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Análisis de factores pronósticos en el fallo renal agudo asociados a mortalidad

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detalles del producto:
  • Autor: José Ramón Pérez Valdivieso
  • Estado: Público
  • N° de páginas: 103
  • Tamaño: 210x297
  • Interior: Blanco y negro
  • Maquetación: Anillado
  • Acabado portada: Brillo
  • Descargas: 329
 

OBJETIVO

Investigar la influencia de nuevas variables sobre el pronóstico delpaciente durante el episodio de fallo renal agudo, y discutir sus posiblesimplicaciones. Estas variables fueron medidas en el momento en que el nefrólogoes avisado por primera vez para reconocer al enfermo.

 

METODOS

Cohortes de pacientes. Análisis de carácter longitudinal utilizandomodelos multivariantes de regresión logística 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 sérica al alta.

La tasa de mortalidad intrahospitalaria estaba asociada a menores índicesde Karnofsky   previos al ingreso.

Los pacientes con un valor de proteína C-reactiva sérica mayor o igual a8 mg/dL presentaban mayores tasas de mortalidad.

Los niveles de prealbúmina sérica estaban independientemente relacionadoscon el riesgo de mortalidad intrahospitalaria si eran menores de 11 mg/dL.

La utilización combinada del índice de Liaño y la clasificación RIFLEmostraba un efecto aditivo en el cálculo predictivo de la mortalidadintrahospitalaria.

 

CONCLUSION

En nuestras cohortes de pacientes el fallo renal agudo está asociado a unalto riesgo de   mortalidad. Los pacientescon igual grado de gravedad orgánica y de fallo renal agudo, pero con mayoresincrementos relativos de creatinina sérica y/o niveles proteína C-reactiva, ymenores niveles de prealbúmina, y/o índice de Karnofsky presentaron unas tasassignificativamente mayores de mortalidad intrahospitalaria a corto plazo.Aunque la clasificación RIFLE presenta cierto poder discriminativo parapredecir la mortalidad, no es mejor que utilizando el índice de Liaño, aunquesu combinación proporciona un modelo predictivo más robusto que el de los dospor separado.

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