Marcadores hematológicos y bioquímicos en la predicción de la gravedad del dengue en pacientes pediátricos: Un estudio multicéntrico

• Autor: Espinoza Martinez, David Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/156329
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/156329
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Dengue; Pediátricos; Biomarcadores; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.00

Introducción: El dengue es una enfermedad viral con creciente incidencia global, siendo crucial identificar marcadores que predigan su severidad. Este estudio evaluó la capacidad predictiva de parámetros bioquímicos y hematológicos en pacientes pediátricos con dengue. Materiales y métodos: Estudio no experimental, de tipo cohorte transversal, multicéntrico con 119 pacientes pediátricos diagnosticados de dengue, clasificados según la presencia de signos de alarma. Se recopilaron datos de marcadores bioquímicos y hematológicos a partir de las historias clínicas, para la posterior aplicación de análisis estadísticos que incluyeron pruebas de curvas ROC para evaluar sensibilidad y especificidad, y razón de prevalencia para determinar asociaciones entre marcadores y severidad, así como su p valor. Resultados: Entre los parámetros evaluados, los marcadores bioquímicos según el área bajo la curva (AUC) ROC como TGP/ALT (AUC = 0.984), TGO/AST (AUC = 0.938), creatinina (AUC = 0.925), LDH (AUC = 0.917) y urea (AUC = 0.898) demostraron alta capacidad predictiva para la gravedad del dengue. De los marcadores hematológicos, solo el hematocrito mostró capacidad predictiva relevante (AUC = 0.882), sugiriendo su utilidad para predecir la severidad de la enfermedad. Conclusiones: Los parámetros bioquímicos y hematocrito son útiles para determinar la severidad del dengue en pacientes pediátricos. La identificación temprana de hipertransanemia y otros patrones clínicos, respaldados por análisis estadísticos robustos, puede mejorar la gestión de la enfermedad.