http://blog.unijimpe.net/rss https://www.bubok.es/ Puedes comprar en nuestra librería todos los libros publicados en Bubok. es info@bubok.com (Bubok Publishing) info@bubok.com (Bubok Publishing) https://www.bubok.es/libros/3947/analisis-de-factores-pronosticos-en-el-fallo-renal-agudo-asociados-a-mortalidadOBJETIVO Investigar la influencia de nuevas variables sobre el pronstico delpaciente durante el episodio de fallo renal agudo, y discutir sus posiblesimplicaciones. Estas variables fueron medidas en el momento en que el nefrlogoes avisado por primera vez para reconocer al enfermo. �METODOS Cohortes de pacientes. An�lisis de car�cter longitudinal utilizandomodelos multivariantes de regresin log�stica y de Cox. �RESULTADOS En nuestras cohortes de pacientes encontramos: Un aumento relativo igual o mayor al 100% respecto a la creatina basalestaba asociado con un aumento significativo de la mortalidad, y aumento de la creatinina s�rica al alta. La tasa de mortalidad intrahospitalaria estaba asociada a menores �ndicesde Karnofsky previos al ingreso. Los pacientes con un valor de prote�na C-reactiva s�rica mayor o igual a8 mg/dL presentaban mayores tasas de mortalidad. Los niveles de prealb�mina s�rica estaban independientemente relacionadoscon el riesgo de mortalidad intrahospitalaria si eran menores de 11 mg/dL. La utilizacin combinada del �ndice de Lia�o y la clasificacin RIFLEmostraba un efecto aditivo en el c�lculo predictivo de la mortalidadintrahospitalaria. �CONCLUSION En nuestras cohortes de pacientes el fallo renal agudo est� asociado a unalto riesgo de mortalidad. Los pacientescon igual grado de gravedad org�nica y de fallo renal agudo, pero con mayoresincrementos relativos de creatinina s�rica y/o niveles prote�na C-reactiva, ymenores niveles de prealb�mina, y/o �ndice de Karnofsky presentaron unas tasassignificativamente mayores de mortalidad intrahospitalaria a corto plazo.Aunque la clasificacin RIFLE presenta cierto poder discriminativo parapredecir la mortalidad, no es mejor que utilizando el �ndice de Lia�o, aunquesu combinacin proporciona un modelo predictivo m�s robusto que el de los dospor separado.