Proteína C reactiva y recuento celular de líquido peritoneal como predictores de la respuesta al tratamiento de peritonitis asociado a diálisis peritoneal

Objetivos: Determinar la asociación entre los niveles de PCR y el recuento celular del líquido peritoneal y el pronóstico de la respuesta al tratamiento de la peritonitis asociada a diálisis peritoneal ambulatoria crónica (DIPAC). Método: Se analizaron retrospectivamente todos los pacientes que presentaron un episodio de peritonitis asociado a DIPAC, en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, Lima, Perú, durante el periodo Junio 2008 - Mayo 2009. Los episodios de peritonitis fúngica o por Mycobacterium sp. fueron excluidos del análisis. Se examinaron diversos parámetros demográficos, clínicos y de laboratorio que podrían predecir el pronóstico de un episodio de peritonitis. La proteína C reactiva (PCR) fue medida en el momento de diagnóstico de la peritonitis mientras que el recuento celular del líquido peritoneal (RCLP) fue obtenido en el día 1 y 3 de ocurrida la peritonitis. La respuesta al tratamiento de peritonitis asociada a DIPAC fue determinada como éxito o falla. La falla al tratamiento incluyó infección persistente, retiro del catéter de diálisis peritoneal con transferencia a hemodiálisis o muerte del paciente. Resultados: La muestra estuvo constituida por un total de 39 episodios de peritonitis bacteriana, encontrándose una tasa de 0.49 episodios de peritonitis por paciente por año. Se logró aislar el germen en 19 (48.7%) de las muestras de líquido peritoneal tomadas, siendo negativo en el 20 (51.3%). En los casos en que se logró aislar el germen, 9 (47.4%) episodios fueron causados por gérmenes grampositivos mientras que 10 (52.6%) fueron debido a gérmenes gramnegativos. La correlación de PCR y el recuento celular del líquido peritoneal al 1er día fue de r = 0,18 (p es menor a 0,05) y la correlación de PCR y el recuento celular al 3er día fue de r es igual a 0,62 (p es menor que 0,05). Mediante las curvas de ROC, se determinó que el mejor rendimiento, área bajo la curva, es con un PCR mayor a 10 mg/dl que con PCR mayor a 5 [0.82 (95% IC 0.68 a 0.96) y 0.67 (95% IC 0.50 a 0.85), respectivamente (P es menor a 0,05)]. Con una PCR con un punto de corte mayor a 10 mg/dl, la sensibilidad fue 74% y la especificidad fue 90%, VPP 87,5% y VPN 78,2 % para predecir la falla del tratamiento. Mediante las curvas de ROC, se determinó que el recuento celular al 3er día mayor a 1000 tiene mejor rendimiento, área bajo la curva, que al 1er día [0.94 (95% IC 0.86 a 0.99) y 0.76 (95% IC 0.60 a 0.93), respectivamente (P es menor a 0,05)]. Para un recuento celular mayor o igual a 1000/mm3 en el 3er día, la sensibilidad fue 84% y la especificidad fue 100%, VPP 100 % y VPN 90 % para predecir la falla del tratamiento. En el análisis univariado se encontró que tanto sexo masculino (OR 0,08; 95% IC 0,017 a 0,383; P=0,002), PCR (OR 0,752; 95% IC 0,624 a 0,907; P=0,003) y recuento celular al 3er día (OR 0,997; 95% IC 0,995 a 0,999; P=0,004) tuvieron un efecto significativo en el pronóstico del fracaso del tratamiento de la peritonitis; sin embargo al interaccionar las variables en el análisis multivariado sólo el recuento celular del día 3 mayor 1000/mm3 resultó significativa (OR 0.997; 95% IC 0.994 a 0.999; P=0.041). Conclusiones: El recuento celular del líquido peritoneal al 3er día resultó ser un factor predictivo independiente para la respuesta al tratamiento de la peritonitis asociada a DIPAC. Altos niveles de PCR también podrían predecir el pronóstico de un episodio de peritonitis. La medición de estos marcadores durante el curso de la peritonitis puede facilitar la identificación temprana de individuos con mayor riesgo de complicaciones.Tesis de segunda especialida

Randomized elimination and prolongation of ACE inhibitors and ARBs in coronavirus 2019 (REPLACE COVID) Trial Protocol

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS- CoV- 2), the virus responsible for coronavirus disease 2019 (COVID- 19), is associated with high incidence of multiorgan dysfunction and death. Angiotensin- converting enzyme 2 (ACE2), which facilitates SARS- CoV- 2 host cell entry, may be impacted by angiotensin- converting enzyme inhibitors (ACEIs) and angiotensin receptor blockers (ARBs), two commonly used antihypertensive classes. In a multicenter, international randomized controlled trial that began enrollment on March 31, 2020, participants are randomized to continuation vs withdrawal of their long- term outpatient ACEI or ARB upon hospitalization with COVID- 19. The primary outcome is a hierarchical global rank score incorporating time to death, duration of mechanical ventilation, duration of renal replacement or vasopressor therapy, and multiorgan dysfunction severity. Approval for the study has been obtained from the Institutional Review Board of each participating institution, and all participants will provide informed consent. A data safety monitoring board has been assembled to provide independent oversight of the project.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/163400/2/jch14011_am.pdfhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/163400/1/jch14011.pd

A Bivariate kappa-mu distribution

Orientador: Michel Daoud YacoubDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Nesta dissertação, uma distribuição bivariável kappa -mu é apresentada. Exatas expressões para a função densidade de probabilidade conjunta, função distribuição cumulativa conjunta, e os momentos arbitrários conjuntos são encontradas. As estatísticas conjuntas são dadas em termos de seus respectivos parâmetros (kappa1 , mu1 ) e (kappa_2$, mu_2), com mu1 =mu2 = mu> 0 e arbitrários kappa1> 0 e kappa2> 0. Como exemplo de aplicação, a probabilidade de outage para o caso de dois ramos por combinação por seleção pura, combinação por razão máxima e combinação por ganho igual são apresentadasAbstract: In this thesis, a bivariate kappa-mu model is presented. Exact expressions for the joint probability density function, joint cumulative distribution function, and joint arbitrary moments are found. The joint statistics are given in terms of their respective parameters (kappa1, mu1) and (kappa2, mu2), with mu1=mu2=mu >0 and arbitrary kappa1>0 and kappa2>0. As an application example, the outage probability of a dual-branch pure selection combining, maximo ratio combining and equal gain combining scheme are presentedMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétric