El Staphylococcus epidermidis, una bacteria comensal de la piel, está emergiendo como un patógeno oportunista importante debido a su capacidad para formar biofilms. Un estudio reciente encontró que
Staphylococcus epidermidis es una causa frecuente de uretritis en hombres.
Los investigadores estudiaron 48 pacientes masculinos con diagnóstico clínico de uretritis realizado por el médico de familia y que acudieron a un laboratorio de microbiología con indicación de exudado uretral con cultivo.
Los resultados mostraron que en todos los casos la causa de la uretritis era Staphylococcus epidermidis, productor de biofilm. Estos gérmenes demostraron resistencia reducida o nula a varios antibióticos comunes como ciprofloxacina, norfloxacina, amikacina, gentamicina, amoxicilina con sulbactan, cotrimoxazol y tetraciclina.
Los autores concluyen que Staphylococcus epidermidis productor de biofilm se está convirtiendo en un patógeno frecuente detrás de las uretritis en hombres, y que muestra resistencia significativa a muchos antibióticos betalactámicos. Esto destaca la importancia de identificar correctamente la bacteria causante y realizar pruebas de sensibilidad a antibióticos para guiar el tratamiento adecuado.
Vea el artículo completo:
García-Mariño KC, Expósito-Boue LM, Gan-Fong LA, Arias-Álvarez Ed. Staphylococcus epidermidis productor de biofilm como causa de uretritis en el sexo masculino. Rev Inf Cient [Internet]. 2023 [citado 23 Jun 2023];102(0).
La consulta en atención primaria es el lugar idóneo para hacer el cribado del deterioro neurocognitivo leve, que se puede llevar a cabo en menos de 10 minutos gracias a pruebas cognitivas breves. Al momento de tratar es prioritario deprescribir, dado el gran número de interacciones farmacológicas que potencian alteraciones neurocognitivas, además se incide en el valor que aportan las terapias no farmacológicas.
Durante el XXIX Congreso Nacional de Medicina General y de Familia (SEMG) celebrado en Granada, España, el Dr. Alberto Freire, médico de familia y responsable del grupo de neurología de la sociedad, expuso la forma de detectar en pocos minutos el deterioro neurocognitivo en la consulta de atención primaria, así como un algoritmo escalonado de diagnóstico y tratamiento de esta patología de gran prevalencia e infradiagnosticada en nuestro medio.
El especialista desmitificó que «los problemas de memoria vayan asociados a la edad», si bien es cierto que en el envejecimiento normal «hay una fragilidad cognitiva, algunos procesos irán un poco más lentos, pero no habrá un deterioro funcional significativo». Entre el envejecimiento normal y la demencia está el déficit neurocognitivo leve y ambos pueden estabilizarse.
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Nuestra recomendación de la semana es el curso de autoaprendizaje«Introducción a las Funciones Esenciales de Salud Pública (FESP) renovadas», disponible en el Campus Virtual de Salud Pública (CVSP) de la OPS.
El propósito de este curso es dar a conocer el nuevo marco conceptual de las FESP, proporcionando los conceptos clave de su metodología de evaluación y el fortalecimiento de la rectoría de las autoridades de salud. La meta es motivar a los participantes a identificar su contribución personal y convertirse en agente de cambio para avanzar hacia la salud universal.
Está dirigido a:
- Personal de los equipos de salud (médicos, enfermeros y otros agentes de salud).
- Docentes y estudiantes de ciencias de la salud, sociales y afines.
- Investigadores con vinculación a áreas sociosanitarias.
- Líderes comunitarios y representantes de organizaciones no gubernamentales.
- Otros actores comprometidos con la Salud Pública.
Duración estimada: Para completar el curso, se necesitan alrededor de 10 horas de trabajo, incluyendo la realización de la evaluación final. Por tratarse de un curso de autoaprendizaje, los participantes pueden regular sus tiempos y momentos de dedicación. No hay una fecha límite para completarlo.
Metodología: La modalidad del curso es autoaprendizaje, lo que significa que no tiene tutores ni fecha de finalización establecida y, como tal, los participantes podrán acceder a los contenidos y completar el curso a su propio ritmo.
En su diseño se han combinado recursos de aprendizaje multimedia con ejercicios de reflexión y foros opcionales, que buscan generar una instancia de análisis sobre el contenido, aplicándolo a la realidad local de los participantes.
Los interesados deben realizar el registro en el CVSP si aún no lo han hecho.
Acceda al curso desde aquí.
Un equipo de investigadores españoles creó un algoritmo diagnóstico dirigido por ordenador para la identificación de nódulos pulmonares a partir de radiografías de tórax con y sin nódulos pulmonares y ha encontrado que:
- En una cuarta parte de las radiografías de tórax consideradas de alta probabilidad para nódulo pulmonar por el algoritmo, el hallazgo se confirmó y correspondía a un cáncer de pulmón no diagnosticado en una décima parte de los casos.
¿Por qué es importante este estudio?
- El cáncer de pulmón es uno de los tumores más frecuentes en España. Según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) para 2023 se esperan 31.282 nuevos diagnósticos. Además, el cáncer de pulmón es uno de los responsables del mayor número de fallecimientos a nivel mundial (18,2 % del total de muertes por cáncer).
- La tasa de mortalidad de esta neoplasia varía sustancialmente en función del estadio de la enfermedad en el momento del diagnóstico. Más de tres cuartas partes de los casos se detectan en estadios avanzados, por ello resulta fundamental mejorar el diagnóstico precoz, que resulta complicado ante la falta inicial de síntomas, muchos de ellos inespecíficos.
- La radiografía de tórax es una prueba de imagen que se realiza con relativa frecuencia; sin embargo, en muchas ocasiones estas no son interpretadas por radiólogos. Esto puede significar que la presencia de nódulos pulmonares sean pasados por alto ante la dificultad de la interpretación de esta prueba por parte de no especialistas.
- Recientemente, se ha propuesto la introducción de herramientas basadas en algoritmos de deep learning o aprendizaje profundo para la interpretación de estas imágenes. Los algoritmos de diagnóstico asistido por ordenador pueden integrarse en el software de diagnóstico y se han utilizado con éxito en imagen torácica, incluyendo la evaluación de radiografías de tórax con precisiones superiores al 90% para la identificación de nódulos pulmonares en algunos estudios.[2] Sin embargo, las bases de datos utilizadas hasta la fecha han sido, en la mayoría de los casos, pequeñas y sin validación clínica por parte de radiólogos.
Metodología
- Un equipo de investigadores españoles creó un algoritmo diagnóstico dirigido por ordenador para la identificación de nódulos pulmonares a partir de radiografías de tórax con y sin nódulos pulmonares.
- El algoritmo se utilizó en una cohorte retrospectiva de pacientes con radiografías realizadas en 2008 y no examinadas por un radiólogo cuando se obtuvieron.
- Las radiografías se clasificaron según la probabilidad de nódulo pulmonar, fueron leídas por un radiólogo y se evaluó la evolución durante los tres años siguientes.
- El algoritmo clasificó 20.303 radiografías y definió cuatro subgrupos con 250 imágenes cada uno (percentiles ≥ 98, 66, 33 y 0).
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