Uso adecuado de hemocultivos en el servicio de urgencias mediante aprendizaje automático (ABC)

Justificación: El uso excesivo de hemocultivos en los departamentos de emergencia conduce a bajos rendimientos y un alto número de cultivos contaminados, lo que se asocia con un aumento de los diagnósticos, el uso de antibióticos, la hospitalización prolongada y la mortalidad. Lo ideal sería realizar hemocultivos sólo en pacientes con alto riesgo de obtener un cultivo positivo. Los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje automático para predecir el resultado de los hemocultivos en el servicio de urgencias. La validación retrospectiva y prospectiva de la herramienta en diversos entornos muestra que se puede utilizar para reducir el número de análisis de hemocultivos en al menos un 30 % y ayudar a evitar los costos ocultos de los cultivos contaminados.

Objetivo: Este estudio tiene como objetivo investigar si el uso de nuestra herramienta de predicción de hemocultivos no es inferior a la práctica actual y si puede mejorar ciertos resultados.

Diseño del estudio: ensayo controlado aleatorio de no inferioridad. Población de estudio: Todos los pacientes adultos que acuden al servicio de urgencias con indicación clínica de análisis de hemocultivo (según el médico tratante).

Intervención: En el grupo de control, todos los pacientes se someterán a un análisis de hemocultivo. En el grupo de intervención, el médico seguirá los consejos de nuestra herramienta de predicción de hemocultivos. Si la probabilidad de un hemocultivo positivo es <5%, se cancelará el análisis del hemocultivo y se destruirá la muestra. Si el cambio de un hemocultivo positivo es> 5%, el análisis del hemocultivo se realizará como de costumbre.

Parámetros/criterios de valoración principales del estudio: el criterio de valoración principal es la mortalidad a 30 días, para la cual los investigadores pretenden mostrar no inferioridad. Los resultados secundarios clave, para los cuales los investigadores también pretenden demostrar no inferioridad, son las tasas de admisión hospitalaria, la mortalidad hospitalaria y la duración de la estancia hospitalaria.