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Previous issue date: 2012-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / 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. / As 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6529 |
| Date | 27 February 2012 |
| Creators | Medeiros, Lavoisier Morais de |
| Contributors | Anjos, Ulisses Umbelino dos, Valença, Ana Maria Gondim |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde, UFPB, BR, Ciências Exatas e da Saúde |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7885416583408885030, 600, 600, 600, 600, -779006617763068018, -6173167103754495199, 2075167498588264571 |
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