Pediatría y Terapéutica

Pediatría y Terapéutica
Acceso abierto

ISSN: 2161-0665

abstracto

El valor predictivo de la tasa de sedimentación de microeritrocitos en la sepsis neonatal en un país de bajos recursos

West BA, Tabansi PN, Ugwu RO y Eneh AU

Antecedentes: La sepsis neonatal es una causa importante de morbilidad y la mortalidad en los países en desarrollo. El hemocultivo, que es el estándar de oro para la confirmación de la sepsis, tiene un bajo rendimiento y no proporciona un diagnóstico rápido. Además, es relativamente costoso y requiere trabajadores calificados y equipos de laboratorio que son escasos y espacio entre entornos de bajos recursos. Por lo tanto, existe la necesidad de otras pruebas de detección rápida, de modo que se pueda instituir una intervención rápida. Por lo tanto, existe la necesidad de otras pruebas rápidas de detección o diagnóstico. Por lo tanto, este estudio se llevó a cabo para determinar el valor predictivo de la tasa de sedimentación de microeritrocitos (mini-ESR) en el diagnóstico de sepsis neonatal.

Métodos: Se realizó un estudio prospectivo de julio a diciembre de 2007. Se obtuvo sangre de 406 neonatos con sospecha de sepsis para la estimación de mini- VSG, hemocultivo, hemograma completo y frotis sanguíneo. El hemocultivo se utilizó como estándar de oro para el diagnóstico de sepsis neonatal.

Resultados: Doscientos cincuenta y un (61,8 %) recién nacidos tenían una mini-VSG elevada, mientras que 169 (41,6 %) tenían un hemocultivo positivo. La prevalencia de sepsis neonatal fue del 33,1%. La sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivo y negativo de la mini-VSG utilizando hemocultivos como patrón oro fueron del 75,7 %, 48,1 %, 51,0 % y 73,5 %, respectivamente. La combinación de mini-ESR con formas de banda tuvo una alta sensibilidad y valores predictivos negativos de 95,9 % y 94,2 % respectivamente.

Conclusión: Mini-ESR se puede combinar con formas de banda como herramientas de detección para la sepsis neonatal.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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