia
in patients admitted in an Internal Medicine department. Used in conjunction with clinical jugdement,
the model can be useful in the decision-making process, concerning blood cultures obtention, clinical
monitoring, and empirical antimicrobial therapy. Before application, additional prospective validation in
other settings is warranted.
Key words: Bacteremia. Logistic models. ROC curves. Internal medicine.
87.618
Correspondencia: Dra. E. Lizarralde Palacios.
Servicio de Medicina Interna. Hospital de Basurto.
Avda de Montevideo, 18. 48013 Bilbao. Vizcaya. España.
Correo electrónico: alguma@teleline.es
Recibido el 26-2-2003; aceptado para su publicación el 16-9-2003.
dictiva e incluir a los pacientes en grupos
de diferente riesgo de bacteriemia. Se
han construido varios modelos9-13 que se
han mostrado útiles cuando se aplican a
poblaciones similares a las utilizadas para
su desarrollo, pero que pierden buena par-
te de su capacidad de predicción en otros
contextos14. La utilidad de estos modelos
consiste en identificar, por una parte, a
un grupo de pacientes con riesgo muy
bajo de bacteriemia, en los que la obten-
ción de hemocultivos sea innecesaria, y
por otra parte, en caracterizar a un grupo
en el que exista una probabilidad muy
alta de bacteriemia que precise utilizar
procedimientos diagnósticos o terapéuti-
cos agresivos. El objetivo de este trabajo
es desarrollar y validar un MPC de bacte-
riemia en pacientes ingresados en un
servicio de medicina interna con clínica
adquirida en la comunidad que haya mo-
tivado la obtención de hemocultivos.
Pacientes y método
Se ha realizado un estudio prospectivo que ha inclui-
do de forma consecutiva a todos los enfermos ingre-
sados en el Servicio de Medicina Interna del Hospital
de Basurto desde el 1 de mayo de 1999 hasta el 30
de abril de 2000, a los que se había extraído hemo-
cultivos en las primeras 48 h de estancia en el cen-
tro, bien en el Servicio de Urgencias o en la planta de
hospitalización. El Hospital de Basurto es un hospital
universitario de nivel terciario, integrado en la red sa-
nitaria pública vasca, que presta atención sanitaria a
la comarca de Bilbao. La decisión de la obtención de
los hemocultivos ha sido responsabilidad del médico
encargado de la atención en Urgencias o en la plan-
ta. Aunque en nuestro centro no existen unas indica-
ciones explícitas consensuadas para la extracción de
hemocultivos, en general se obtienen en pacientes
con fiebre, con o sin focalidad, en los que existe al-
gún dato de riesgo (edad, comorbilidad, datos clíni-
cos de gravedad) y en pacientes sin fiebre con crite-
rios clínicos de sepsis. Se ha considerado criterios de
exclusión la obtención previa de hemocultivos en el
mismo episodio (en otro servicio o en otro centro hos-
pitalario), la adquisición nosocomial de los síntomas y
la extracción de hemocultivos pasadas 48 h del in-
greso. Se consideró que la clínica era nosocomial
cuando la aparición de los síntomas tenía lugar al
menos 72 h después del ingreso y no estaba relacio-
nada con la que lo motivó. Se evaluó a todos los pa-
cientes en las primeras 24 h, excepto los ingresados
en el fin de semana, que fueron evaluados un máxi-
mo de 48 h después.
La información se obtuvo mediante la revisión de la
historia clínica y la entrevista directa, tanto a los pa-
cientes como a sus acompañantes. En todos los ca-
sos se ha cumplimentado un protocolo en el que se
recogían datos demográficos (edad y sexo) y la exis-
tencia de enfermedad asociada previa al episodio,
medida con el índice de comorbilidad de Charlson et
al15, y su pronóstico, definido como no fatal, última-
mente fatal y rápidamente fatal según los criterios de
McCabe y Jackson16. Por otra parte, se determinó la
situación funcional previa al episodio según la escala
de Plutchik et al17. Se recogió la presencia de facto-
res favorecedores del desarrollo de infección o bacte-
riemia, prestando especial atención a los anteceden-
tes de manipulaciones urológicas o sondaje uretral,
tratamiento inmunodepresor, existencia de diabetes,
cirrosis, neoplasias o infección por el virus de la in-
munodeficiencia humana. Se hizo constar asimismo
los datos, tanto clínicos como de las exploraciones
complementarias, que apoyaran la existencia de un
posible foco infeccioso. Se recogió además la existen-
cia de complicaciones, como disminución del nivel
de conciencia, oliguria, hipotensión o shock e insufi-
ciencia respiratoria. Además, se interrogó acerca de
la existencia de datos significativos de la enfermedad
actual, como tratamiento antibiótico previo, escalofrí-
os y mialgias, y se registraron las constantes vitales
determinadas en el momento más próximo a la ex-
tracción de los hemocultivos. En ningún caso se co-
nocía el resultado del hemocultivo a la hora de reali-
zar la valoración inicial. Se recogieron los valores de
laboratorio más próximos en el tiempo a la extracción
del hemocultivo; se intentó, en la medida de lo posi-
ble, que en todos los pacientes se realizaran las deter-
minaciones de albúmina, velocidad de sedimentación
globular (VSG) y PCR. La solicitud de determinaciones
adicionales se dejó a criterio del médico responsable.
En todos los casos se calculó la puntuación de la es-
cala de gravedad Acute Physiology Score and Chro-
nic Health Evaluation (APACHE) II18. Además se re-
cogieron los resultados de los hemocultivos y de otros
cultivos, el tratamiento recibido, la evolución durante
el ingreso y la supervivencia al alta hospitalaria y a los
28 días del inicio del episodio.
En todos los casos se obtuvieron 3 pares de hemo-
cultivos seriados, extrayendo mediante técnica estéril
10 ml de sangre venosa, que se inocularon en me-
dios de cultivo aerobio y anaerobio. Los viales de he-
mocultivos se procesaron mediante el sistema Bactec
9240 (Becton-Dickinson). Los microorganismos aisla-
dos se identificaron mediante las técnicas microbioló-
gicas convencionales. Se definió bacteriemia como el
aislamiento de microorganismos de patogenicidad re-
conocida en uno o más hemocultivos de un paciente
con un contexto clínico compatible. Se han conside-
rado contaminantes otros microorganismos de menor
capacidad patogénica, a menos que la situación clí-
nica, el resultado de otros cultivos o el número de he-
mocultivos positivos apuntaran a una probabilidad
elevada de bacteriemia. Los casos dudosos se discu-
tieron con el clínico responsable, para determinar si
el aislamiento correspondía a un contaminante o, por
el contrario, se trataba de una bacteriemia significati-
va. El diagnóstico sindrómico de los pacientes se rea-
lizó ante una combinación de criterios clínicos, mi-
crobiológicos y de técnicas de imagen establecidos
previamente.
Estudio estadístico y elaboración 
del modelo de predicción de bacteriemia
En el estudio estadístico descriptivo, las variables
continuas se expresan con la media y la desviación
estándar, y las categóricas, con el porcentaje. Inicial-
mente se ha realizado un estudio estadístico bivarian-
te, utilizando como variable dependiente la existencia
de bacteriemia. La comparación entre variables cate-
góricas se ha realizado con la prueba de la χ2 y el
test exacto de Fisher. Para realizar comparaciones
entre medias de las variables continuas, inicialmente
se ha realizado una prueba de Kolmogorov-Smirnov
para determinar el ajuste a la normalidad de cada va-
riable; cuando los valores se ajustaban a una distri-
bución normal se utilizó la prueba de la t de Student
y, en caso contrario, la prueba no paramétrica de
Mann-Whitney. Todos los contrastes fueron de 2 co-
las y se ha considerado estadísticamente significativo
un valor de p inferior a 0,05.
Se ha elaboradoun MPC que permitiera estratificar a
la población estudiada en grupos de diferente riesgo
de bacteriemia. El modelo se ha derivado a partir de
una muestra aleatoria de aproximadamente dos ter-
ceras partes de los pacientes y se ha validado en la
tercera parte restante. Para la elaboración del modelo
se han utilizado únicamente las variables para las
que se dispusiera del resultado en más del 90% de
los casos. Las variables significativas en el análisis bi-
variante se han introducido en un modelo de regre-
sión logística múltiple de exclusión escalonada paso
a paso, utilizando la existencia de bacteriemia como
variable dependiente. Para su inclusión en el modelo
de regresión, se ha procedido a la dicotomización de
las variables continuas; para seleccionar el valor de
corte, se ha dividido los valores de las variables en
cuartiles y se ha determinado el porcentaje de pa-
cientes con bacteriemia de cada cuartil. Si existía un
cuartil en el que se observaba una modificación en la
prevalencia, en los cuartiles centrales se utilizó como
valor de corte el valor medio y en los cuartiles supe-
rior e inferior, los límites inferior y superior del cuar-
til19. Los valores hallados fueron redondeados a una
cifra que fuera de recuerdo y utilización sencillos. Si
no había ningún cuartil con variación evidente de la
probabilidad de la variable dependiente, se utilizaron
como valores de corte los propuestos por otros auto-
res o, en su defecto, el valor de la mediana. Tras
identificar con la regresión logística los predictores in-
dependientes de bacteriemia, se asignó una puntua-
ción a cada variable dividiendo el coeficiente de la re-
gresión entre el coeficiente de valor inferior y se
redondeó el resultado al número entero más próximo.
La puntuación para cada paciente se ha calculado
sumando los puntos correspondientes a las variables
significativas de la regresión logística. En el caso de
que no se dispusiera del resultado de alguna varia-
ble, para el cálculo de la puntuación se le ha asigna-
do el valor 0. Una vez obtenida la puntuación de
cada episodio, se ha dividido a los pacientes en 4
grupos según dicha puntuación y se ha calculado la
prevalencia de bacteriemia en cada grupo. Los pun-
tos de corte de la puntuación se han elegido de for-
ma arbitraria, intentando obtener la máxima capaci-
dad de discriminación de los grupos formados.
Posteriormente, el modelo se ha aplicado al grupo de
validación calculando, igualmente, la puntuación de
cada episodio y la prevalencia de bacteriemia en
cada uno de los grupos resultantes del modelo.
LIZARRALDE PALACIOS E, ET AL. BACTERIEMIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD: ELABORACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN CLÍNICA 
EN PACIENTES INGRESADOS EN UN SERVICIO DE MEDICINA INTERNA
242 Med Clin (Barc) 2004;123(7):241-6 12
TABLA 1
Características clínicas y epidemiológicas de la serie y de los grupos de derivación
y validación
Variable
Total Grupo de derivación Grupo de validación
(n = 448) (n = 290) (n = 158)
Edad (años) 69,5 (19,8) 69,2 (18,6) 70,1 (21,7)
Sexo, n (%)
Mujeres 228 (50,9) 141 (48,6) 87 (55,1)
Varones 220 (49,1) 149 (51,4) 71 (44,9)
Enfermedad de base, n (%)
NF 217 (48,4) 144 (49,7) 73 (46,2)
UF o RF 231 (51,6) 146 (50,3) 85 (53,8)
Índice de comorbilidad 2,2 (2) 2,22 (2) 2,2 (2)
Estado funcional 3,84 (5,08) 3,74 (5,14) 4,05 (5)
SRIS, n (%) 364 (81,2) 238 (82,1) 126 (79,7)
APACHE II 12,7 (7,1) 12,6 (7,3) 12,7 (6,9)
Antecedentes, n (%)
Diabetes 95 (21,2) 68 (23,4) 27 (17,1)
Neoplasia 64 (14,3) 43 (14,8) 21 (13,3)
Insuficiencia renal crónica 29 (6,5) 18 (6,2) 11 (7)
Hepatopatía crónica 12 (2,7) 7 (2,4) 5 (3,2)
Demencia 145 (32,4) 88 (30.3) 57 (36,1)
Foco urinario, n (%) 165 (36,8) 110 (37,9) 55 (34,8)
Bacteriemia, n (%) 113 (25,2) 75 (25,9) 38 (24,1)
Mortalidad* (28 días), n (%) 53 (12,3) 34 (12,1) 19 (12,7)
Las variables numéricas se expresan con la media (desviación estándar) y las variables categóricas, con su valor absoluto y porcen-
taje. NF: no fatal; UF: últimamente fatal; RF: rápidamente fatal; SRIS: síndrome de respuesta inflamatoria sistémica; APACHE II:
Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II. *Cálculo realizado sobre los 431 episodios en los que se conoce la evolución.
La calibración del modelo se evaluó con la χ2 de Pear-
son y con la prueba de Hosmer-Lemeshow, y la discri-
minación, con el cálculo de la sensibilidad, especifici-
dad, valores predictivos positivo y negativo y curva de
eficacia diagnóstica (curva ROC) con su intervalo de
confianza (IC) del 95% para los grupos de derivación y
validación20. La posible colinealidad entre las variables
se ha analizado mediante el factor de inflación de la
variancia y la tolerancia, considerando que existía coli-
nealidad para alguna variable si el valor del primero
era mayor de 2,5 y el de la tolerancia, menor de 0,4.
Los datos se han analizado con el paquete estadístico
SPSS 10 para ordenadores del entorno Macintosh®.
Resultados
Características generales de la serie
Durante el tiempo del estudio se extrajeron
465 tandas de hemocultivos en 448 pa-
cientes; en 17 casos se obtuvieron 2 tan-
das por paciente en ingresos diferentes,
por lo que en estos enfermos se conside-
ró para el estudio únicamente el primer epi-
sodio. Las principales características epide-
miológicas y clínicas de la serie se recogen
en la tabla 1. Se detectó una bacteriemia
clínicamente significativa en un 25,2%
de los episodios (113 de 448). Los diag-
nósticos finales y los focos clínicos del to-
tal de la serie y de los pacientes con bac-
teriemia se resumen en la tabla 2; en las
bacteriemias el foco urinario supuso el
58,4% de los casos. Los aislamientos mi-
crobiológicos de los hemocultivos se re-
cogen en la tabla 3; destaca el predomi-
nio de los bacilos gramnegativos (70,5%)
sobre los grampositivos (17,2%) y los
anaerobios (4,1%). El microorganismo
aislado con mayor frecuencia fue Esche-
richia coli (el 54,1% de los aislamientos),
lo que refleja el predominio del foco urina-
rio como causa de bacteriemia; Strepto-
coccus pneumoniae, con un 6,6%, ocupa
la segunda posición en orden de frecuen-
cia. Las bacteriemias polimicrobianas su-
pusieron un 6,2% de los casos.
Modelo de predicción de bacteriemia
Como se ha indicado, el MPC se derivó a
partir de una muestra aleatoria de 290
casos y se validó en los 158 restantes. En
la tabla 1 se exponen las principales ca-
racterísticas de los grupos de derivación y
validación; ambos son comparables con
respecto a sexo, edad, comorbilidad, gra-
vedad, prevalencia de bacteriemia y de
foco urinario. Las variables asociadas a la
presencia de bacteriemia en el análisis bi-
variante fueron la temperatura, la frecuen-
cia cardíaca, la puntuación del APACHE II,
la desviación izquierda, el foco urinario, el
porcentaje de polimorfonucleares, el re-
cuento de plaquetas y las determinacio-
nes séricas de glucosa, urea, creatinina,
bilirrubina, albúmina, VSG y PCR (tablas
4 y 5). Para la realización del análisis
multivariante, se eliminó la puntuación
del APACHE II y se intentó encontrar va-
riables que fueran de aplicación sencilla y
no precisasen cálculos complejos para su
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13 Med Clin (Barc) 2004;123(7):241-6 243
TABLA 2
Diagnósticos clínicos en la serie y en los pacientes con bacteriemia
Foco clínico Serie global Bacteriemia
Foco urinario 165 (36,8) 66 (58,4)
Pielonefritis aguda 86 36
Infección urinaria 79 30
Foco respiratorio 163 (36,4) 9 (8)
Neumonía 84 9
Infección respiratoria 74
Otros 5
Sin foco aparente 50 (11,2) 12 (10,6)
Probable viriasis 20
Bacteriemia primaria 8 8
Otros 7 4
Enfermedad no infecciosa 15
Foco abdominal 35 (7,8) 13 (11,5)
Gastroenteritis aguda 22 4
Colangitis 5 3
Diverticulitis 2 1
Otros 6 5
Foco cutáneo 22 (4,9) 8 (7,1)
Celulitis 12 5
Úlcera de decúbito infectada 10 3
Foco vascular 6 (1,3) 5 (4,4)
Endocarditis 3 3
Otras 3 2
Foco ORL-MF 6 (1,3) –
Faringoamigdalitis 4Absceso/flemón dentario 2
Foco ginecológico 1 (0,2) –
Piosalpinx 1
Total 448 (100) 113 (100)
Los datos se indican como número (porcentaje). ORL-MF: otorrinolaringológico-maxilofacial.
TABLA 3
Aislamientos microbiológicos en
pacientes con bacteriemia
Microorganismo n (%)
Bacilos gramnegativos 86 (70,5)
Escherichia coli 66 (54,1)
Klebsiella sp. 4 (3,3)
Proteus sp. 6 (4,9)
Salmonella sp. 5 (4,1)
Otros gramnegativos 5 (4,1)
Cocos grampositivos 21 (17,2)
Staphylococcus aureus 6 (4,9)
Streptococcus sp. 3 (2,5)
Streptococcus pneumoniae 8 (6,6)
Staphylococcus coagulasa negativos 4 (3,3)
Enterococcus sp. 6 (4,9)
Anaerobios 5 (4,1)
Neisseria meningitidis 2 (1,6)
Otros microorganismos 2 (1,6)
Bacteriemias polimicrobianas 7 (6,2)
Total 122 (100)
Se recuperaron 122 microorganismos en 113 episodios de
bacteriemia. En 5 casos se aislaron 2 microorganismos, mien-
tras que en 2 casos se aislaron 3.
TABLA 4
Grupo de derivación. Análisis bivariante. Variables numéricas
Variable N
Sin bacteriemia Bacteriemia
p
(n = 215); X
–
(DE) (n = 75); X
–
(DE)
Edad (años) 290 67,6 (20) 73,7 (13) NS
IC 290 2,2 (2) 2,2 (2,1) NS
Temperatura (°C) 290 38,3 (0,7) 38,6 (0,5) < 0,05
FC (lat/min) 290 98 (17) 104 (19) < 0,05
FR (resp./min) 290 20 (7) 20 (7) NS
PAM (mmHg) 290 89 (17) 87 (20) NS
ECG 290 13,9 (2) 14 (2,3) NS
APACHE II 290 12,1 (7,3) 14,1 (7,2) < 0,05
Leucocitos (× 103/µl) 290 12,4 (5,8) 13,7 (6,1) NS
PMN (%) 290 81 (11) 85 (7) < 0,05
VSG (mm) 285 58 (30) 69 (26) < 0,05
Plaquetas (× 109/l) 290 229 (110) 201 (108) < 0,05
Glucosa (mg/dl) 290 147 (82) 177 (104) < 0,05
Urea (mg/dl) 290 53 (41) 69 (47) < 0,05
Creatinina (mg/dl) 290 1,22 (0,85) 1,42 (1,15) < 0,05
AST (U/l) 290 31 (70) 58 (170) NS
Bilirrubina (mg/dl) 285 0,85 (0,57) 1,12 (1,02) < 0,05
Fosfatasa alcalina (U/l) 267 216 (168) 227 (132) NS
CK (U/l) 249 362 (1.625) 281 (660) NS
LDH (U/l) 289 471 (276) 510 (319) NS
PCR (mg/dl) 275 9,5 (7,9) 15,2 (10,8) < 0,05
Albúmina (g/dl) 281 3,16 (0,55) 2,97 (0,55) < 0,05
Bicarbonato (mmol/l) 148 24,1 (5,2) 22,6 (4,2) NS
pH 159 7,42 (0,06) 7,4 (0,07) NS
N: número de pacientes en los que se dispone de cada resultado; IC: índice de comorbilidad de Charlson; FC: frecuencia cardía-
ca; FR: frecuencia respiratoria; PAM: presión arterial media; ECG: puntuación en la escala de coma de Glasgow; APACHE II:
Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II; PMN: polimorfonucleares; VSG: velocidad de sedimentación globular; AST:
aspartatoaminotransferasa; CK: creatincinasa. LDH: lactato deshidrogenasa; PCR: proteína C reactiva; X
–
(DE): media (desviación
estándar); NS: no significativo.
obtención. No se observó colinealidad en
las variables utilizadas en la regresión lo-
gística, según los criterios establecidos.
En el análisis multivariante, las variables
relacionadas de forma independiente con
el diagnóstico de bacteriemia fueron la
existencia de foco urinario, la temperatura
de 38,3 °C o superior, la desviación iz-
quierda, la VSG igual o mayor de 70 mm
en la primera hora, la glucemia igual o
mayor de 140 mg/dl, la urea igual o ma-
yor de 50 mg/dl, el recuento de plaquetas
menor de 200 × 103/µl, la PCR igual o
mayor de 12 mg/dl y la albúmina inferior
a 3 g/dl (tabla 6). Al asignar la puntuación
correspondiente a cada una de las variables
significativas, el modelo permitió identificar
4 grupos con una probabilidad creciente
de bacteriemia (tabla 7). En el grupo de
pacientes con una puntuación entre 0 y 3,
la prevalencia de bacteriemia fue del 2,4%,
mientras que en el grupo de mayor riesgo
(8 o más puntos) fue del 65%. En el grupo
de validación, la prevalencia de bacteriemia
en los grupos formados tras la aplicación
del modelo, fue del 4,1, el 22,6, el 29,3 y el
80%, respectivamente. No se detectaron
diferencias entre los valores observados y
los predichos por el modelo que apuntaran
a una mala calibración con la prueba de
Hosmer-Lemeshow (χ2 = 4,91; grados de
libertad = 8; p = 0,77) y la de la χ2 de Pear-
son (tabla 8). La curva de eficacia diagnósti-
ca en el grupo de derivación fue de 0,81 (IC
del 95%, 0,76-0,86) y la del grupo de vali-
dación fue de 0,77 (IC del 95%, 0,69-0,85)
(fig. 1).
Discusión
Los MPC son herramientas diseñadas para
asistir a los clínicos en la atención a los pa-
cientes y facilitar el proceso de compren-
sión e interpretación de la información clí-
nica y la toma de decisiones21. En términos
generales, cuantifican la contribución indi-
vidual de los elementos independientes de
la historia clínica, exploración física y ex-
ploraciones complementarias ensamblan-
do los datos disponibles, de forma que su
asociación proporcione una información
más precisa de la que ofrecen los elemen-
tos de forma aislada22. La elaboración de
un MPC implica 3 etapas: a) la derivación
del modelo, mediante la identificación de
las variables con mayor poder de predic-
ción; b) su validación en un contexto clíni-
co y población similares, y posteriormente
en situaciones y grupos diferentes, y c) el
análisis de su efecto en la clínica23.
El tratamiento de los pacientes con fiebre
supone un reto para el clínico, sobre todo
cuando en la valoración inicial no existen
síntomas, signos o hallazgos de las explo-
raciones complementarias que indiquen
un posible foco. En este contexto, la grave-
dad potencial oscila desde cuadros bana-
les hasta infecciones bacterianas que pue-
den poner en peligro la vida del enfermo si
se retrasa el tratamiento adecuado. La
predicción del resultado de los hemoculti-
vos tiene interés por 2 razones fundamen-
tales: en primer lugar, puede ser útil para
identificar a una población con riesgo muy
bajo de bacteriemia en la que su obten-
ción no esté indicada, porque no aporten
ninguna información relevante, y en se-
gundo lugar, permitiría la caracterización
de un grupo de pacientes con una proba-
bilidad muy alta de bacteriemia, en los
que estaría indicada la obtención sistemá-
tica de hemocultivos y el tratamiento anti-
biótico empírico temprano, acompañado
de una monitorización estrecha, para de-
tectar precozmente el deterioro clínico o la
existencia de complicaciones24.
La predicción de infecciones bacterianas
graves y bacteriemia se ha estudiado en
LIZARRALDE PALACIOS E, ET AL. BACTERIEMIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD: ELABORACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN CLÍNICA 
EN PACIENTES INGRESADOS EN UN SERVICIO DE MEDICINA INTERNA
244 Med Clin (Barc) 2004;123(7):241-6 14
TABLA 7
Prevalencia de bacteriemia en los grupos formados aplicando las puntuaciones
obtenidas en el análisis multivariante
Puntuación
Grupo de derivación Grupo de validación Total
N Bacteriemia, n (%) N Bacteriemia, n (%) N Bacteriemia, n (%)
0-3 84 2 (2,4) 49 2 (4,1) 133 4 (3)
4-5 89 14 (15,7) 53 12 (22,6) 142 26 (18,3)
6-7 77 33 (42,9) 41 12 (29,3) 118 45 (38,1)
≥ 8 40 26 (65) 15 12 (80) 55 38 (69,1)
Total 290 75 (25,9) 158 38 (24,1) 448 113 (25,2)
TABLA 8
Casos de bacteriemia observados y esperados según el modelo en los grupos 
de derivación y validación
Puntuación
Grupo de derivación Grupo de validación
N.o de casos OBS ESP N.o de casos OBS ESP
0-3 84 2 3,6 49 2 2,3
4-5 89 14 15,1 53 12 8,7
6-7 77 33 29,4 41 12 15,4
≥ 8 40 26 27 15 12 19,7
OBS: casos de bacteriemia observados; ESP: casos de bacteriemia esperados según el modelo de predicción. Grupo de deriva-
ción: χ2 = 1,27; p = 0,74. Grupo de validación: χ2 = 2,2; p = 0,53.
TABLA 6
Grupo de derivación. Análisis multivariante
Variable B EE OR (IC del 95%) p Puntos
Foco urinario 1,52 0,34 4,56 (2,36-8,83) < 0,001 3
Temperatura ≥ 38,3 °C 1,40 0,38 4,08 (1,92-8,65) < 0,001 2
Desviación izquierda 1 0,49 2,73 (1,05-7,11) < 0,05 1
VSG ≥ 70 mm/h 0,73 0,33 2,07 (1,08-3,98) < 0,05 1
Albúmina < 3 g/dl 0,66 0,32 1,93 (1,02-3,64) < 0,05 1
PCR ≥ 12 mg/dl 0,66 0,32 1,93 (1,03-3,62) < 0,05 1
Plaquetas < 200 × 109/l 0,62 0,32 1,87 (0,99-3,51) 0,05 1
Urea ≥ 50 mg/dl 0,60 0,32 1,83 (0,98-3,46) 0,06 1
Glucemia ≥ 140 mg/dl 0,59 0,32 1,81 (0,96-3,40) 0,07 1
Constante –4,58 0,58
B: coeficiente; EE: error estándar del coeficiente; OR: odds ratio; IC: intervalo de confianza; VSG:velocidad de sedimentación
globular; PCR: proteína C reactiva.
TABLA 5
Grupo de derivación. Análisis bivariante. Variables categóricas
Variable
Sin bacteriemia Bacteriemia p
(n = 215) (n = 75)
Sexo femenino 101 (47) 40 (53,3) NS
Enfermedad de base* 105 (48,8) 41 (54,7) NS
Estado funcional dependiente** 53 (24,7) 22 (29,3) NS
Antibiótico previo 39 (18,1) 8 (10,7) NS
Diabetes 51 (23,7) 17 (22,7) NS
Insuficiencia renal crónica 13 (6) 5 (6,7) NS
Demencia 64 (29,8) 24 (32) NS
Neoplasia 29 (13,5) 14 (18,7) NS
Hepatopatía crónica 5 (2,3) 2 (2,7) NS
Escalofríos 66 (30,7) 27 (36) NS
Mialgias 21 (9,8) 7 (9,3) NS
Shock séptico 10 (4,7) 8 (10,7) NS
Desviación izquierda 14 (6,5) 11 (14,7) < 0,05
Foco urinario 66 (30,7) 44 (58,7) < 0,001
Los datos se expresan como número absoluto y porcentaje. NS: no significativo. *Rápida o últimamente fatal (McCabe y Jack-
son). **Estado funcional dependiente: puntuación de 8 o mayor en la escala de Plutchik.
niños de varias edades25-28 y, en menor
medida, en adultos. Se han desarrollado
MPC en adultos con fiebre sin foco valora-
dos en un servicio de urgencias9, en pa-
cientes hospitalizados en diferentes servi-
cios médicos y quirúrgicos10 y en pacientes
ingresados por fiebre en un servicio de me-
dicina interna11. Estos modelos se han va-
lidado en entornos diferentes con resulta-
dos variables, pero en general inferiores a
los de los estudios originales14,24,29. Existen
otros modelos elaborados para la predic-
ción clínica de bacteriemia en pacientes
con sepsis12,13 y en ancianos30-32. Ninguno
de los modelos desarrollados por otros
autores ha demostrado su utilidad cuando
los hemos aplicado a nuestros pacientes
(datos no expuestos). Las razones que
pueden explicar el comportamiento defi-
ciente de estos modelos incluyen las dife-
rencias en la prevalencia de bacteriemia
y en las características de los enfermos
incluidos para su elaboración.
Antes de recomendar su uso generalizado
en la práctica clínica, los MPC deben de-
mostrar que poseen una calibración y ca-
pacidad de discriminación buenas y que
se pueden trasladar a otros entornos. La
calibración refleja el acuerdo entre las
predicciones del modelo y los hallazgos
obtenidos. La buena calibración de nues-
tro modelo se refleja en el resultado de la
prueba de Hosmer-Lemeshow, en la que
se obtuvo un valor de p de 0,77, y en la
χ2 de Pearson (tabla 8). Con respecto a la
discriminación del modelo, su mejor me-
dida global la proporciona el área bajo la
curva de eficacia diagnóstica. Un área de
1 representa una capacidad de discrimi-
nación perfecta, mientras que un área de
0,5 es equiparable a la obtenida por azar;
se admite que un modelo útil debe tener
un área bajo la curva mayor de 0,7 y se
considera un buen resultado cuando es
mayor de 0,833. En nuestro estudio, el
área bajo la curva del grupo de derivación
fue de 0,81 (IC del 95%, 0,76-0,86), y la
del grupo de validación, de 0,77 (IC del
95%, 0,76-0,86) (fig. 1). La existencia de
valores inferiores en el grupo de valida-
ción implica que el modelo pierde capaci-
dad de discriminación cuando se aplica a
pacientes diferentes de los empleados en
su derivación, aunque el valor permanece
en una cifra que permite considerar bue-
na la discriminación del modelo en este
grupo. Los valores del área bajo la curva
obtenidos en las series de validación de
trabajos similares al nuestro se sitúan en-
tre 0,72 y 0,7410,11.
El tercer punto a considerar es la posibili-
dad de trasladar los MPC, es decir, su
capacidad para mantener su utilidad
cuando se aplican en circunstancias dife-
rentes de las de su elaboración. La vali-
dación de los modelos de predicción de
bacteriemia en entornos diferentes de los
de su derivación ha obtenido resultados
discretos y bastante inferiores a los de los
trabajos originales14,24. La pérdida de la
capacidad de predicción puede deberse
a que el modelo otorgue valor a variables
que suponen una peculiaridad de la po-
blación incluida en la derivación y que
carecen de significación en otros grupos.
Por otra parte, la inclusión de variables
con un peso clínico evidente pero poco
frecuentes hace que la capacidad del
modelo se vea debilitada cuando se apli-
ca en otro entorno, con prevalencia dife-
rente de estas variables. Por ejemplo, en
el modelo de Bates et al10, el consumo de
drogas por vía parenteral y la existencia
de abdomen agudo constituían 2 factores
predictivos de bacteriemia, que en nues-
tra serie son prácticamente inexistentes.
Además, la utilización de variables que
entrañan un cierto grado de subjetividad
en su medición dificulta también la posi-
bilidad de trasladarlo a otros entornos. En
el modelo de Leibovici et al11, se utiliza la
presencia de escalofríos, recogida en la
historia clínica, sin que se asegure la pre-
cisión y fiabilidad de este dato. En este
mismo modelo se utilizó una modificación
no validada de la escala de Karnofsky
para realizar una determinación subjetiva
del estado funcional. En este sentido,
nuestro modelo es potencialmente más
sólido, porque la mayor parte de las va-
riables incluidas son determinaciones de
laboratorio.
Los resultados de nuestro trabajo deben
interpretarse considerando las limitacio-
nes del estudio. La primera deriva de la
heterogeneidad inherente de la variable a
predecir; la bacteriemia neumocócica en
un paciente anciano con neumonía y la
bacteriemia por bacilos gramnegativos en
una mujer joven con una pielonefritis po-
seen unas implicaciones clínicas diferen-
tes. La equiparación de estos diagnósticos
tiende a simplificar un problema comple-
jo, que puede influir en la capacidad de
los modelos para establecer prediccio-
nes. Las características intrínsecas de los
MPC suponen una limitación adicional de
este estudio y de otros similares. Ya se ha
comentado anteriormente que los mode-
los deben estar bien calibrados y deben
discriminar de forma precisa entre enfer-
medad y ausencia de enfermedad (bac-
teriemia/no bacteriemia). Una limitación
adicional de este estudio es el marco de
su elaboración: la población incluida re-
presenta un grupo muy seleccionado de
pacientes, ingresados en un servicio de
medicina interna de un hospital terciario,
con clínica adquirida en la comunidad,
que motiva la extracción de hemoculti-
vos. Desconocemos si el modelo manten-
drá su utilidad cuando se aplique a po-
blaciones diferentes; probablemente, su
capacidad de ser extrapolado sería supe-
rior si se hubiera elaborado en varios ser-
vicios o en varios centros hospitalarios.
Algunas características de nuestros pa-
cientes que probablemente influyan en la
capacidad del modelo de ser útil en otros
entornos son la media de edad elevada,
el predominio del foco urinario como ori-
gen de la bacteriemia y la práctica au-
sencia o escasa representación de cir-
cunstancias de impacto potencial, como
el consumo de drogas por vía parenteral,
la infección por el virus de la inmunodefi-
ciencia humana, la cirrosis hepática y el
abdomen agudo.
LIZARRALDE PALACIOS E, ET AL. BACTERIEMIA ADQUIRIDA EN LA COMUNIDAD: ELABORACIÓN DE UN MODELO DE PREDICCIÓN CLÍNICA 
EN PACIENTES INGRESADOS EN UN SERVICIO DE MEDICINA INTERNA
15 Med Clin (Barc) 2004;123(7):241-6 245
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
1-especificidad
S
en
si
b
ili
d
ad
Derivación (D)
Validación (V)
ABC-D = 0,81 (IC del 95%, 0,76-0,86)
ABC-V = 0,77 (IC del 95%, 0,69-0,85)Fig. 1. Comparación de las
curvas de eficacia diagnós-
tica (curvas ROC) en los
grupos de derivación y va-
lidación. ABC: área bajo la
curva; IC: intervalo de con-
fianza.
Tras considerar estas cuestiones metodoló-
gicas, la pregunta a responder es si el mo-
delo tiene utilidad clínica. Un modelo útil
tiene que proporcionar información que
sirva para modificar la práctica clínica. Los
modelos elaborados por otros autores fallan
en este punto; con los datos presentados
no pueden justificarse cambios en las deci-
siones clínicas acerca de la extracción de
hemocultivos, la monitorización clínica y la
administración de tratamiento antibiótico34.
En lo que concierne anuestro modelo,
permitió la clasificación de los pacientes
del grupo de derivación en 4 subgrupos,
con una probabilidad de bacteriemia cre-
ciente. En el grupo de riesgo inferior, la
prevalencia fue del 2,4%, mientras que en
el grupo de riesgo mayor fue del 65%. En
el grupo de validación, la prevalencia de
bacteriemia fue del 4,1 y el 85%, respecti-
vamente. La determinación de un grupo de
bajo riesgo, en el que podría omitirse la rea-
lización de hemocultivos, tiene un gran in-
terés. En nuestro trabajo, analizando de
forma conjunta las series de derivación y
validación, los pacientes incluidos en el
grupo de bajo riesgo de bacteriemia consti-
tuyeron el 29,7% del total; la prevalencia
de bacteriemia en estos pacientes fue del
3%. En otros modelos, la prevalencia de
bacteriemia en los grupos de riesgo bajo
de la derivación y validación oscila entre el
1 y el 5% en las series originales y entre el
3 y el 15% en las validaciones realizadas
en otros marcos10,11,14,24. Aunque no se ha
realizado un análisis de decisiones que es-
tablezca un umbral de probabilidad por
debajo del cual sea seguro y admisible por
parte de los clínicos no extraer hemoculti-
vos en la sospecha de bacteriemia, las pre-
valencias obtenidas son altas en la mayor
parte de estos trabajos. En nuestro estudio,
la prevalencia de bacteriemia en el grupo
de riesgo bajo también es excesiva para re-
comendar la abstención sistemática en la
extracción de hemocultivos. Una recomen-
dación asumible sería no extraerlos a me-
nos que existan datos clínicos de gravedad
o antecedentes de enfermedades de base
que constituyan una circunstancia de ries-
go. La seguridad de esta recomendación
no puede sustentarse con los datos pre-
sentados y sería recomendable establecer-
la en estudios posteriores antes de su
puesta en práctica. Por otra parte, en los
pacientes con una puntuación de 0-1 (el
8,7% del total), no se observó ningún caso
de bacteriemia, por lo que parece una
práctica segura no extraer hemocultivos. En
el grupo de mayor riesgo la prevalencia glo-
bal de bacteriemia fue del 69%; esto per-
mite seleccionar a una población con una
probabilidad muy alta de bacteriemia, can-
didata a beneficiarse de una monitorización
clínica o un tratamiento más agresivos.
En definitiva, presentamos un MPC de
bacteriemia que ha permitido dividir a
nuestros pacientes en 4 grupos con pre-
valencia creciente de bacteriemia. En el
grupo de riesgo bajo, con las limitaciones
expuestas anteriormente, podría omitirse
la extracción de hemocultivos. En cual-
quier caso, antes de proceder a la aplica-
ción en la práctica del modelo, éste debe
validarse en otras situaciones clínicas.
Por otra parte, una línea adicional de in-
vestigación sería estudiar su capacidad
de predicción incluyendo determinacio-
nes de laboratorio, como la procalcitoni-
na y las interleucinas, que han mostrado
su utilidad potencial en otras situaciones.
Como colofón, podemos añadir que nin-
gún modelo de predicción de bacteriemia
tiene la calibración, capacidad de discri-
minación, sensibilidad y especificidad ex-
quisitas que demandamos los clínicos.
Los modelos matemáticos no pretenden
sustituir al juicio clínico, sino que propor-
cionan marcos de referencia en los que
basar el diagnóstico de presunción. En el
manejo de los pacientes con sospecha
de bacteriemia, el modelo que presenta-
mos puede contribuir a modificar la acti-
tud ante la obtención de hemocultivos, el
seguimiento clínico y el tratamiento anti-
biótico empírico. Sin embargo, hoy por
hoy, las decisiones deben apoyarse, ade-
más, en consideraciones individuales de
cada paciente derivadas de la experien-
cia y de las normas de práctica clínica en
uso.
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