Prueba de IA en la administración de antibióticos

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Por qué se limita el antibiograma hospitalario como guía para el tratamiento empírico de un paciente específico?
   • Sólo enumera medicamentos antivirales.
   • Se actualiza cada hora y es difícil de leer.
   • Informa los promedios de susceptibilidad de todo el hospital e ignora el historial del individuo.
   • Solo está disponible después del regreso de las culturas.
2. ¿Qué par relaciona correctamente cada error de prescripción con su costo, como lo describe la guía?
   • Demasiado estrecho corre el riesgo de que el tratamiento fracase; demasiado amplio impulsa la resistencia y C. difficile
   • Demasiado estrecho causa C. difficile; demasiado amplio provoca el fracaso del tratamiento
   • Ambos errores sólo aumentan los costes
   • Ninguno de los errores afecta los resultados de los pacientes
3. ¿Cuál es el objetivo de aplicar el aprendizaje automático a los espectros de masas MALDI-TOF en el laboratorio de microbiología?
   • Para identificar el tipo de sangre del paciente.
   • Estimar la resistencia horas antes de que finalicen las pruebas de susceptibilidad convencionales.
   • Para medir los niveles de antibióticos en sangre.
   • Para reemplazar la necesidad de cultivar bacterias
4. ¿Por qué los modelos de resistencia entrenados con resultados de cultivo sufren de sesgo de selección?
   • Los cultivos sólo se hacen en niños.
   • Los resultados de los laboratorios informan en diferentes idiomas
   • Sólo los pacientes que fueron sometidos a cultivo reciben etiquetas y, a menudo, están más enfermos o son más complejos.
   • Las bacterias resistentes no se pueden cultivar
5. ¿Por qué la guía recomienda la validación temporal de los modelos de resistencia?
   • Los patrones de resistencia y los puntos de interrupción CLSI o EUCAST cambian con el tiempo
   • Hace que los modelos entrenen más rápido
   • Los reguladores prohíben las divisiones aleatorias
   • Los datos más antiguos siempre son más precisos
6. ¿Qué decisión NO puede tomar un modelo de predicción de resistencia, según la guía?
   • ¿Qué fármaco es probable que sea ineficaz?
   • La probabilidad de MRSA
   • El medicamento más limitado que probablemente funcione
   • Si el paciente necesita antibióticos, como distinguir una infección verdadera de una bacteriuria asintomática.
7. En la auditoría y retroalimentación prospectiva, ¿qué sucede?
   • Los farmacéuticos o médicos de enfermedades infecciosas revisan las recetas activas y recomiendan cambios.
   • Los pacientes califican sus antibióticos después del alta
   • Los medicamentos están bloqueados hasta que llegue el resultado del laboratorio.
   • El software cancela automáticamente todos los pedidos de amplio espectro
8. ¿Qué informó el estudio Kanjilal de 2020 sobre infecciones del tracto urinario para pacientes ambulatorios?
   • El algoritmo eliminó la necesidad de urocultivos.
   • Probado retrospectivamente, el algoritmo podría reducir el uso de antibióticos de segunda línea y al mismo tiempo mantener la terapia ineficaz similar o inferior a la elección de los médicos.
   • Los médicos se negaron a utilizar el algoritmo en un ensayo aleatorio
   • El algoritmo aumentó las tasas de resistencia.