Revisão sistemática dos modelos de predição de risco para infecção do trato urinário associada ao cateter

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in public health30 set 20260 citações

O que aconteceu

Rever sistematicamente e avaliar criticamente modelos de predição de risco publicados para infecção do trato urinário associado ao cateter (CAUTI) em pacientes adultos internados. Foram pesquisadas oito bases de dados eletrônicas desde o início até 30 de junho de 2026. Dois revisores rastrearam independentemente registros e extraíram dados utilizando o checklist do CHARMS; o risco de viés e aplicabilidade foi avaliado com o PROBAST.

O que encontraram

Foram incluídos 13 relatórios descrevendo 18 modelos de predição de 12 coortes independentes. Todos foram retrospectivos, com tamanho amostral variando de 140 a 122.386 e incidência de CAUTI de 1,3 a 24,7%. A regressão logística predominou (11 de 13 relatos). Os valores de AUC de derivação variaram de 0,611 a 0,993; nove excederam 0,800. Os preditores mais identificados foram idade, tempo de permanência do cateter, diabetes mellitus, nível de consciência e albumina sérica. Todos os 13 relatos foram classificados como alto risco global de viés pelo PROBAST, impulsionados principalmente por vazamento temporal - a incorporação de preditores variáveis no tempo em modelos destinados à inserção do cateter - razões de eventos por variável insuficientes, seleção de variáveis orientadas por dados e ausência quase universal de validação externa. Apenas dois relatos realizaram validação externa (AUC = 0,758 e 0,970). A calibração foi sistematicamente subnotificada.

Por que isso importa

Os valores de AUC de derivação são propensos ao otimismo devido a deficiências metodológicas generalizadas, e as evidências atuais são insuficientes para apoiar a implementação clínica de qualquer modelo existente. Pesquisas futuras devem priorizar a validação externa multicêntrica sobre o desenvolvimento de novos modelos, com desenhos prospectivos, especificação preditora a priori, dimensionamento adequado da amostra e relato completo do TRIPOD+AI.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in public health sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.