Alteraciones bioquímicas como marcadores predictores de gravedad en pacientes con fiebre por dengue

• Published in: Biomédica
• Main Authors: Luis Ángel Villar-Centeno, Anyela Lozano-Parra, Doris Salgado-García, Óscar F. Herrán
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English; Spanish
• Published: Instituto Nacional de Salud 2013
• Subjects: dengue; severity of illness index; biological markers; forecasting; biochemistry; humans; Medicine; R; Arctic medicine. Tropical medicine; RC955-962; Arctic; Azar
• Online Access: https://doi.org/10.7705/biomedica.v33i0.732; https://doaj.org/article/23b066f47ada44b68379816025e17084

Introducción. El dengue es la infección transmitida por mosquitos más importante en el mundo. Existe información de que las alteraciones bioquímicas pueden utilizarse como herramientas predictoras de gravedad del dengue. Objetivo. Evaluar las alteraciones bioquímicas como posibles marcadores predictores de gravedad del dengue. Materiales y métodos. Se llevó a cabo un estudio de casos y controles anidado en una cohorte. Se seleccionaron al azar 125 casos con dengue grave y 120 controles con dengue no grave para evaluar los niveles séricos de lactato-deshidrogenasa (LDH), creatina cinasa (CK), proteína C reactiva(PCR) y albúmina, en sueros obtenidos en las primeras horas de la enfermedad. Para evaluar el valor diagnóstico de cada biomarcador, se establecieron puntos de corte con una sensibilidad del 90 % enla detección de casos graves. Resultados. Se observó una asociación entre los niveles de PCR por debajo de 9,8 mg/l (OR=0,04;IC95%=0,02-0,08; p=0,000), de LDH inferiores a 400 U/L (OR=0,49; IC95%=0,24-1,02; p=0,053) y de albúmina menor de 4 mg/dl (OR=3,46; IC95%=1,96-6,12; p=0,000), con la gravedad del dengue. En contraste, los niveles de la CK no mostraron asociación con la gravedad de la enfermedad. Conclusiones. Los hallazgos de nuestro estudio sugieren una asociación de los niveles de PCR, LDH y albúmina con la gravedad del dengue. Estas pruebas bioquímicas podrían ser utilizadas como herramientas predictoras del curso clínico de la infección. doi: http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v33i0.732