INTRODUCCIÓN La fiebre es un hallazgo muy frecuente en la práctica clínica. Sin embargo, el análisis de la temperatura corporal se basa en determinaciones aisladas, y el propio concepto de fiebre es ambiguo. La disponibilidad de sistemas de monitorización continua de la temperatura, el empleo de técnicas derivadas de la dinámica no lineal y los avances en el conocimiento de la fisiología de la termorregulación ofrecen la posibilidad de optimizar la aproximación clínica al paciente con fiebre.
OBJETIVOS Analizar la relación entre complejidad y temperatura corporal en un grupo de individuos sanos y pacientes con fiebre.
Desarrollar modelos predictivos que permitan anticipar la aparición de un pico febril en un intervalo de unos minutos.
Evaluar el grado de concordancia en la consideración de la fiebre por médicos expertos.
RESULTADOS Los pacientes con fiebre tienen valores de ApEn - entropía aproximada - significativamente menores que los pacientes sin fiebre, 0.163 vs 0.286, p 0.0002. Considerados como un grupo, muestran una complejidad menor que los individuos sanos, 0.202 vs. 0.318, p 0.0002.
Los modelos predictivos desarrollados permiten la predicción de la fiebre con tasas de acierto superiores al 84 por ciento en la serie original y por encima del 89 por ciento en la serie de validación.
En la consideración de la fiebre por expertos, existe una alta discrepancia interobservador, Kruskal Wallis sobre las medianas H 29.8, p 0.0001. También existe una alta discrepancia intraobservador, con porcentajes de concordancia por debajo del 70 por ciento sobre series repetidas.
CONCLUSIONES Los pacientes ingresados por síndromes febriles presentan una complejidad de la temperatura significativamente menor que los individuos sanos en esta serie.
Los dos modelos predictivos desarrollados presentan una capacidad predictiva elevada.
Los médicos evaluados en este trabajo muestran una alta discrepancia interobservador e intraobservador.
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