Resumen
Este estudio tuvo como objetivo proporcionar un modelo de decisión probabilística para el diagnóstico precoz de la sepsis. Los datos se analizaron en los registros médicos de 100 individuos ingresados ??en una UCI general de un hospital público en el estado de Paraiba, de marzo a septiembre de 2011. Las variables estudiadas fueron: edad, sexo, diagnóstico inicial, la temperatura mínima axilar y la frecuencia cardíaca máxima y la frecuencia respiratoria, la presión parcial de oxígeno y dióxido de carbono, el lactato sérico, potasio, sodio, el recuento total de leucocitos, varillas y específica, entre otros. Se utilizó la regresión logística binaria para determinar el modelo de predicción, y los datos analizados por el software SPSS versión 19.0. Se encontró que el 63% de los participantes eran hombres, con una edad media de 62,5 años. Se consideraron como variables explicativas: la temperatura axilar mínimo, la temperatura máxima axilar, la presión parcial de dióxido de carbono, el lactato, el recuento de leucocitos y el número de varillas. A través de la curva ROC identificó el punto de corte óptimo para la clasificación de los individuos para determinar la presencia o ausencia de la enfermedad, lo que contribuyó a que la regla de toma de decisiones para el diagnóstico precoz de la sepsis. Se realizó para comparar el grado de concordancia entre el resultado del hemocultivo considerado como el patrón oro para el diagnóstico de la infección y el modelo en el estudio utilizando el coeficiente Kappa, y obtuvo un porcentaje de concordancia de 0,93, considerado excelente. Demostrado que es posible la detección precoz de la sepsis con la adopción de modelos estadísticos tal como se presenta, sin embargo, otros estudios en poblaciones de diferentes UCI deben llevarse a cabo con el fin de proporcionar una mejor muestra, haciendo que los resultados reproducibles en diferentes situaciones clínicas diarias.
