Introducción
Las infecciones articulares periprotésicas (IAP) representan una de las complicaciones más devastadoras de toda la cirugía ortopédica. Se estima que la falla por infección en rodilla tiene una incidencia de 2 a 4%1,2 y en cadera entre 1 y 2%.3,4 No obstante los datos anteriores, debemos reconocer que en Latinoamérica desconocemos la incidencia real de las IAP ya que es muy escasa la información de la cual disponemos, pero estamos seguros que este problema está siendo subestimado. Para ejemplificar lo anterior, baste mencionar que la única comunicación sobre la frecuencia de IAP publicada en México es en la que se siguieron, durante un año, a 226 pacientes en un hospital de alta especialidad en ortopedia, en la cual se encontró que 19 (8.4%) de 226 casos, presentaron un proceso infeccioso periprotésico, en su mayoría colonizados por Staphylococcus aureus.5
Las IAPs representan múltiples dificultades para su diagnóstico y tratamiento; en no pocos casos es difícil establecer si el paciente está o no infectado, como sucede, por ejemplo, en infecciones causadas por gérmenes de baja virulencia; o bien para la toma de decisión de cuándo es el momento apropiado para reprotesar a un paciente durante un proceso de revisión en dos tiempos.6
En el pasado Consenso Internacional de Infecciones Periprotésicas (CIIAP) efectuado en 2013 en la ciudad de Filadelfia, se lograron significativos avances en su definición.7 Sin embargo, las pruebas diagnósticas usualmente utilizadas por lo general tienen una sensibilidad y especificidad menor a 90%, con el inconveniente que deben excluirse los pacientes con enfermedades inflamatorias sistémicas y a los que reciben antibióticos. Los antes mencionados representan entre 10-30% de la población de riesgo. También hay que mencionar que 11.6% de las fracturas periprotésicas pueden cursar con una IAP concomitante. Sabemos que el trauma agudo eleva los niveles séricos y sinoviales de los marcadores comúnmente utilizados y enmascara una IAP.8,9 Por otra parte, los estudios histopatológicos también pueden ser causa de falsos positivos para IAP en presencia de lesiones agudas.10 Hay otras causas que pueden hacer confuso este diagnóstico como sucede en presencia de purulencia aséptica, en las reacciones adversas a metales,11,12 o cuando se presentan IAPs en regiones distintas a la cadera y rodilla, por ejemplo en el hombro.13,14,15
Por los motivos anteriormente expuestos, se ha continuado la búsqueda de otras herramientas que permitan disponer de mayor confiabilidad diagnóstica, sobre todo en las pruebas de laboratorio.
Existen aproximadamente 46 proteínas inflamatorias y una buena cantidad de péptidos antimicrobianos que pueden emplearse como biomarcadores de IAP, especialmente los sinoviales (Tabla 1).16
Biomarcador | SDC* | Nivel de corte | Especificidad (%) | Especificidad IC 95% | Sensibilidad % | Sensibilidad IC 95% |
---|---|---|---|---|---|---|
α-defensina | S/D | 5.2 μg/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 100.0 | 88.1 a 100.0 |
ELA2 | 1.000 | 2.0 μg/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 100.0 | 88.1 a 100.0 |
BPI | 1.000 | 2.2 μg/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 100.0 | 88.1 a 100.0 |
NGAL | 1.000 | 2.2 μg/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 100.0 | 88.1 a 100.0 |
LF | 1.000 | 7.5 μg/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 100.0 | 88.1 a 100.0 |
IL-8 | 0.992 | 6.5 ng/ml | 95.4 | 87.1 a 99.0 | 100.0 | 87.2 a 100.0 |
SF CPR | 0.987 | 12.2 mg/l | 97.0 | 89.5 a 99.6 | 89.7 | 72.7 a 97.8 |
RSTN | 0.983 | 340 ng/ml | 100.0 | 94.6 a 100.0 | 96.6 | 82.2 a 99.1 |
TSP | 0.974 | 1061 ng/ml | 97.0 | 89.5 a 99.6 | 89.7 | 72.7 a 97.8 |
IL-1b | 0.966 | 3.1 pg/ml | 95.4 | 87.1 a 99.0 | 96.4 | 81.7 a 99.9 |
IL-6 | 0.950 | 2.3 ng/ml | 96.9 | 89.3 a 99.6 | 88.9 | 70.8 a 97.7 |
IL-10 | 0.930 | 32.0 pg/ml | 89.2 | 79.1 a 95.6 | 89.3 | 71.8 a 97.7 |
IL-1a | 0.922 | 4.0 pg/ml | 90.6 | 80.7 a 96.5 | 82.1 | 63.1 a 93.9 |
IL-17a | 0.892 | 3.1 pg/ml | 98.5 | 91.7 a 100 | 82.1 | 63.1 a 93.9 |
G-CSF | 0.859 | 15.4 pg/ml | 92.1 | 82.4 a 97.4 | 81.5 | 61.9 a 93.7 |
VEGF | 0.850 | 2.3 ng/ml | 76.9 | 64.8 a 86.5 | 75.0 | 55.1 a 89.3 |
* Sombra debajo de la curva.
Sabemos que algunos de los biomarcadores más estudiados son la interleucina 6 (IL-6), la interleucina 8 (IL-8), la proteína C reactiva (PCR), la macroglobulina a-2 y el factor de crecimiento vascular endotelial; y que algunos péptidos antimicrobianos y/o citoquinas también pueden emplearse: α defensina-1, β-defensina humana-2 (HBD-2), β-defensina humana-3 (HBD-3) y catelicidina LL-37 (LL-37).16,17,18,19
Actualmente contamos con diversos métodos diagnósticos de laboratorio, algunos ampliamente probados y otros en proceso de estudio que fueron discutidos en el Consenso de Filadelfia. Sin embargo, han aparecido nuevos biomarcadores, por lo cual nos planteamos como objetivo hacer una revisión acerca de qué hay de nuevo en el diagnóstico de IAP después del CIIAP,7 y cuáles podrían ser los más útiles para el trabajo clínico diario.
Material y métodos
Se revisaron los artículos publicados entre 2013-2017 en las siguientes revistas: Journal of Arthroplasty, Journal of Bone and Joint Surgery, Bone and Joint Journal, Journal of AAOS y Clinical Orthopaedics and Related Research. Para la búsqueda se utilizaron las siguientes palabras clave: Infected joint arthroplasty, periprosthetic joint infection, prosthetic joint infection, deep infection, infection total hip replacement, infection total knee replacement, infection revision arthroplasty, diagnosis. Como criterios de elegibilidad se incluyeron: artículos de texto completo que ofrecieran las siguientes variables; cifras de corte, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, área bajo la curva, razón de momios diagnósticos y cocientes de probabilidad positivos y negativos. Para evaluar el rigor científico de los artículos seleccionados, los autores trabajaron de manera independiente para calificar el nivel de evidencia según los criterios del Centro para Medicina Basada en Evidencias, Oxford, Reino Unido.20
Con la finalidad de facilitar el análisis de los hallazgos, éstos se agruparon en Tablas en las que se muestran los resultados de las variables de cada biomarcador. En esas Tablas también se puede identificar el autor de cada artículo y se hacen sucintos comentarios/observaciones de algunos de los estudios revisados.
Resultados
En el lapso consultado (2013-2017) se encontraron 54 artículos de los cuales 31 no se ajustaban a los criterios de inclusión por lo que fueron excluidos, de tal manera se incluyeron 23 estudios para esta revisión (Figura 1).
En cuanto al número de biomarcadores de IAP estudiados, se encontraron un total de 19 (Tabla 2), de los cuales cinco no habían sido reportados hasta antes de 2013: la α defensina sinovial 1,17,18,19 la β defensina humana 3,16 el lactato sinovial21 y los receptores tipo Toll 1 y Toll 6.22
1. VSG | 10. Tira de esterasa leucocitaria |
2. PCR sanguínea | 11. Cuenta de PMN en histología |
3. PCR sinovial | 12. % de PMN en líquido sinovial |
4. Alfa defensina humana 1 | 13. Lactato sinovial |
5. Beta defensina humana 3 | 14. Cuenta de leucos sanguíneos |
6. Interleucina 4 sanguínea | 15. Cuenta de leucos sinoviales |
7. Interleucina 4 sinovial | 16. Catelicidina 37 (LL-37) |
8. Interleucina 6 sanguínea | 17.Receptores tipo Toll 1 |
9. Interleucina 6 sinovial | 18.Receptores tipo Toll 6 |
19. Procalcitonina |
En esta Tabla se muestran los biomarcadores reportados durante el lapso de tiempo revisado. En letra negrita y cursiva se muestran los no reportados antes del CIIPP.
A continuación mostraremos en las siguientes Tablas a cada uno de los biomarcadores enunciados en la Tabla 2. Por razones de espacio editorial en formato escrito, sólo mostraremos en este texto las Tablas de los marcadores que no se habían reportado antes del CIIPP (Tablas 3 a 7). Sin embargo, las Tablas de todos los marcadores analizados pueden consultarse en el Anexo 1, publicado únicamente en formato electrónico (Tablas 3 a 17). Aunque el tema de esta revisión son los marcadores de laboratorio, por considerarlo de interés se incluyeron dos Tablas que describen hallazgos histológicos (Tablas 18 y 19).
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Bingham(17) | III | 7720 ng/ml | 100% | 95% | No | No | No | No | No | No | Rodilla |
Frangiamore(18) | IV | 5.2 mg/l | 100% | 98% | 96% | 100% | No | No | 54 | 0 | |
Deirmengian(19) | II | 5.2 mg/l | 97.3% | 95.5% | No | No | No | No | No | No | |
Xie(50) | I | 5.2-7.72 μg/l | 96% | 95% | No | No | 0.99 | 496 | 19.6 | 0.04 | Metaanálisis |
Abreviaturas: NE = Nivel de evidencia, CC = Cifra de corte, SEN = Sensibilidad, ESP = Especificidad, VPP = Valor predictivo positivo, VPN = Valor predictivo negativo ABC = Área bajo la curva, RM-Dx = Razón de momios diagnósticos, CPP = Cociente de probabilidad positivo, CPN = Cociente de probabilidad negativo. Ob = Observaciones.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gollwitzer(16) | IV | 195 pg/ml | 60% | 85% | 75% | 73.9% | 0.745 | No | No | No | PREQX |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Lensk(21) | IV | 8.3 mmol/l | 71.4% | 88.0% | No | No | 0.844 | No | 5.95 | 0.33 |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Cipriano(22) | III | 0.0327 | 95.2% | 100% | No | No | 0.995 | No | 13.8 | 0.91 |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Cipriano(22) | III | 0.0215 | 85.7% | 82.8% | No | No | 0.883 | No | 4.98 | 0.83 |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Shah(8) | III | 30 mm/h | 86% | 40% | 20% | 94% | 0.760 | No | No | No | Fx Periprotésicas |
Tischler(11) | IV | NO | 100% | 81.6% | 30.7% | 100% | NO | No | No | No | Metal-metal |
Kwon(51) | IV | 22 mm/h | 57% | 95% | No | No | No | No | No | No | Taper corrosión |
Frangiamore(18) | IV | 30 mm/h | 58% | 81% | No | No | No | No | 3 | 0.5 | |
Villacis(14) | II | >30 mm/h | 21% | 65% | 3% | 54% | No | No | No | No | Hombro |
Gehrke(52) | ? | NO | 75% | 70% | No | No | No | No | No | No | Metaanálisis rodilla |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Shah(8) | III | 10 mg/l | 71% | 44% | 19% | 89% | 0.630 | No | No | No | Fx periprotésicas |
Tischler(11) | IV | No | 100% | 69.4% | 21.1% | 100% | No | No | No | No | Metal-metal |
Lenski(21) | IV | 0.5 mg/dl | 93.3% | 21.4% | No | No | 0.768 | No | 1.19 | 0.31 | |
Kwon(51) | IV | 3.13 mg/l | 29% | 93% | No | No | No | No | No | No | Taper corrosión |
Frangiamore(18) | IV | 10 mg/l | 83% | 79% | No | No | No | No | 4 | 0.2 | |
Villacis(14) | II | > 10 mg/l | 0% | 95% | 0% | 57% | No | No | No | No | Hombro |
Omar(53) | II | 9.5 mg/l | 78.3% | 86.4% | No | No | 0.87 | No | No | No | Evolución crónica |
Gehrke(52) | ? | No | 82-88% | 74-77% | No | No | No | No | No | No | Metaanálisis rodilla |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Omar(53) | II | 2.5 mg/l | 95.5% | 93.3% | No | No | 0.96) | No | No | No | Evolución crónica |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gollwitzer(16) | IV | 13.5 pg/ml | 60% | 90% | 81.8% | 75% | 0.745 | No | No | No | Prequirúrgica |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gollwitzer(16) | IV | 7.79 pg/ml | 93.3% | 85% | 82.4% | 94.4% | 0.920 | No | No | No | Prequirúrgica |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gollwitzer(16) | IV | 1.89 pg/ml | 46.7% | 95% | 87.5% | 70.4% | 0.687 | No | No | No | Preqx |
Villacis(14) | II | > 10 pg/Ml | 14% | 95% | 67% | 61% | No | No | No | No | Hombro |
Hoell(54) | II | ≥ 13 pg/ml | 66.67% | 89.74% | 90.91% | 92.11% | 0.896 | No | No | No | Entre primer y segundo tiempo |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
AUTOR | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Lenski(21) | IV | 30,750 pg/ml | 90.9% | 94.7% | No | No | 0.959 | No | 17.27 | 0.10 | |
Gollwitzer(16) | IV | 1896.56 pg/ml | 60% | 94.7% | 90% | 75% | 0.807 | No | No | No | Preqx |
Frangiamore(15) | II | 446 pg/ml | 86% | 95% | No | No | 0.892 | No | 17.2 | 0.15 | Hombro |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Tischler(11) | IV | ++ | 80% | 92.9% | 50% | 98.1% | No | No | No | No | Metal-metal transqx |
Tischler(55) | IV | +/++ | 79.2% | 80.8% | 61.8% | 90.1% | No | No | No | No | Pareado con msis tq |
Tischler(55) | IV | ++ | 66% | 97.1% | 89.7% | 88% | No | No | No | No | Pareado con msis tq |
Gehrke(52) | ? | No | 81-93% | 87-100% | No | No | No | No | No | No | Metaanálisis rodilla |
Shafafy(56) | III | 125 leucocitos | 81.8% | 92.9% | 74% | 95% | 0.914 | No | No | No | Transqx |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
AUTOR | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Gollwitzer(16) | IV | 5 ng/ml | 80% | 85% | 80% | 85% | 0.875 | No | No | No | Preqx |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
AUTOR | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Xie(50) | I | 0.025-46 ng/ml | 53% | 92% | No | No | 0.76 | 13 | 6.8 | 0.51 | Metaanálisis |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Shah(8) | III | 77% | 100% | 63% | 30% | 100% | 0.840 | No | No | No | fx Periprotéticas |
Tischler(11) | IV | No | 100% | 69.5% | 0% | 100% | No | No | No | No | metal-metal |
Kwon(51) | IV | 65% | 100% | 70% | No | No | 0.860 | No | No | No | Taper corrosion |
Gehrke(52) | ? | No | 84-93% | 69-83% | No | No | No | No | No | No | Metaanálisis rodilla |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Autor | NE | CC | SENS | ESP | VPP | VPN | ABC | RM-DX | CPP | CPN | Ob |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Zhao(57) | I | ≥ 5/Campo (400x) | 73% | 91% | No | No | No | 23.46 | 0.57 | 0.35 | Cambia cifra de corte |
Zhao(57) | I | ≥ 10/Campo (400x) | 64% | 95% | No | No | No | 35.02 | 11.43 | 0.41 | Cambia cifra de corte |
Muñoz-M(10) | IV | ≥ 5/Campo (400X) | 100% | 55.5% | 33.3% | 100% | No | No | No | No | |
Ahmadi(58) | I | ≥ 5/Campo (400X) | 51.3% | 93.1% | 60.6% | 90.2% | No | No | No | No | Codo |
Abreviaturas: Ver Tabla 3.
Discusión
En la introducción mencionamos que la frecuencia de IAP esta subestimada. Pusimos como ejemplo el reporte hecho por Alegre y colaboradores5 quienes reportan que, en un año, 19 de 226 ATC (8.5%) presentaron IAP. Esta cifra concuerda con las publicadas por el Registro Australiano de Artroplastías que reporta que 15.6% de 9,806 ATC primarias fueron revisadas por infección.23 Asimismo, el Registro Norteamericano de Artroplastías publicó que, durante el lapso de 2012-2015, se efectuaron 17,180 revisiones de caderas primarias, de las cuales 8.4% fueron por infección;24 seguimos afirmando que las IAP están subestimadas en todo el mundo.
La evolución histórica de la definición de IAP se ha basado en diversos criterios y ha pasado por varias etapas. Los cultivos únicos de bacterias se habían considerado parte sustancial del diagnóstico. Sin embargo, en general, los cultivos tienen una elevada incidencia de falsos positivos,25,26,27 falsos negativos,27,28 o la posibilidad de que no se pueda identificar ningún germen. Debido a lo anterior, ha sido necesario que la definición de IAP deba acompañarse de pautas adicionales como son: criterios mayores y menores de IAPP,29 aspecto clínico, histometría celular, imagenología, histopatología, medición de algunos biomarcadores, etcétera.
Las dificultades que en ocasiones enfrentamos para hacer el diagnóstico se deben, en parte, a la aparición de patógenos multirresistentes, por ejemplo, el bacilo Gram negativo Acinetobacter baumannii que se ha incrementado dramáticamente en los ámbitos intrahospitalarios. La capacidad de este organismo para sobrevivir bajo una amplia gama de condiciones ambientales y persistir durante largos períodos de tiempo, posiblemente sea la causa de brotes de infección y de que en muchos centros se haya convertido en un patógeno endémico.30
Otro grupo de bacterias emergentes, con el agregado de ser multirresistentes a los antibióticos, son las bacterias conocidas como «SKAPE». Este acrónimo en inglés describe a gérmenes como Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter spp. y Enterococcus faecium,31 que sin duda ocasionan severos problemas en la lucha contra las infecciones y, en ocasiones, son muy difíciles de detectar.
Debido a dificultades en la detección, últimamente se ha dado mucha importancia al desarrollo, mejoría y aplicación de nuevas metodologías, como son las técnicas moleculares para determinar la esterasa leucocitaria,29,32 la reacción en cadena de polimerasa (PCR) auxiliada con sonicación de los implantes (sobre todo para la detección de gérmenes en cultivos negativos),33,34,35,36,37,38 la alfa 2 macroglobulina, el factor de crecimiento endotelial en líquido sinovial, la identificación de péptidos antimicrobianos como la α defensina, los péptidos de neutrófilos humanos,39,40 y a biomarcadores como la procalcitonina, interleucina 6 (IL-6) y α interferón (IFN-α).41
También se han desarrollado tecnologías para resolver el problema de la no identificación de los gérmenes en medios de cultivos convencionales (Biosensor Ibis T5000).42
Con relación a la detección de IAP con biomarcadores, el desarrollo de tecnologías en este campo ha cobrado mayor atención e importancia en los últimos tiempos; sobre todo, los biomarcadores que se obtienen a partir del líquido sinovial. Hoy por hoy, prácticamente existe consenso en que los biomarcadores sinoviales son superiores a las pruebas séricas, ya que estas últimas requieren combinarse con otras herramientas para mejorar su utilidad diagnóstica.43,44,45
La bibliografía existente sobre biomarcadores sinoviales es muy extensa. Saleh y colaboradores46 hicieron una búsqueda asistida por computadora en seis bases de datos (MEDLINE, Embase, Scopus, Sciene Citation Index, Biosis Citation Index y Cochrane) desde 1946 hasta 2015, e identificaron 2,435 artículos relacionados con este tema; desafortunadamente, la gran mayoría con sesgos y falta de información muy importantes. Concordamos con Deirmengian, quien asegura que la era de los biomarcadores ha llegado.47
En cuanto a los biomarcadores de IAP revisados en el presente estudio, se encontraron un total de 19 (Tabla 2), de los cuales cinco no habían sido reportados hasta antes de 2013: La α defensina sinovial 1,17,18,19 la β defensina humana 3,16 el lactato sinovial21 y los receptores tipo Toll 1 y Toll 6.22 Debemos mencionar que, aunque no se incluyó en las Tablas de esta revisión, la interleucina-17 (IL-17) es un biomarcador muy importante.47,48,16 Tampoco debemos pasar por alto la reciente aparición otro biomarcador (dímero D sérico) que es una prometedora herramienta accesible y económica para el diagnóstico de IAP, ya que también puede ser útil para determinar el tiempo apropiado para un reimplante en la técnica de revisión en dos tiempos.49
Una debilidad de esta revisión es que sólo se revisaron cinco revistas que fueron a las que teníamos acceso al texto completo.
Conclusión
De todos los marcadores revisados para el diagnóstico de IAP, los que ofrecen mayor utilidad clínica son la proteína C reactiva, la esterasa leucocitaria, la interleucina-6, la interleucina-1β, la α-defensina y la interleucina-17. En nuestra revisión detectamos cinco nuevos biomarcadores. Los estudios analizados en esta revisión muestran heterogeneidad en su sensibilidad y especificidad y en sus cifras de corte. La mayoría no reporta aplicaciones estadísticas que serían de gran utilidad para acercarse a una mayor utilidad clínica. Nos referimos a que la mayoría no reportó valores predictivos, cocientes de probabilidad, áreas bajo de la curva y razones de momios diagnósticos. Una tarea pendiente es determinar cuáles pruebas y niveles de corte son más confiables para: ¿qué región? (hombro, cadera, rodilla), ¿qué diagnóstico? (corrosión, metal-metal, fracturas periprotésicas, etcétera), ¿qué tipo de paciente? (inflamación crónica, bajo tratamiento antibiótico, etcétera) y cuál biomarcador es el que ofrece mayor utilidad, accesibilidad y rentabilidad para la práctica clínica cotidiana.