Résumé
OBJETIVO: Identificar elementos clínicos sencillos que hagan posible determinar adecuadamente los casos con mayor probabilidad de presentar aislamientos bacterianos en los hemocultivos. MÉTODOS: Estudio de casos y controles con pacientes internados por neumonía adquirida en la comunidad entre 1998 y 2009, definiéndose como casos a los pacientes que presentaron hemocultivos positivos y como controles a aquellos con hemocultivos negativos. Se registraron variables demográficas y clínicas y se las sometió a un análisis bivariado. Las que presentaron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos fueron introducidas en un modelo de regresión logística para definir predictores independientes y generar un modelo de predicción clínica. RESULTADOS: De los 322 pacientes estudiados, 15,2 por ciento tuvo hemocultivos positivos. Diez variables mostraron diferencias significativas, pero solo tres (temperatura <38°C, sodio <135 mEq/L y puntaje CURB-65) fueron seleccionadas para el análisis multivariado. El modelo desarrollado mostró escasa capacidad para predecir el resultado de los hemocultivos (R² = 0,176; Hosmer-Lemeshow: P = 0,338). CONCLUSIONES: Los datos obtenidos en esta serie no evidenciaron elementos clínicos con capacidad suficiente para predecir el resultado de los hemocultivos.
OBJECTIVE: Identify simple clinical elements that can be used to adequately determine the cases with the highest probability of presenting bacterial isolates in blood cultures. METHODS: Case-control study with patients hospitalized for community-acquired pneumonia from 1998-2009. Patients with positive blood cultures were defined as cases, and patients with negative blood cultures were defined as controls. The demographic and clinical variables were recorded and a bivariate analysis was conducted. The variables with statistically significant differences between the groups were introduced in a logistic regression model in order to define the independent predictors and generate a clinical prediction model. RESULTS: A total of 15.2 percent of the 322 patients studied had positive blood cultures. Ten variables showed significant differences, but only three variables (temperature <38°C, sodium <135 mEq/L and CURB-65 score) were selected for the multivariate analysis. The model developed showed limited capacity to predict the result of the blood cultures (R² = 0.176; Hosmer-Lemeshow: P = 0.338). CONCLUSIONS: The data obtained in this series did not demonstrate clinical elements with sufficient capacity to predict the result of the blood cultures.