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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorMorfin Otero, Maria Del Rayo
dc.contributor.advisorRodriguez Noriega, Eduardo
dc.contributor.advisorEsparza Ahumada, Sergio
dc.contributor.advisorGonzález Díaz, Esteban
dc.contributor.advisorPérez Gómez, Héctor Raúl
dc.contributor.authorAlvartado Padilla, Isabel Monstserrat
dc.date.accessioned2020-09-13T16:41:54Z-
dc.date.available2020-09-13T16:41:54Z-
dc.date.issued2020-01-27
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/82059-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractAntecedentes: La procalcitonina se eleva rápidamente durante las infecciones y además de asociarse con la severidad de la misma, recientemente ha despertado interés sobre su posible utilidad para determinar la etiología de las infecciones bacterianas con base en la observación de que en las infecciones por Gram negativos se eleva en mayor cantidad que en las infecciones por las bacterias Gram positivas. Objetivo: Determinar la capacidad de la procalcitonina para diferenciar bacteriemias por Gram negativos de las bacteriemias por Gram positivos. Material y métodos: Se realizó un estudio observacional, transversal-analítico, de predicción, en pacientes adultos en quienes se confirmó bacteriemia durante su estancia en el Hospital Civil de Guadalajara Fray Antonio Alcalde, en el periodo Marzo de 2017-Junio de 2019. Se obtuvo información relevante de los expedientes incluyendo: edad, sexo, servicio de procedencia, origen del cultivo, patógeno aislado, perfil Gram, antecedentes quirúrgicos, patología de base, foco infeccioso, función renal, niveles sanguíneos de AST, ALT, fosfatasa alcalina, hemoglobina, leucocitos totales, procalcitonina (PCT), puntaje SOFA y desenlace del paciente. Tras la captura de la información se realizó un análisis estadístico en SPSS v. 22 consistente en estadística descriptiva e inferencial. Mediante curvas ROC de determinó el área bajo la curva (AUC) para la predicción de infecciones por bacterias Gram negativas versus Gram positivas. También se realizó un análisis multivariado mediante regresión logística binaria por método Enter. Se consideró significativa una p
dc.description.tableofcontentsParte Página Título 1 Agradecimientos 2 Índice 3 Abreviaturas, siglas y acrónimos 4 Lista de tablas 5 Lista de figuras 6 Resumen 7 Marco Teórico 9 Justifiación 18 Planteamiento del problema 19 Hipótesis 20 Objetivos 21 Material y metodos 22 Análisis estadístico 26 Apectos éticos 27 Recursos, financiamiento y factibilidad 28 CronoGrama de actividades 29 Resultados 30 Discusión 42 Conclusiones 45 Referencias 46
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectProcalcitonina
dc.subjectBacteriemia
dc.subjectPredecir
dc.subjectEtiologia
dc.titleCAPACIDAD DE LA PROCALCITONINA PARA PREDECIR ETIOLOGÍA EN PACIENTES CON BACTERIEMIA
dc.typeTesis de Especialidad
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderAlvartado Padilla, Isabel Monstserrat
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytacademicSpecialization-
dc.degree.nameESPECIALIDAD EN INFECTOLOGIA HCGFAA-
dc.degree.departmentCUCS-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorESPECIALISTA EN INFECTOLOGIA HCGFAA-
Aparece en las colecciones:CUCS

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