Modelo preditivo para Diagnóstico da Sepse em Unidade de Terapia Intensiva
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6529 |
Resumo: | The Intensive Care Unit (ICU) environments are specialized in assisting the patient severely ill. The development of these units drastically reduced the hospital mortality rate, however, the complex procedures on their patients favors the emergence of serious infections such as sepsis, which predisposes to death. The present study aimed to provide a probabilistic decision model for the early diagnosis of sepsis. To this end, we analyzed the data contained in the records of 100 patients hospitalized in a general ICU of a public hospital in the state of Paraíba, in the period from March to September 2011. The information was recorded in a proper instrument made by the researcher being studied variables: age, gender, initial diagnosis of the participants, the minimum and maximum axillary temperature, heart rate and respiratory rate, partial pressure of oxygen and carbon dioxide, serum lactate , potassium, sodium, total leukocyte count, segmented rods and, among others. We used binary logistic regression to determine the prediction model. Data analysis was performed using SPSS version 19.0. The findings showed that 63% of study participants were male, with a mean age of 62.5 years. Explanatory variables were considered: axillary temperature minimum, maximum axillary temperature, partial pressure of carbon dioxide, lactate, leukocyte count and the number of rods. ROC curve was possible to identify the optimal cutoff point to classify individuals according to the presence or absence of disease, which contributed to the making of the rule of decision for the early diagnosis of sepsis. Was performed to compare the degree of agreement between blood culture result considered the gold standard for diagnosis of infection and the model presented in this study using the Kappa coefficient, obtained a percentage of agreement of 0.93 is considered excellent. Despite the unprecedented nature of the research, proved to be early detection of sepsis with the adoption of statistical models as presented, however, further studies with different populations of ICUs should be performed in order to provide a better sample, making the results found reproducible in different clinical situations daily. |
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Modelo preditivo para Diagnóstico da Sepse em Unidade de Terapia IntensivaPredictive Model For Sepsis in the Intensive Care UnitUnidade de Terapia IntensivaSepseModelo de DecisãoIntensive Care UnitSepsisDecision ModelCIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVAThe Intensive Care Unit (ICU) environments are specialized in assisting the patient severely ill. The development of these units drastically reduced the hospital mortality rate, however, the complex procedures on their patients favors the emergence of serious infections such as sepsis, which predisposes to death. The present study aimed to provide a probabilistic decision model for the early diagnosis of sepsis. To this end, we analyzed the data contained in the records of 100 patients hospitalized in a general ICU of a public hospital in the state of Paraíba, in the period from March to September 2011. The information was recorded in a proper instrument made by the researcher being studied variables: age, gender, initial diagnosis of the participants, the minimum and maximum axillary temperature, heart rate and respiratory rate, partial pressure of oxygen and carbon dioxide, serum lactate , potassium, sodium, total leukocyte count, segmented rods and, among others. We used binary logistic regression to determine the prediction model. Data analysis was performed using SPSS version 19.0. The findings showed that 63% of study participants were male, with a mean age of 62.5 years. Explanatory variables were considered: axillary temperature minimum, maximum axillary temperature, partial pressure of carbon dioxide, lactate, leukocyte count and the number of rods. ROC curve was possible to identify the optimal cutoff point to classify individuals according to the presence or absence of disease, which contributed to the making of the rule of decision for the early diagnosis of sepsis. Was performed to compare the degree of agreement between blood culture result considered the gold standard for diagnosis of infection and the model presented in this study using the Kappa coefficient, obtained a percentage of agreement of 0.93 is considered excellent. Despite the unprecedented nature of the research, proved to be early detection of sepsis with the adoption of statistical models as presented, however, further studies with different populations of ICUs should be performed in order to provide a better sample, making the results found reproducible in different clinical situations daily.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESAs Unidades de Terapia Intensiva (UTI) são ambientes especializados na assistência ao paciente gravemente enfermo. O desenvolvimento dessas unidades reduziu drasticamente a taxa de mortalidade hospitalar, contudo, a realização de procedimentos complexos em seus pacientes favorece o surgimento de infecções graves como a sepse, o que predispõe ao óbito. O presente estudo teve como objetivo fornecer um modelo de decisão probabilístico para o diagnóstico precoce da sepse. Para tanto, foram analisados os dados contidos nos prontuários de 100 indivíduos internados em uma UTI geral de um hospital público do interior do estado da Paraíba, no período de março a setembro de 2011. As informações foram registradas em instrumento próprio confeccionado pelo pesquisador, sendo estudadas as variáveis: idade, gênero, diagnóstico inicial dos participantes, a temperatura axilar mínima e máxima, frequência cardíaca e respiratória, pressão parcial de oxigênio e de gás carbônico, nível sérico de lactato, potássio, sódio, contagem total de leucócitos, bastonetes e segmentados, dentre outras. Utilizou-se a regressão logística binária para determinação do modelo de predição. A análise dos dados foi realizada utilizando-se o software SPSS versão 19.0. Os achados demonstraram que 63% dos participantes do estudo eram do gênero masculino, apresentando uma idade média de 62,5 anos. Foram consideradas como variáveis explicatórias: a temperatura axilar mínima, a temperatura axilar máxima, a pressão parcial de gás carbônico, o lactato, a contagem de leucócitos e o número de bastonetes. Através da curva ROC foi possível identificar o ponto de corte ideal para classificação dos indivíduos quanto à presença ou ausência da doença, o que contribuiu para confecção da regra de tomada de decisão para o diagnóstico precoce da sepse. Realizou-se a comparação do grau de concordância entre o resultado da hemocultura considerado como padrão-ouro para o diagnóstico da infecção e o modelo apresentado no estudo utilizando-se o coeficiente Kappa, sendo obtido um percentual de concordância de 0,93 que é considerado como excelente. Apesar do caráter inédito da pesquisa, demonstrou-se ser possível a detecção precoce da sepse com a adoção de modelos estatísticos como o apresentado, entretanto, novos estudos com populações de diferentes UTIs devem ser realizados a fim de prover uma casuística melhor, tornando os resultados encontrados reproduzíveis em diferentes situações clínicas diárias.Universidade Federal da ParaíbaBRCiências Exatas e da SaúdePrograma de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e SaúdeUFPBAnjos, Ulisses Umbelino doshttp://lattes.cnpq.br/0764511052669622Valença, Ana Maria Gondimhttp://lattes.cnpq.br/3186920393443928Medeiros, Lavoisier Morais de2015-05-14T12:47:11Z2018-07-21T00:21:29Z2012-04-302018-07-21T00:21:29Z2012-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMEDEIROS, Lavoisier Morais de. Modelo preditivo para Diagnóstico da Sepse em Unidade de Terapia Intensiva. 2012. 85 f. Dissertação (Mestrado em Modelos de Decisão e Saúde) - Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2012.https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6529porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2018-09-06T02:33:03Zoai:repositorio.ufpb.br:tede/6529Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2018-09-06T02:33:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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