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Estrategias para manejo de antibióticos no mitigan resistencia

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 13 Feb 2017
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Imagen: Un nuevo estudio muestra que las actuales estrategias de los hospitales para combatir la resistencia a los antibióticos pueden ser ineficaces (Fotografía cortesía de Shutterstock).
Imagen: Un nuevo estudio muestra que las actuales estrategias de los hospitales para combatir la resistencia a los antibióticos pueden ser ineficaces (Fotografía cortesía de Shutterstock).
Un nuevo estudio concluye que ninguno de los dos regímenes actuales de antibióticos empleados en los hospitales puede mitigar eficazmente la resistencia a los antibióticos.
 
Investigadores de la Universidad de Exeter (Reino Unido), la Universidad de Sídney (Australia) y otras instituciones, llevaron a cabo un estudio matemático, teórico, para tratar de explicar por qué los ensayos clínicos recientes son incapaces de resolver el tema, altamente polémico, de cual estrategia para combatir la resistencia a los antibióticos es superior – hacer ciclos de antibióticos o mezclarlos. Hacer los ciclos implementa la restricción y priorización de diferentes antibióticos en diferentes momentos en los hospitales; en la mezcla de antibióticos, los antibióticos apropiados con asignados a los pacientes de una manera aleatoria.
 
Los investigadores concluyeron que, con base en casi cuatro millones de días de tratamiento de pacientes, seguidos en los ensayos clínicos, la literatura que mostraba apoyo a la optimización teórica de mezclar era poco apropiada y que los conjuntos de datos clínicos no pueden elegir entre los dos. Su análisis es consistente con un patrón emergente que muestra que ni el procedimiento de hacer mezclas o ciclos es mejor el uno que el otro para mitigar la selección de patógenos con respecto a la resistencia a los antibióticos. El estudio fue publicado el 17 de enero de 2017, en la revista Molecular Biology and Evolution.
 
“Matemáticamente hablando, fue muy claro, a principios de este estudio que la mezcla de antibióticos no era la forma óptima de asignar antibióticos a los pacientes, sin embargo, esto es lo que algunos médicos han llegado a creer”, dijo el autor principal, el profesor Robert Beardmore, PhD, de la Universidad de Exeter. “Pero comunicar esto era difícil, dada la complejidad de las ideas matemáticas. En última instancia, el óptimo matemático real es poco más que sentido común: obtener los fármacos adecuados para los pacientes adecuados, lo antes posible”.
 
“Está claro que los protocolos personalizados y ricos en información, pueden superar a los ciclos de antibióticos y la mezcla en los modelos matemáticos, pero incluso esta conclusión puede depender de las circunstancias matizadas del modelo”, dijo el coautor del estudio, Rafael Pena-Miller, PhD, de la Universidad de Exeter. “En el escenario del juicio final que implica que la resistencia a múltiples fármacos es endémica y está presente en todas las infecciones antes de que el paciente comience el tratamiento, importa muy poco el tipo de tratamiento que los pacientes están recibiendo. Pero antes de que se produzca una situación tan difícil de aceptar, determinar el tratamiento adecuado para tantas personas como sea posible es mucho mejor que el procedimiento de mezclar o el de hacer ciclos”.
 
“La medicina personalizada se está convirtiendo rápidamente en una realidad con aumentos dramáticos en la disponibilidad de pruebas clínicas en los puntos de atención”, agregó el autor principal, Jon Iredell, profesor de la Universidad de Sídney. “El uso de antibióticos en las infecciones graves sigue siendo una de las intervenciones más poderosas en medicina, y el uso inteligente de los antibióticos es esencial para optimizar los resultados inmediatos de los pacientes y preservar los beneficios a largo plazo”.
 
Por lo tanto, los investigadores recomiendan que los tratamientos individualizados, tanto específicos, según los patógenos, como de pacientes específicos, pueden ser una necesidad para optimizar adecuadamente el uso de los antibióticos. Mediante el uso de modelos informáticos para estudiar diferentes escenarios de medicina personalizada, los investigadores abogan por el uso de dispositivos que identifiquen las infecciones con base en diagnósticos rápidos del patógeno responsable de la infección a través del uso de firmas moleculares o hemocultivos.
 

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