Identificación de marcadores del pronóstico de sepsis en pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos

Resumen

A pesar de los avances en la medicina moderna, la sepsis continúa siendo una de las principales causas de mortalidad en el mundo. La incidencia de la sepsis aumenta con la edad y la presencia de comorbilidades, tales como la diabetes y la inmunosupresión. Todo ello conlleva un aumento en las hospitalizaciones y, por tanto, del gasto sanitario. Para evaluar la gravedad de los pacientes, se han propuesto distintos índices pronósticos que integran una serie de variables clínicas y bioquímicas. A pesar de su utilidad demostrada en la evaluación del paciente crítico, no son suficientes para predecir con exactitud su evolución. Por todo ello, nuestra hipótesis de trabajo es que los índices pronósticos APACHE II, SAPS II y SOFA, podrían mejorar su capacidad predictiva tras añadir otras variables mediante modelos multivariantes. Dichas variables podrían ser: (i) variables clínicas o bioquímicas no incluidas en el cálculo de dichos índices; (ii) biomarcadores moleculares que participen en la patogenia de la sepsis, principalmente citocinas de las respuestas Th1, Th2 y Th17, por su importancia en la fisiopatología de la sepsis. Por tanto, nuestro objetivo global fue definir mejor el pronóstico de los pacientes sépticos ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), en cuanto a: (i) la mortalidad, (ii) la aparición de fracaso de órganos específicos en las primeras 72 horas de estancia en la UCI y (iii) el tiempo de estancia en la UCI de los pacientes supervivientes. Para ello, se analizaron 104 pacientes con diagnóstico de sepsis o shock séptico que ingresaron en la UCI del Complejo Asistencial de Salamanca. En todos ellos, se cuantificaron los niveles plasmáticos de IL2, IL4, IL6, IL10, TNFα, IFNγ e IL17A en las primeras 24 horas de su ingreso. Tras realizar los análisis estadísticos pertinentes, observamos que los niveles de citocinas de las respuestas Th1, Th2 y Th17, incluidos en modelos combinados, mejoran la capacidad predictora de los tres índices pronósticos estudiados en cuanto a la evolución de la sepsis. Además, también permiten generar modelos multivariantes para predecir el fracaso de órganos específicos de los pacientes sépticos en las primeras 72 horas del ingreso en la UCI.