Duitama Leal, AlejandroReyes Manrique, Jinnethe CristinaMartín López, Zaidy OcnaryQuiroga Calderon, Cesar HobanyReyes Manrique, Lynda JehnyBermudez Munar, Jose Alejandro2024-08-032024-08-032024-06https://hdl.handle.net/20.500.12495/12815La resistencia a antibióticos constituye un desafío de importancia clínica, no solo en términos de tratamiento biológico y terapéutico de las infecciones, sino también debido a su impacto en la salud pública (1). El Staphylococcus aureus, es un agente bacteriano común en el microbioma humano. Sin embargo, tambiénocasiona gran variedad de entidades infecciosas, incluyendo, bacteriemia, endocarditis, así como infecciones osteoarticulares, cutáneas, de tejidos blandos, pleuropulmonares y relacionadas con dispositivos (2). La incidencia de bacteriemia por Staphylococcus aureus (SAB) en Estados Unidos oscila entre 20 y 50 casos por cada 100.000 habitantes al año, con una tasa de mortalidad entre el 10% y el 30%, superando en número de muertes combinadas al VIH/SIDA, la tuberculosis y la hepatitis viral, lo que representa un considerable costo en términos de salud pública (3,4). La Sociedad Americana de Enfermedades Infecciosas (IDSA) recomienda los antibióticos betalactámicos como tratamiento fundamental para infecciones causadas por Staphylococcus aureus susceptible a meticilina (SASM) (5,6). La cefazolina se ha convertido en una excelente alternativa de tratamiento por sus bajos efectos adversos y su costo (6). Sin embargo, ha surgido un fenómeno de resistencia conocido como el efecto inóculo a cefazolina (CzIE), asociado a la producción de la betalactamasa (BlaZ) (7), lo que plantea la necesidad de explorar alternativas terapéuticas. El uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning - ML) se presenta como una vía prometedora para evaluar la capacidad predictiva de modelos en este contexto, lo que podría tener implicaciones significativas en la práctica médica, permitiendo el uso adecuado de la cefazolina y por ende optimizando la toma de decisiones para el tratamiento antibiótico.esAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalResistencia a antibióticosStaphylococcus aureusStaphylococcus aureus susceptible a meticilinaAprendizaje automáticoSASMAntibiotic resistanceStaphylococcus aureusMethicillin-susceptible Staphylococcus aureusMachine learningMSSA