La pregunta
Cuando un paciente coloniza o se infecta por un microorganismo multirresistente (MMR), ¿cuánto tiempo sigue siendo detectable? La respuesta condiciona decisiones diarias en un hospital: cuándo retirar las precauciones de contacto, cómo interpretar un control negativo o qué hacer cuando un antiguo portador vuelve a ingresar.
La mayoría de los estudios se limitan a medir el tiempo hasta el primer cultivo negativo. Ese enfoque pasa por alto dos fenómenos frecuentes: la oscilación (controles que alternan resultados positivos y negativos) y la repositivización (un nuevo positivo después de varios negativos). Además, muchos trabajos mezclan muestras clínicas y muestras de vigilancia, aunque un cultivo clínico negativo indica ausencia de infección en ese foco, no el fin del estado de portador.
Qué hicimos
Realizamos un estudio de cohortes retrospectivo en el Hospital Universitario del Henares (Coslada, Madrid), con datos del registro de vigilancia epidemiológica activa entre 2022 y el primer semestre de 2026. Incluimos cuatro grupos de microorganismos: Staphylococcus aureus resistente a meticilina (SARM), enterobacterales productores de carbapenemasas (EPC), Enterococcus resistente a vancomicina y Pseudomonas aeruginosa multirresistente.
Dos decisiones metodológicas definen el estudio:
- La unidad de análisis es la trayectoria microbiológica individual: el conjunto de ingresos consecutivos de un mismo paciente con el mismo microorganismo, reconstruido desde el episodio índice hasta el final del seguimiento.
- El evento se define solo con muestras de vigilancia: la pérdida sostenida de detección exige dos o más controles de vigilancia negativos consecutivos sin positivos posteriores.
De 309 trayectorias elegibles, 106 tenían al menos dos controles de vigilancia tras el episodio índice y formaron la cohorte de análisis. La mediana de edad fue de 82 años.
Clasificamos cada trayectoria en cuatro patrones excluyentes (pérdida sostenida, repositivización, oscilante y persistente) y analizamos el tiempo hasta la pérdida de detección con curvas de Kaplan-Meier, funciones de incidencia acumulada con la muerte como evento competitivo (Aalen-Johansen), regresión de Cox y, como análisis de sensibilidad, el modelo de subdistribución de Fine-Gray.
Resultados principales
- Persistencia global: la probabilidad de seguir siendo positivo fue del 51,4 % a los 90 días, del 44,4 % a los 180 y del 38,2 % al año.
- Diferencias entre microorganismos: el SARM dejó de detectarse mucho antes que los EPC (mediana de 23 frente a 366 días; log-rank p = 0,016). Esta diferencia es coherente con sus reservorios: mucosa nasal y piel en el SARM, aparato digestivo en los EPC.
- Patrones dinámicos: el 50,9 % de las trayectorias alcanzó la pérdida sostenida, el 24,5 % fue oscilante, el 3,8 % se repositivizó y el 20,8 % permaneció persistente.
- Factores asociados: la exposición a UCI fue el factor más fuertemente asociado a la pérdida de detección (HR ajustado 2,69; IC 95 %: 1,53–4,73) y la adquisición nosocomial también se asoció de forma independiente (HR ajustado 1,82; IC 95 %: 1,02–3,25).
Cómo interpretar los resultados
La asociación con la UCI probablemente refleja, al menos en parte, una mayor intensidad de vigilancia y no un efecto biológico directo: en la UCI los controles son semanales y universales, por lo que se alcanzan antes los dos negativos consecutivos que definen el evento.
La asociación con la adquisición nosocomial no se mantuvo como significativa en el modelo de Fine-Gray (SHR 1,45; p = 0,194). La diferencia se explica por el distinto planteamiento de ambos modelos ante el evento competitivo, la muerte.
La mayor persistencia de los EPC frente al SARM se atenuó tras ajustar por exposición a UCI y origen de la adquisición (HR ajustado 0,59; p = 0,107), lo que indica confusión parcial. Aun así, la diferencia de medianas es clínicamente relevante.
Análisis posterior a la publicación: ¿qué ocurre tras dos controles negativos?
La pregunta es si dos controles negativos seguidos bastan para dar por terminada la colonización. Para responderla se reconstruyó, ordenada por fecha, la secuencia de controles de cada trayectoria.
Tres proporciones según el denominador
La definición de repositivización es la del artículo: dos o más negativos consecutivos seguidos de un nuevo positivo. Lo que cambia es el grupo sobre el que se calcula la proporción.
| Proporción | Denominador | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| 3,8 % (artículo) | 106 trayectorias de toda la cohorte | ¿Qué fracción de todas las trayectorias se repositivizó? |
| 7,0 % (4/57) | 57 trayectorias que llegaron a dos negativos consecutivos | ¿Qué fracción de las que llegaron a dos negativos se repositivizó? |
| 19,0 % (4/21) | 21 trayectorias con al menos un control tras los dos negativos | ¿Qué fracción de las que se siguieron controlando se repositivizó? |
- 106: incluye 48 trayectorias que nunca llegaron a dos negativos y 36 que llegaron sin ningún control posterior. En esos grupos la repositivización no podía ocurrir o no podía observarse.
- 57: incluye las 36 trayectorias en las que no se volvió a tomar muestra. Cuentan como «no repositivizada» aunque se desconoce qué ocurrió después. Por eso el 7,0 % es un mínimo.
- 21: solo incluye las trayectorias que se siguieron controlando después de los dos negativos. Es la proporción más cercana a la recaída real entre las observadas, pero depende de quién siguió en control.
Los 4 casos de repositivización están dentro de las 21 trayectorias con control posterior; ninguna de las 36 sin control posterior pudo registrarla. Las otras 17 tuvieron controles posteriores sin ningún positivo.
Según el número de controles posteriores
| Controles tras los dos negativos | Trayectorias | Repositivización |
|---|---|---|
| Uno | 15 | 2 |
| Dos | 4 | 1 |
| Tres | 2 | 1 |
| Total | 21 | 4 |
En los 4 casos, el primer control posterior a los dos negativos ya fue positivo.
Por microorganismo
| Microorganismo | Con dos negativos consecutivos | Sin control posterior | Con ≥1 control posterior | Repositivización |
|---|---|---|---|---|
| SARM | 33 | 27 | 6 | 1 |
| EPC | 18 | 6 | 12 | 2 |
| Enterococcus resistente a vancomicina | 2 | 0 | 2 | 1 |
| Pseudomonas multirresistente | 4 | 3 | 1 | 0 |
| Total | 57 | 36 | 21 | 4 |
- EPC: 2 de las 12 trayectorias con control posterior se repositivizaron. Solo 6 de 18 quedaron sin control tras los dos negativos.
- SARM: 1 de 6 con control posterior. En 27 de las 33 trayectorias no hubo ningún control tras los dos negativos, por lo que la cifra de 1 de 33 dice poco sobre la recaída real.
Cuándo reaparece
- Desde el segundo negativo, el positivo apareció a los 0, 7, 7 y 283 días (mediana 7).
- Los dos casos de EPC y el de Enterococcus se detectaron en 7 días o menos desde el segundo negativo; el de SARM, a los 283 días.
Qué permite y qué no permite decir
Estos datos no permiten estimar cuántos pacientes recaen realmente tras dos negativos: el 7,0 % es un mínimo y el 19,0 % es lo observado entre quienes siguieron controlándose; ninguna de las dos cifras es la proporción real. Sí muestran que la repositivización ocurre, que es más frecuente entre las trayectorias que se siguieron controlando y que, en EPC, aparece pocos días después del segundo negativo. Los números son pequeños y el 19,0 % puede estar condicionado por qué pacientes siguieron en control, aspecto no comprobado. Para estimar la recaída real harían falta controles sistemáticos después de los dos negativos.
Limitaciones
Se trata de un estudio retrospectivo de un único centro. La cohorte analizada tenía más exposición a UCI y más ingresos que las trayectorias excluidas, lo que limita la generalización. No se disponía de forma sistemática de datos sobre exposición antibiótica, comorbilidad o medidas de descolonización, y la intensidad de la vigilancia no fue homogénea entre unidades. Los grupos de Enterococcus resistente a vancomicina y Pseudomonas multirresistente fueron demasiado pequeños para extraer conclusiones específicas.
Qué puede aprender un estudiante de este diseño
Más allá de sus resultados, el estudio ilustra varias decisiones metodológicas útiles para cualquier trabajo de investigación con datos de seguimiento:
- Definir bien la unidad de análisis (aquí, la trayectoria y no el ingreso) cambia lo que se puede medir.
- La definición operativa del evento determina los resultados: restringirlo a muestras de vigilancia ofrece una estimación más conservadora.
- Los eventos competitivos importan: cuando la muerte impide observar el desenlace, las funciones de incidencia acumulada y el modelo de Fine-Gray complementan al Kaplan-Meier y al Cox.
- Comprobar los supuestos del modelo (riesgos proporcionales mediante residuos de Schoenfeld) y reconocer los sesgos de información, como la distinta intensidad de seguimiento entre unidades.
Si está diseñando un estudio con datos de seguimiento o análisis de supervivencia, puede solicitar acompañamiento.
Referencias
- González-Vélez AE, Reyes-Cintas F. Longitudinal dynamics of microbiological persistence and loss of detection in multi-drug-resistant organisms: a survival analysis based on individual epidemiological surveillance trajectories. J Hosp Infect. 2026;178:17-25. doi:10.1016/j.jhin.2026.09.011