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04 may 2021 - 07 may 2021
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Analizador automatizado de orina detecta la morfología de los uropatógenos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Jan 2021
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Imagen: El Atellica UAS800 es un analizador de sedimentos de orina completamente automatizado que funciona con imágenes digitales avanzadas de alta resolución (Fotografía cortesía de Siemens Healthineers).
Imagen: El Atellica UAS800 es un analizador de sedimentos de orina completamente automatizado que funciona con imágenes digitales avanzadas de alta resolución (Fotografía cortesía de Siemens Healthineers).
La infección del tracto urinario (ITU) es una enfermedad infecciosa que se encuentra frecuentemente en la vida diaria y es una infección representativa que puede causar una sepsis grave. Las ITU son muy difíciles de diagnosticar y el tratamiento innecesario con fármacos antibacterianos de las afecciones con urocultivo positivo debido a bacterias asintomáticas y orina contaminada por la vulva, suele ser un desperdicio.

Actualmente, el método estándar de oro para identificar el organismo causante de la infección urinaria es mediante el cultivo bacteriano, pero tales pruebas requieren un tiempo prolongado y, por lo general, es imposible obtener los resultados de las pruebas al mismo tiempo que el tratamiento ambulatorio. En los últimos años, la microscopía automatizada se ha convertido en la principal herramienta utilizada en todo el mundo para el análisis urinario automatizado.

Los científicos del laboratorio clínico de la Universidad de Atención de Salud de Tenri (Tenri, Japón), examinaron 118 muestras de orina puntuales de pacientes ambulatorios en las que se observaron piuria y bacteriuria (mediante citometría de flujo (conjunto de entrenamiento: 81; conjunto de validación cruzada: 37). El equipo realizó un análisis de microscopía con coloración de Gram y un cultivo de orina y llevó a cabo la identificación de la cepa de las colonias en crecimiento mediante espectrometría de masas de tiempo de vuelo de ionización por desorción láser asistida por matriz (MALDI ‐ TOF MS).Utilizaron un MALDI Biotyper (Bruker Daltonics, Bremen, Alemania).

Los científicos utilizaron el Atellica UAS800 (Siemens KK, Tokio, Japón), que puede medir 14 elementos: bacterias totales (BAC), bacilos (BACr), cocos (BACc), eritrocitos (GR), leucocitos. (GB), cilindros hialinos (HYA), células epiteliales escamosas (EPI), células epiteliales no escamosas (NEC), cristales (CRY), grupos de leucocitos, cilindros patológicos (PAT), levaduras (YEA), moco (MUC) y espermatozoides (SPRM). El Atellica UAS800 es un analizador de microscopía de orina automatizado cuyo método se basa en el principio de captura y análisis de imágenes microscópicas con una cámara digital.

Los investigadores informaron que la sensibilidad de detección del Atellica UAS800 era de 106 UFC/mL y la reproducibilidad en ese rango era buena, pero la fiabilidad de los datos para el número de cocos era baja. El análisis de regresión logística múltiple con cada variable explicativa (14 ítems del Atellica UAS800, edad y sexo), que mostraba reveló la mejor fórmula de predicción para la discriminación de la morfología de uropatógenos, fue un modelo con cinco variables explicativas: número de bacilos, células epiteliales escamosas, edad, número de cocos y eritrocitos. Para un valor de corte previsto de 0,449, la sensibilidad fue de 0,879 y la especificidad fue de 0,854. En el conjunto de validación cruzada, la sensibilidad fue 0,813 y la especificidad fue 0,857.

Los autores concluyeron que el Atellica UAS800 podía detectar células epiteliales escamosas, un indicador de contaminación vaginal, con alta sensibilidad, lo que mejoró aún más el desempeño. El uso simultáneo de esta fórmula de predicción de probabilidad con los resultados del análisis de orina puede facilitar la predicción en tiempo real de los uropatógenos y la contaminación vaginal, proporcionando así información útil para la terapia empírica. El estudio fue publicado el 10 de enero de 2021 en la revista Journal of Clinical Laboratory Analysis.

Enlace relacionado:
Universidad de Atención de Salud de Tenri
Siemens K.K.

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