“Uno de los primeros deberes del médico es educar a las masas a no tomar medicinas.” -William OslerUna paciente joven llama a un médico conocido de su familia por disuria, urgencia miccional y polaquiuria. A pesar de parecer un cuadro simple, tras diagnosticarle vía telefónica una Infección del Tracto Urinario (ITU), el médico le prescribe un antibiótico de amplio espectro para “cubrir todas las opciones” y “prevenir recidivas”. Aunque es un caso hipotético, es frecuente encontrarse con estas situaciones que aunque parezcan aisladas, prolongan el círculo vicioso de otra pandemia de nuestros tiempos: la resistencia a antibióticos. La <a href="https://www.docred.com/articulos/ar-resistencia-mediada-plasmidos-colistina-america-latina-caribe" target="_self">resistencia a antibióticos</a> es una gran amenaza para la práctica médica, y se prolonga considerablemente por la sobreutilización de antibióticos y por la automedicación. En atención primaria es donde más comúnmente se formulan antibióticos de forma innecesaria, o se utilizan opciones de amplio espectro (usualmente, de segunda línea) por no contar con herramientas óptimas para tomar decisiones más informadas. El problema, es que al percibir la creciente resistencia a antibióticos, seguir usando los medicamentos de segunda línea solo empeora el problema inicial. Nuevas opciones: Una herramienta que personaliza la indicación antibióticaUna de cada dos mujeres presentará <a href="https://www.docred.com/guias/gu-infecciones-urinarias-recurrentes-complicadas-mujeres-1" target="_self">una infección urinaria simple</a> en el transcurso de su vida. Considerando estas cifras, las ITUs son una de las causas más frecuentes de prescripción de antibióticos en consulta médica, pero también se asocian a fallas en el tratamiento y formulación de opciones de amplio espectro. Un estudio publicado en Science Translational Medicine presenta una novedosa herramienta de decisiones basada en algoritmos por aprendizaje automático (machine learning) para predecir la probabilidad de resistencia a antibióticos y así recomendar la mejor opción al médico tratante justo en el punto de atención (1). Para la investigación, se tomaron los datos de más de 13.000 mujeres con ITUs en dos hospitales de Estados Unidos a las cuales se les formularon 4 tratamientos comunes para este diagnóstico. Luego, se usaron los modelos automatizados por algoritmo para determinar la probabilidad de resistencia y mejor opción disponible según características individuales de las pacientes. Según los resultados obtenidos, el algoritmo habría evitado la prescripción de antibióticos de segunda línea en un 67%, habría reducido la formulación antibiótica inapropiada (elección de una opción a la cual la bacteria es resistente) en un 18%, y podría seleccionar una opción de primera línea adecuadamente en un 92% de los casos en los cuáles el médico seleccionó una de amplio espectro. La aplicación de este tipo de propuestas basadas en inteligencia artificial en la práctica clínica podría disminuir considerablemente la sobreutilización de antibióticos de amplio espectro, sin disminuir la eficacia terapéutica. Un ejemplo más de cómo la orientación adecuada de tecnologías de la salud puede mejorar la medicina para pacientes y profesionales de la salud por igual. Combatir la automedicación en una época hiperconectadaEn una época en la que a los pacientes les basta con escribir en su teléfono inteligente o computadora el nombre de un medicamento -restante de formulaciones pasadas, probablemente para otra condición- para saber en qué situaciones generales puede ser utilizado, es sumamente común la automedicación como primera respuesta a cualquier síntoma preocupante. Esto no sólo ha <a href="https://www.docred.com/noticias/ne-mitad-pacientes-covid-19-reciben-antibioticos-innecesarios" target="_self">aumentado con la pandemia de COVID-19</a>, sino que también sucede en cada estación anual con incremento en los casos de influenza, y particularmente impacta el uso indiscriminado de antibióticos para cuadros virales. En la era de la información, es fácil perder la credibilidad por parte de los pacientes por no prescribir lo que ellos creen que necesitan. Pero también es más fácil guiarlos para que accedan a recursos fácilmente entendibles para ellos en explicaciones sencillas para prevenir la automedicación. La educación y concientización, así como evitar formular medicamentos por medios digitales a conocidos y familiares sin conocimiento adecuado del cuadro clínico, pueden ayudar a entender la complejidad que conlleva la farmacocinética de cada producto cuando se aplica en la práctica médica. La resistencia a antibióticos, aunque no lo parezca, puede contenerse en cada caso clínico en el que se formulen drogas de primera línea o en los que las prescripción sea adecuada y personalizada. El concepto de que todos los pacientes necesitan antibióticos de amplio espectro es un mito, confiar en años de ensayos clínicos y establecimiento de posologías puede salvarnos de una pandemia incluso más peligrosa que las anteriores a las que se ha expuesto la humanidad: infecciones bacterianas en las que ningún agente funcione a escala global.  También le podría interesar: <a href="https://www.docred.com/noticias/ne-mitad-pacientes-covid-19-reciben-antibioticos-innecesarios" target="_self">¿Cómo comunicarse mejor con pacientes por medios digitales?</a>

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El desafío de prescribir antibióticos en la era de la resistencia

La resistencia a antibióticos es una gran amenaza para la práctica médica, y se prolonga considerablemente por la sobreutilización y automedicación. 