Resumo
O presente estudo teve como objetivo fornecer um modelo de decisão probabilístico para o diagnóstico precoce da sepse. Foram analisados os dados contidos nos prontuários de 100 indivíduos internados em uma UTI geral de um hospital público do interior do estado da Paraíba, no período de março a setembro de 2011. As variáveis estudadas foram: idade, sexo, diagnóstico inicial, temperatura axilar mínima e máxima, frequência cardíaca e respiratória, pressão parcial de oxigênio e de gás carbônico, nível sérico de lactato, potássio, sódio, contagem total de leucócitos, bastonetes e segmentados, dentre outras. Utilizou-se a regressão logística binária para determinação do modelo de predição, sendo os dados analisados pelo software SPSS versão 19.0. Constatou-se que 63% dos participantes pertenciam ao sexo masculino, com idade média de 62,5 anos. Foram consideradas como variáveis explicativas: a temperatura axilar mínima, a temperatura axilar máxima, a pressão parcial de gás carbônico, o lactato, a contagem de leucócitos e o número de bastonetes. Através da curva ROC identificou-se o ponto de corte ideal para classificação dos indivíduos quanto à presença ou ausência da doença, o que contribuiu para confecção da regra de tomada de decisão para o diagnóstico precoce da sepse. Realizou-se a comparação do grau de concordância entre o resultado da hemocultura considerado como padrão-ouro para o diagnóstico da infecção e o modelo apresentado no estudo utilizando-se o coeficiente Kappa, sendo obtido um percentual de concordância de 0,93, considerado como excelente. Demonstrou-se ser possível a detecção precoce da sepse com a adoção de modelos estatísticos como o apresentado, entretanto, novos estudos com populações de diferentes UTIs devem ser realizados a fim de prover uma casuística melhor, tornando os resultados encontrados reproduzíveis em diferentes situações clínicas diárias.
