El antibiótico correcto desde la primera dosis
Antibiogramas a nuestra medida: del antibiograma tradicional al WISCA bayesiano en México
Doña Rosa, 68 años. ¿Qué antibiótico le da hoy?
Cobertura: WISCA bayesiano jerárquico, IVU de inicio comunitario, HCFAA (Gómez-Quiroz et al., Antibiotics 2025). ≈ leído de la Fig. 3. *Nitrofurantoína no está indicada en pielonefritis.
- Diabetes tipo 2; dos IVU este año
- Ciprofloxacino hace 2 meses
- Fiebre 39 °C, dolor lumbar derecho, Giordano +
- TA 85/50 mmHg, FC 118 lpm, confusión leve
- Leucocituria y nitritos positivos; urocultivo tomado
Pielonefritis con sepsis: cada hora cuenta y el cultivo tardará 48–72 h.
Caso ilustrativo construido con el perfil de la cohorte de IVU del HCFAA. Vote a mano alzada; el presentador registra los votos con + / −.
La resistencia antimicrobiana va en ascenso
Estimaciones del estudio GBD 2021 sobre resistencia bacteriana (Lancet, 2024) y proyecciones a 2050.
GBD 2021 Antimicrobial Resistance Collaborators. Lancet 2024;404:1199-226. doi:10.1016/S0140-6736(24)01867-1
México: resistencia alta y heterogénea
Y en nuestros hospitales de Guadalajara…
Fallar la primera dosis cuesta vidas; pasarse de amplio también
El antibiograma acumulado: una bacteria, un antibiótico
Toque una celda. Luego pregúntese: ¿cuál de estas filas es la de mi paciente?
% de aislamientos sensibles · valores ilustrativos · CLSI M39: primer aislamiento por paciente, ≥30 aislamientos, anual.
Seleccione una celda para ver cómo se interpreta.
Calculadora WISCA: 100 pielonefritis y un esquema
Cobertura = Σ P(patógeno | síndrome) × P(sensible | patógeno, esquema). Mueva los controles y observe cuántas de las 100 pacientes quedan cubiertas.
Hebert C, et al. Infect Control Hosp Epidemiol 2012;33:381-8. doi:10.1086/664768 · Valores precargados: ilustrativos.
Laboratorio bayesiano: del porcentaje a la incertidumbre
Ustedes ya piensan así: probabilidad pretest × razón de verosimilitud = probabilidad postest. Aquí: prior (red regional, años previos) × datos locales = posterior.
Grosor de cada rama ∝ probabilidad. Verde: sensible (cubierto); rojo: resistente. Adaptado de la Fig. 1a del suplemento de Barbieri et al. (2021), basada en Bielicki et al. (2016).
Bielicki JA, et al. J Antimicrob Chemother 2016;71:794-802 · Barbieri E, et al. Antimicrob Resist Infect Control 2021;10:74 · Datos de la simulación: ilustrativos (conteos de un síndrome urinario tipo).
“Tomar prestada” información entre hospitales
Mueva el control: de “cada hospital solo” (sin agrupar) a “todos iguales” (agrupamiento completo). El modelo jerárquico vive en medio: los hospitales con pocos datos se acercan a la media; los grandes casi no se mueven.
Estimador beta-binomial de Bayes empírico: (s + κ·μ)/(n + κ). Hospitales A–D ilustrativos · Gómez-Quiroz 2025 (Fig. 3) · *Zepeda-Gutiérrez et al., manuscrito en revisión.
Del porcentaje por bacteria a la probabilidad por síndrome
Explorador de escenarios: la microbiología local manda
Elija un escenario, ajuste el umbral de cobertura y vea qué esquema de menor espectro lo supera (clasificación AWaRe de la OMS).
La guía pone el umbral; nuestra microbiología decide si lo cruzamos
Seis pasos para ajustar una guía con microbiología local
Propuesta basada en Hebert 2012, Bielicki 2016, Barbieri 2021 y los artículos del autor. Los umbrales son orientativos y se definen por consenso local.
Del celular a la guía: un antibiograma que aprende solo
Simulación: cada cultivo que se sube desde el celular actualiza el modelo bayesiano. El posterior de hoy es el prior de mañana.
Nuevo cultivo
Cinco mensajes para el lunes en el consultorio
Dr. Jaime Briseño Ramírez · Infectología · Universidad de Guadalajara · Hospital Civil de Oriente
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