Desarrollo y validación de una regla de predicción clínica para diagnosticar la infección por el virus de Oropouche en pacientes con síndrome febril agudo

• Autor: Durango Chavez, Hilda Victoria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/659667
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/659667
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Fiebre de Oropouche; Infecciones por Arbovirus; Enfermedad infecciosa; Oropouche fever; Arbovirus infections; infectious disease; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.00

Introducción: La fiebre de Oropouche es una enfermedad infecciosa causada por el virus Oropouche (OROV). El diagnóstico y predicción del cuadro clínico continúa siendo un gran desafío para los médicos quienes manejan a los pacientes con síndrome febril agudo. Se han asociado diversos síntomas con la infección por virus OROV en pacientes con síndrome febril; sin embargo, a la fecha no existe una regla de predicción clínica. Objetivo: Evaluar el rendimiento de un modelo de predicción basado únicamente en signos y síntomas para diagnosticar la infección por el virus de Oropouche en pacientes con síndrome febril agudo. Materiales y Métodos: Estudio de validación, que incluyó a 923 pacientes con síndrome febril agudo registrados en la base de datos de la Vigilancia Epidemiológica de tres zonas del Perú durante los años 2015-2016. Resultados: Un total de 97 (19.0%) pacientes fueron positivos para infección por Oropouche en el grupo de desarrollo y 54 (23.6%) para el grupo de validación. El área bajo la curva fue de 0.65 y la sensibilidad, especificidad, VPP, VPN, LR+ y LR- fueron de 78.2%, 35.1%, 27.6%, 83.6%, 1.20 y 0.62 respectivamente. Conclusión: El desarrollo de un modelo de predicción clínica para el diagnóstico de OROV basado únicamente en signos y síntomas no funcionó bien debido a que la clínica es inespecífica y se relaciona con otras infecciones arbovirales, lo cual dificulta la predicción del diagnóstico, especialmente en áreas endémicas de coinfección de estas enfermedades. Se recomienda la vigilancia epidemiológica de OROV utilizando pruebas como PCR molecular.