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Anales de Otorrinolaringología Mexicana

2005, Número 1

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Otorrinolaringología 2005; 50 (1)


Otitis externa micótica en pacientes con otitis media crónica

Boronat-Echeverría NE, Kageyama-Escobar AM, Méndez-Tovar L

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 32
Paginas: 45-55
Archivo PDF: 270.36 Kb.


RESUMEN

Fueron dos los objetivos del presente estudio: 1) conocer la prevalencia de otitis externa micótica (OEM) en pacientes con otitis media crónica (OMC); 2) determinar los tipos de hongos involucrados. Se estudió a 35 pacientes de 17 a 45 años de edad, todos con diagnóstico de infección micótica por observación de micelios en el microscopio durante la exploración. Se identificaron hongos mediante examen directo, frotis y cultivo en 71.4% (25). Los hongos más frecuentemente aislados fueron especies de Aspergillus (19 casos, 54.2%), seguidas por especies de Candida (11 pacientes, 31.4 %). En ocho pacientes (22.8%) se identificó más de un tipo de hongo y la asociación más frecuente fue entre especies de Aspergillus y Candida. Se observó crecimiento bacteriano en 25 pacientes (71.4%); en 12 de ellos (48%) ocurrió desarrollo de dos o más bacterias, la mayor parte grampositivas (especies de Staphylococcus y especies de Streptococcus), aunque también se encontraron gramnegativas (Escherichia coli, especies de Pseudomonas y Proteus mirabilis). La asociación entre OEM y OMC fue significativa (Chi cuadrada, p = 0.011), pero no se detectó relación entre otorrea purulenta y desarrollo de hongos. Se calculó una prevalencia de OEM en pacientes con OMC de 6%. Un dato importante fue el desarrollo de Candida parapsilosis como la levadura más frecuente, pese a ser ésta atípica. En el presente trabajo, se sustenta la hipótesis según la cual la presencia de hongos en la OMC ejerce una función importante por modificar la ecobiología de oído medio y externo, y predisponer a la sobreinfección con bacterias probablemente resistentes a antibióticos, lo cual explicaría la dificultad para erradicarlas. Asimismo, se propone la utilización de un algoritmo para el diagnóstico de OEM.


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