Vol. 38 Núm. 5 (2021): Octubre
Artículos de Revisión

Medicina de precisión para el diagnóstico de sepsis neonatal: Revisión sistemática y metaanálisis

Sergio Iván Agudelo Pérez
Universidad de La Sabana
Biografía
Carlos Molina Castaño
Universidad CES
Biografía
Laura Quintero
Universidad de La sabana

Publicado 2021-11-18

Cómo citar

1.
Agudelo Pérez SI, Molina Castaño C, Quintero L. Medicina de precisión para el diagnóstico de sepsis neonatal: Revisión sistemática y metaanálisis. Rev. Chilena. Infectol. [Internet]. 18 de noviembre de 2021 [citado 13 de marzo de 2026];38(5). Disponible en: https://revinf.cl/index.php/revinf/article/view/938

Resumen

Antecedentes. Los biomarcadores actuales para el diagnóstico de sepsis neonatal tienen una exactitud limitado. El desarrollo de la medicina de precisión basada en tecnologías omicas ofrecen una oportunidad para mejorar el diagnóstico de la sepsis neonatal.

Objetivos. Evaluar la sensibilidad y especificidad de las pruebas basadas en tecnologías omicas (metabolómica, proteómica y genómica) para el diagnóstico de sepsis neonatal.

Metodología. Se realizó una revisión sistemática en bases de datos electrónicas. Se incluyeron estudios observacionales y ensayos clínicos que evaluaran las pruebas basadas en tecnologías omicas en neonatos comparado con el cultivo para el diagnóstico de sepsis neonatal. Para el metaanálisis se planteó una modelo de efectos aleatorios y una evaluación de la heterogeneidad a través de un análisis de subgrupos por prueba omica, edad gestacional y tiempo de establecimiento de la sepsis.

Resultados. Se observa expresión diferencial del genoma, proteoma y metaboloma entre los neonatos con y sin sepsis, identificando diferentes biomarcadores. El metaanálisis mostró una medida de resumen combinada para la sensibilidad de 0.88 (IC 95% 0.72, 0.96), especificidad de 0.76 (IC 95% 0.62, 0.85).

Conclusión. Las pruebas basadas en omicas tienen una alta sensibilidad, siendo las de mejor rendimiento las basadas en genómica/transcriptómica. Los estudios tienen alta heterogeneidad.