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María Ruiz García
Diversos estudios afirman que 5,3 millones de pacientes mueren al año en países desarrollados2 y que, en la unidad de cuidados intensivos, un 17% padecerán una infección durante su estancia. En lo referente a los países medios/bajos ingresos, el porcentaje de infecciones va de un 4,4% a un 88,9%3. El 15% de las muertes a causa de la sepsis son inmediatas, en comparación al 85% restante que suceden de manera tardía4, por esta razón se desarrollaron escalas predictoras para prevenir la infección, conocer las características de esta y la predisposición del paciente a padecerla.
Objetivo: Analizar la efectividad de la aplicación de escalas predictoras para el diagnóstico precoz de sepsis en pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI).
Metodología: se llevó a cabo una revisión bibliográfica en diferentes bases de datos de internet como PubMed y Google académico sobre la incidencia de infecciones y sepsis en pacientes ingresados en áreas de cuidados intensivos y las escalas predictoras usadas en los determinados casos.
Resultados: se obtuvieron un total de 20 artículos de los cuales el más reciente es del 2023 y el más antiguo del 2013. De entre los 7 modelos mayormente utilizados que se han comparado, se puede observar como SAPS II (Simplified Acute Physiology Score) es el que mayor especificidad tiene y SIRS (Síndrome de respuesta inflamatoria sistémica) el que menos.
Conclusiones: a pesar de todos los modelos predictivos con los que contamos todavía se necesita una mayor investigación en la predicción de mortalidad para obtener un modelo universal que sea referente en todos los tipos de regiones y pacientes.
According to various studies which assert that each year, 5.3 million patients die in developed countries and 17 % of those admitted to intensive care units (ICUs) will suffer from infection during their stage.
As regards low- and middle-income countries, the percentage of infections ranges from 4.4% to 88.9%. 15% of deaths caused by sepsis are immediately, compared with to the other 85% which mostly used have a late-onset sepsis. That´s why predictive scales will developed to prevent infection, know its own characteristics, and the patients who are predisposed.
Objective: to analyze the effectiveness of the application of predictive scales for the early diagnosis of sepsis in patients admitted to the intensive care unit.
Methodology: A literature review on incidence of patients with infection and sepsis which were admitted to intensive care units and in those case predefined by predictor scale used was carried out within various online databases including PubMed and Google Scholar.
Results: 20 articles were retrieved, the most recent of which was from 2023 and the oldest one was from 2013. Among the 7 models which are themselves mostly used and compared can be seen that SAPS II (Simplified Acute Physiology Score) has a higher specificity and SIRS (Systemic Inflammatory Response Syndrome) a lower specificity.
Conclusions: Despite all available predictive models, further research to predict mortality is still needed to obtain a universal model which can be a guide to all types of regions and patients
