A partir de la era posantibiótica existe una gran dificultad para el tratamiento de enfermedades infecciosas debido al incremento de las resistencias antimicrobianas, la escasez de nuevos antimicrobianos y la complejidad del sistema sanitario. La Organización Mundial de la Salud (OMS) lo reconoce como una de las principales amenazas para la salud pública mundial.
Para tratar de paliar este problema, se han establecido programas de optimización del uso de antimicrobianos (PROA), en entornos hospitalarios y en atención primaria, mediante equipos multidisciplinares con objetivos específicos y resultados medibles. Sin embargo, su implementación enfrenta múltiples desafíos.
Las herramientas digitales y la inteligencia artificial (IA) pueden potenciar estos PROA, así como el descubrimiento de nuevas moléculas, la identificación de patrones de resistencia y la mejora en el control y prevención de la infección.
ObjetivoAnalizar el papel que juegan las herramientas digitales y la IA en las intervenciones que realizan los equipos PROA hospitalarios para mejorar los indicadores establecidos (clínicos, microbiológicos y de consumo).
Material y métodosEste protocolo sigue la metodología PRISMA-P y ha sido registrado en PROSPERO (ID: CRD42024601221). Se realizará una búsqueda bibliográfica en PubMed, Scopus y Cochrane Library (2014–2024), posteriormente se revisará literatura gris en Google Scholar. Se incluirán artículos (ensayos clínicos, de intervención y observacionales) de pacientes adultos hospitalizados que requieran tratamiento antimicrobiano. Se evaluará el riesgo de sesgo según el tipo de estudio, y la calidad metodológica con la escala GRADE. Dos investigadores independientes realizarán la selección de los estudios, la evaluación de la calidad y la extracción de datos. Las discrepancias se resolverán por consenso o mediante la intervención de un tercer investigador.
DiscusiónEstudios previos destacan el papel de los PROA y de las herramientas digitales en la optimización antimicrobiana. Sin embargo, también se ha puesto de manifiesto la dificultad y las diferencias en el grado de implementación. La heterogeneidad de las intervenciones y de los indicadores podría ser un factor limitante para realizar un metaanálisis. A pesar de estas limitaciones, esta revisión sistemática aportará una visión más clara sobre el potencial de las herramientas digitales y la IA en los programas PROA hospitalarios.
Since the post-antibiotic era, there has been significant difficulty in treating infectious diseases due to the increase in antimicrobial resistance, the scarcity of new antimicrobials, and the complexity of the healthcare system. The World Health Organization (WHO) recognized it as one of the main public health problems.
To mitigate this issue, Antimicrobial Stewardship Programs (ASPs) have been established in hospital settings and in primary care, through multidisciplinary teams with specific objectives and measurable results. However, their implementation faces multiple challenges.
Digital tools and artificial intelligence (AI) can enhance these ASPs, contributing to the discovery of new molecules, the identification of resistance patterns, and improvements in infection control and prevention.
ObjectiveTo analyze the role of digital tools and AI in the interventions carried out by hospital-based ASP teams to improve established outcomes.
Material and methodsThis protocol follows the PRISMA-P methodology and has been registered in PROSPERO (ID: CRD42024601221). A literature search will be conducted in PubMed, Scopus, and the Cochrane Library (2014–2024); gray literature will subsequently be reviewed in Google Scholar. Articles (clinical trials, interventional and observational) involving hospitalized adult patients requiring antimicrobial treatment will be included. The risk of bias will be assessed according to the study type, and methodological quality will be evaluated using the GRADE scale. Two independent researchers will perform study selection, quality assessment, and data extraction. Discrepancies will be resolved by consensus or through the intervention of a third researcher.
DiscussionPrevious studies highlight the role of ASPs and digital tools in antimicrobial optimization. However, the difficulty and difference in the degree of implementation have also become apparent. The heterogeneity of interventions and indicators could be a limiting factor for conducting a meta-analysis. Despite these limitations, this systematic review will provide a better understanding of the potential use of digital tools and AI in hospital-based ASPs.
La creciente complejidad para abordar las enfermedades infecciosas graves, debido al aumento de la resistencia de los microorganismos a los tratamientos actuales, fue reconocida ya por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) estadounidenses en 2013, cuando comunicaron el comienzo de la era posantibiótica1. Esta situación se ve agravada por la limitada investigación en el desarrollo de nuevos antimicrobianos, así como por el mal uso o la utilización excesiva de antibióticos, lo que engloba factores relacionados con la indicación, la selección o la duración del tratamiento. La OMS ya ha clasificado la resistencia a los antimicrobianos como uno de los problemas más apremiantes de la salud pública2.
En 2016 murieron 700.000 personas en todo el mundo debido a la resistencia a los antimicrobianos3, y de ellas, aproximadamente 25.000 residían en la Unión Europea (UE)4. Si esta tendencia continúa, se estima que para 2050 alrededor de 10 millones de personas podrían morir al año, lo que superaría la cifra de muertes relacionadas con el cáncer. Además de las muertes asociadas a este problema, habría que añadir el coste adicional que ello supone para la atención médica y la pérdida de productividad, que se estiman en unos 1.500 millones de euros al año solo en la UE4.
Este problema de salud pública ha impulsado el diseño y la aplicación de estrategias destinadas a paliarlo y que giran en torno a 3 áreas (innovación, prevención y educación, y optimización).
La primera se centra en desarrollar nuevos antimicrobianos con actividad contra los microorganismos más resistentes en la actualidad. La segunda tiene como objetivo mejorar los mecanismos de prevención y control de las infecciones en los centros sanitarios. Por último, la tercera consiste en la implementación de programas de resistencia y optimización del uso de antimicrobianos (PROA) mediante la creación de equipos de trabajo multidisciplinarios (médicos expertos en el manejo de enfermedades infecciosas, farmacéuticos y microbiólogos clínicos, entre otros) con la intención de prolongar la vida útil de los antimicrobianos disponibles y obtener los mejores resultados clínicos posibles en pacientes con infecciones graves gracias al uso racional de los antimicrobianos5.
Los PROA son implementados por equipos multidisciplinarios estructurados e integrados en los sistemas de salud. Constituyen herramientas valiosas para la gestión clínica y la promoción del uso responsable de antimicrobianos6. Sus objetivos principales son:
- •
Lograr resultados clínicos óptimos tras identificar el patógeno causante de la infección.
- •
Minimizar los efectos adversos de los antibióticos, incluida la resistencia a los mismos.
- •
Promover el uso racional de los tratamientos antimicrobianos, teniendo en cuenta la efectividad para garantizar la sostenibilidad del sistema de salud.
Para evaluar el impacto de las intervenciones de los PROA, es fundamental definir objetivos específicos y medibles basados en los criterios SMART, que se caracterizan por ser específicos, medibles, alcanzables, realistas y con límites de tiempo establecidos (Specific, Measurable, Achievable, Realistic, Time-bound). Con este objetivo y a través de las sociedades científicas de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH), la Sociedad Española de Medicina Preventiva, Salud Pública e Higiene (SEMPSPH) y el Grupo de Estudio de Infecciones Hospitalarias de la Sociedad Española de Medicina Infectológica (GEIH-SEIMC), en línea con las políticas impulsadas por el Ministerio de Sanidad, se establecieron a nivel nacional diferentes indicadores para evaluar su eficacia. Se incluyeron tanto indicadores de procesos (calidad de la prescripción) como indicadores de resultados (datos de coste-consumo, clínicos y microbiológicos)7,8.
A pesar de la eficacia demostrada de los PROA9, su implementación en diferentes entornos sanitarios se enfrenta a numerosos retos; entre ellos, la variabilidad en las prácticas de prescripción de antibióticos, la escasez de personal especializado, unos recursos técnicos y humanos limitados y la necesidad de una supervisión continua. Además, el análisis de la enorme cantidad de datos clínicos asociados a las enfermedades infecciosas aumenta la carga de trabajo de los equipos sanitarios.
Las herramientas digitales y la inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de mejorar dichos indicadores para optimizar el uso de antimicrobianos mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que mejora la precisión del diagnóstico y de la toma de decisiones clínicas, reduce la duración del tratamiento, disminuye su uso inadecuado, optimiza los flujos de trabajo y analiza los resultados10–12. Además, la IA también podría resultar de utilidad para otras estrategias, como el descubrimiento de nuevas moléculas con efectos antimicrobianos, la identificación de patrones de resistencia y la mejora del control y prevención de infecciones13.
La digitalización de la información, a través de las historias clínicas electrónicas y las opciones de tecnología móvil, facilita un enfoque de gestión integrado y basado en la tecnología en los PROA14. Se necesita una infraestructura de e-salud que tenga en cuenta la complejidad del sistema sanitario, los profesionales sanitarios y los hábitos de los pacientes15.
Esta revisión sistemática tiene por objeto esclarecer la posible mejora de los resultados establecidos en los PROA hospitalarios con el uso de herramientas digitales y la IA.
ObjetivosDeterminar el papel de las herramientas digitales y la IA en las intervenciones llevadas a cabo en los PROA hospitalarios y su impacto en los resultados, en términos de mejora de los indicadores establecidos.
Materiales y métodosEste protocolo se ha elaborado siguiendo las directrices PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols)16, y la revisión se realizará de acuerdo con la declaración PRISMA17.
Criterios de inclusiónLos criterios de inclusión para las revisiones sistemáticas se basan en el marco PICOS (población, intervención, comparación, resultado y diseño del estudio) y serán los siguientes:
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P (población): pacientes hospitalizados que requieren tratamiento antimicrobiano.
- •
I (intervención): herramientas digitales e inteligencia artificial utilizadas en la optimización del uso de antimicrobianos, integradas en los PROA.
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C (Comparación): se incluirán estudios con o sin grupos de control.
- •
(Resultados): indicadores PROA establecidos: consumo, resultados clínicos y resultados microbiológicos.
- •
S (Diseño del estudio): estudios controlados aleatorizados (ECA), estudios de intervención (antes y después) y estudios observacionales (retrospectivos y prospectivos).
Se limita a publicaciones en inglés y español, publicadas entre los años 2014 y 2024. La búsqueda incluirá todo tipo de publicaciones, pero solo si el texto completo está disponible.
Criterios de exclusiónSe excluirán los estudios que no cumplan los criterios de inclusión o que cumplan alguno de los siguientes criterios de exclusión: pacientes tratados en entornos ambulatorios o de urgencias (atención primaria, pacientes ambulatorios), pacientes pediátricos y pacientes tratados con antivirales o fármacos antituberculosos.
Diseño del estudioLa figura 1 presenta el diagrama de flujo PRISMA17 que describe el proceso de búsqueda bibliográfica y de selección de estudios.
Bases de datos y estrategia de búsqueda
Dos autores llevarán a cabo una búsqueda bibliográfica exhaustiva, que incluirá todos los artículos disponibles publicados entre el 1 de enero de 2014 y el 31 de diciembre de 2024, procedentes de bases de datos revisadas por pares y fuentes de literatura gris. Se ha seleccionado este intervalo de 10 años para poder captar la evolución actual de las intervenciones digitales aplicadas a la gestión de antimicrobianos y al mismo tiempo evitar periodos anteriores con evidencias limitadas o metodologías heterogéneas. La búsqueda incluirá, entre otras, las siguientes fuentes: PubMed, Scopus (Elsevier Science) y Cochrane Library. Se utilizará una combinación de Medical Subject Headings (MeSH) y términos de texto libre. La literatura gris se recuperará mediante Google Scholar, así como a través de las listas de referencias de los artículos relevantes identificados.
Ejemplo de la estrategia de búsqueda diseñada para la base de datos PubMed:
((«digital tools»[Title/Abstract] OR «clinical decision support system»[Title/Abstract] OR «machine learning» [Title/Abstract] OR «decision making tools»[Title/Abstract] OR «predictive analytics» [Title/Abstract] OR «artificial intelligence»[Title/Abstract]) AND («antibacterial agents»[MeSH Terms] OR «antiinfective agents»[MeSH Terms] OR «antimicrobial agents»[Title/Abstract] OR «antimicrobial stewardship» [Title/Abstract])) AND ((y_10[Filter]) AND (humans[Filter]) AND (english[Filter] OR spanish[Filter]) AND (alladult[Filter]))
Selección de los estudiosDos investigadores independientes llevarán a cabo una revisión experta de la bibliografía seleccionada y los resultados se cargarán en el software Zotero®. Tras obtener los resultados iniciales de la búsqueda, se eliminarán los artículos duplicados. Los títulos y resúmenes de los artículos seleccionados se examinarán en función de los criterios de inclusión y exclusión predefinidos, y se excluirán aquellos que no cumplan los requisitos. En caso de discrepancia o incertidumbre con respecto a un artículo, se revisará el texto completo y las discrepancias se resolverán mediante debate o consulta con un tercer revisor. Para los artículos restantes, se llevará a cabo una revisión del texto completo para realizar un análisis exhaustivo, y se creará una tabla en la que se enumerarán los artículos excluidos junto con los motivos de su exclusión.
Extracción de datosSe generará una tabla estructurada que incluirá las siguientes variables para cada estudio:
Información general: autor, año, país
Diseño del estudio: ensayos controlados aleatorios (ECA), estudios intervencionistas (antes y después) y estudios observacionales (retrospectivos y prospectivos)
Duración del estudio y seguimiento
Población: tamaño de la muestra, características demográficas de los participantes
Intervención: tipo de herramienta digital o IA utilizada
Comparación: sí/no y tipo.
Medidas de resultados: consumo de antimicrobianos, resistencia bacteriana, mortalidad, duración de la estancia hospitalaria, calidad de la prescripción
Resultados: dosis diaria definida (DDD), DDD/1.000 días-paciente, días de tratamiento (DT), tasa de resistencia (%), tasa de sensibilidad (%), tasa de mortalidad (por días-paciente), duración de la estancia hospitalaria (días), tasa de tratamiento secuencial (%), tasa de aceptación de las recomendaciones (%), tasa de cumplimiento del protocolo (adecuación), tiempo hasta la primera dosis, etc.
Evaluación de la calidad del estudio: evaluación del riesgo de sesgo y evaluación de la calidad de la evidencia
Se realizará una evaluación de la calidad y del riesgo de sesgo de cada artículo incluido. Dos revisores independientes llevarán a cabo la evaluación mediante herramientas validadas de evaluación crítica (RoB-2 [herramienta de Cochrane para evaluar el riesgo de sesgo]18, ROBINS-I [riesgo de sesgo en estudios no aleatorizados de intervenciones]19 o la Escala NOS [Newcastle-Ottawa Scale]20, dependiendo del tipo de estudio). Si fuera necesario, cualquier discrepancia en las evaluaciones de calidad se resolverá mediante consenso o consultando a un tercer revisor.
RoB 2 evalúa el diseño, la realización y la presentación de informes de ensayos clínicos aleatorizados. Utiliza preguntas específicas para evaluar el sesgo en 5 dominios. El riesgo general de sesgo puede calificarse como alto riesgo de sesgo, algunas dudas y bajo riesgo de sesgo.
ROBINS-I evalúa el diseño, la realización y la presentación de informes de estudios intervencionistas. Evalúa el sesgo en 7 dominios. El riesgo global de sesgo puede calificarse como riesgo crítico, alto riesgo de sesgo, algunas dudas, bajo riesgo de sesgo e información insuficiente.
La escala Newcastle-Ottawa es un instrumento de 3 dominios con 8 ítems que se utiliza para evaluar la calidad de los estudios no aleatorizados incluidos en revisiones sistemáticas y metaanálisis. Proporciona un sistema de clasificación por estrellas que va de 0 a 9, en el que los estudios con una puntuación ≥7 estrellas se consideran de alta calidad y los que obtienen una puntuación <7 se consideran de baja calidad.
Los hallazgos de las revisiones sistemáticas se sintetizarán mediante un análisis de contenido para categorizar y resumir los datos extraídos. No se realizará ningún metaanálisis debido a la heterogeneidad de las intervenciones y las medidas de resultado.
Para determinar la calidad general de las evidencias en esta revisión sistemática, utilizaremos el enfoque GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations, del grupo de trabajo GRADE)21, una metodología ampliamente utilizada para evaluar la certeza de la evidencia en revisiones sistemáticas y guías clínicas. Dado que la revisión incluirá estudios con diferentes diseños metodológicos, se aplicará GRADE para evaluar la calidad de las evidencias para cada uno de los principales indicadores: calidad de la prescripción, consumo, resultados microbiológicos y clínicos.
Los ensayos clínicos aleatorizados comenzarán con una calificación alta, mientras que los estudios observacionales comenzarán con una calificación baja que podrá mejorarse si cumplen los criterios de solidez metodológica.
Esta revisión sistemática se llevará a cabo de acuerdo con las directrices de PRISMA para revisiones sistemáticas y metaanálisis (PRISMA-ScR)17. El número mínimo de estudios necesarios para la síntesis será de 10 artículos; se definió como un criterio operativo para garantizar que la síntesis narrativa capture patrones lo suficientemente consistentes en todos los entornos y diseños.
Discusión y limitacionesEste protocolo describe la metodología para realizar una revisión sistemática para evaluar el impacto de las herramientas digitales y la IA en los resultados de las intervenciones realizadas en el contexto de los PROA.
En los últimos años, el uso de estas tecnologías ha suscitado un interés creciente debido a su potencial para mejorar la toma de decisiones clínicas, optimizar la prescripción de antimicrobianos y ayudar a reducir la resistencia a los antimicrobianos10,13. Sin embargo, su implementación sigue enfrentándose a retos importantes, tanto en términos de integración en los sistemas de salud como en la generación de pruebas sólidas sobre su eficacia22–24. El objetivo final de esta revisión sistemática es arrojar luz sobre estas cuestiones mediante un análisis exhaustivo de las evidencias disponibles y que sirva de referencia para futuras investigaciones.
Los resultados de esta revisión proporcionarán una síntesis narrativa detallada del papel de las herramientas digitales en los PROA, que abarcará una amplia gama de tecnologías, desde los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS, por su nombre en inglés) hasta los modelos avanzados de aprendizaje automático, así como su estado de implementación. Además, la revisión tiene por objeto identificar los beneficios (medidos a través de indicadores establecidos, como el consumo, los resultados clínicos o microbiológicos y la calidad de la prescripción)7 y las limitaciones y barreras que dificultan su adopción generalizada en entornos hospitalarios9,24,25. Un desafío clave del protocolo será gestionar la heterogeneidad metodológica de los estudios incluidos, ya que pueden diferir en cuanto al diseño, los criterios de evaluación y los indicadores de medición de impacto, lo que podría complicar la generalizabilidad de los resultados.
La calidad de los artículos seleccionados también podría introducir sesgos; para minimizarlos, se llevará a cabo un análisis de subgrupos centrado en revisiones de alta y moderada calidad.
Además, se tendrá en cuenta el sesgo de publicación, ya que es posible que los estudios con resultados negativos o nulos sobre la eficacia de las herramientas digitales no se publiquen, lo que influiría en la interpretación de los resultados. Otra consideración a tener en cuenta es la rápida evolución tecnológica en este campo, lo que puede hacer que algunas intervenciones descritas en los estudios analizados queden obsoletas en poco tiempo. Además, la falta de estandarización en las medidas de los resultados entre los estudios puede limitar la viabilidad de un metaanálisis cuantitativo.
Es importante destacar que la implementación exitosa de herramientas digitales en los PROA depende de múltiples factores, entre ellos la infraestructura hospitalaria, los recursos técnicos y de personal, la formación del personal y la interoperabilidad con los sistemas existentes9,10,22.
A pesar de estas limitaciones, esta revisión sistemática contribuirá a una mejor comprensión del papel potencial de las herramientas digitales y la IA en los PROA, y aportará una sólida base para el desarrollo de futuros estándares de impacto capaces de servir de referencia para optimizar el uso de antimicrobianos en entornos hospitalarios.
Responsabilidades éticas y distribuciónPara este estudio no se solicitó la aprobación ética, ya que solo se analizarán estudios ya publicados y eso no requiere la intervención de un comité de ética.
Los resultados se distribuirán a través de una revista indexada y en conferencias científicas sobre resistencia a los antimicrobianos.
FinanciaciónEste estudio no ha recibido financiación de ninguna institución, agencia gubernamental, empresa privada u organización sin ánimo de lucro.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
Registro del protocoloDe acuerdo con las directrices, nuestro protocolo de revisión sistemática se registró en el Registro PROSPERO el 15 de octubre de 2024 y se actualizó por última vez el 27 de octubre de 2024 (número de registro: CRD42024601221).
Declaración de contribución de autoría CRediTCarlos José Cortés Sánchez: redacción, revisión y edición, redacción del borrador original, metodología, investigación, análisis formal, curación de datos, conceptualización. Fernando Salazar González: validación, supervisión, metodología, análisis formal, curación de datos, conceptualización José María Gómez Portolés: redacción, revisión y edición, validación, supervisión, curación de datos. Josefina Giménez Castellanos: redacción, revisión y edición, validación, supervisión, conceptualización. Mónica Climente Martí: redacción, revisión y edición, redacción del borrador original, visualización, validación, curación de datos.
