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Colegio de Medicina Interna de México.

2025, Número 01

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Med Int Mex 2025; 41 (01)


Ancho de distribución eritrocitaria y recuento plaquetario en una cohorte atendida en la unidad de cuidados intensivos

Martínez SLM, Duque EL, Durango SC, Bejarano BJE, Arboleda RM, Uribe RM, Alvarez RS, Arango GS

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 26
Paginas: 3-9
Archivo PDF: 376.32 Kb.


RESUMEN

Objetivo: Caracterizar el ancho de distribución eritrocitaria y el recuento plaquetario en un grupo de pacientes atendidos en una unidad de cuidados intensivos.
Materiales y Métodos: Estudio observacional, descriptivo y retrospectivo llevado a cabo en pacientes mayores de 18 años atendidos en la unidad de cuidados intensivos de una institución de alta complejidad de Medellín, Colombia, entre 2018 y 2021. Se realizó un muestreo no probabilístico de casos consecutivos. Los datos se analizaron en el programa Jamovi, usando un análisis univariado; las variables cuantitativas se analizaron por medio de promedio y desviación estándar, mediana y rangos intercuartílicos, y las variables cualitativas por medio de frecuencias absolutas y relativas.
Resultados: Se incluyeron 46 pacientes con mediana de edad de 66 años, con predomino del sexo masculino (27 de 46). En el motivo de ingreso a la unidad de cuidados intensivos se evidenció en 21 de 46 pacientes el choque séptico. El ancho de distribución eritrocitaria, previo al ingreso a cuidados intensivos, obtuvo una media del 14.4% y el previo a la muerte 15.4%. El recuento plaquetario que antecedió al ingreso a cuidados intensivos tuvo una mediana de 219,000 células/mm3 y el previo a la muerte una mediana de 160,000 células/mm3. La causa de muerte más frecuente fue el paro cardiorrespiratorio en 28 de 46 pacientes.
Conclusiones: Los biomarcadores pueden ser de utilidad como predictores de mortalidad, conforme a la evidencia de este estudio y lo asentado en la bibliografía.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Casas J, Zambrano J, Vélez J, Vera R. Criterios de patologíasque requieren ingreso a la unidad de cuidados intensivo.Recimundo 2021; 5 (1): 172-8. https://doi.org/10.26820/recimundo/5.(esp.1).nov.2021.172-178

  2. Marshall JC, Bosco L, Adhikari NK, et al. What is an intensivecare unit? A report of the task force of the World Federationof Societies of Intensive and Critical Care Medicine.J Crit Care 2017; 37: 270-6. https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2016.07.015

  3. Gutiérrez N. Análisis de mortalidad de pacientes en unidadde cuidados intensivos en un hospital del departamentodel Meta, Colombia. Revista Investigaciones Andina 2016;18 (33): 1605-24. https://doi.org/10.33132/01248146.644

  4. García M, Rivera R, Ruíz-Ruano R, Fernández E, et al.Análisis de mortalidad en una unidad de cuidados intensivosneurotraumatológica según el sistema APACHE III.Medicina Intensiva 2001; 25 (6): 223-26.

  5. Priego G. Ancho de distribución eritrocitaria como factorpronóstico en sepsis. Rev Med UAS 2019; 9 (2): 65-75. https://doi.org/10.28960/revmeduas.2007-8013.v9.n2.003

  6. Ichien D, Pacheco D, Reyes D. Eficacia de tres escalaspronósticas de mortalidad en la Unidad de Cuidados Intensivosdel HGR No. 20. Col Mex Med Crít 2022; 36 (2):101-6.https://doi.org/10.35366/104872

  7. Rocha-Arrieta M, De la Hoz-Bequis F, Guzmán-Corena A,Muñoz-Mejía C, et al. Ancho de distribución eritrocitariacomo marcador asociado a riesgo de mortalidad en niñosen cuidados intensivos. Medicina y Laboratorio 2021; 25(3): 633-47. https://doi.org/10.36384/01232576.454

  8. Henry B, Benoit J, Benoit S, Pulvino C, et al. Red blood celldistribution width (RDW) predicts COVID-19 severity: A prospective,observational study from the Cincinnati SARS-CoV-2emergency department cohort. Diagnostics (Basel) 2020; 10:618. https://doi.org/10.3390/diagnostics10090618

  9. Chen W, Xin S, Xu B. Value research of NLR, PLR, andRDW in prognostic assessment of patients with colorectalcancer. J Healthc Eng 2022; 2022: 7971415. https://doi.org/10.1155/2022/7971415

  10. Krishna V, Pillai G, Velickakathu-Sukumaran S. Red cell distributionwidth as a predictor of mortality in patients withsepsis. Cureus 2021; 13: e12912. https://doi.org/10.7759/cureus.12912

  11. De La Cruz-Vargas J, Vento F, Pérez M, Correa-López L.Red cell distribution width as mortality prognostic factorin patients 65 and older with hip fracture. Salud Uninorte2019; 35 (1): 13-28.

  12. Ozgul G, Seyhan E, Özgül M, Günlüoğlu M. Amplitud dedistribución eritrocitaria en pacientes con enfermedadpulmonar obstructiva crónica y en sujetos sanos. Archivosde Bronconeumología 2017; 53 (3): 107-13. https://doi.org/10.1016/j.arbres.2016.05.021

  13. De La Ossa-Mercado O, De La Hoz-Bequis F, Marsiglia-Armella H, Zárate-Vergara A, et al. Red cell distributionwidth in the prognosis of surgical correction of congenitalheart diseases. Arch Cardiol Mex 2023; 93 (2):156-63.https://doi.org/10.24875/ACM.210003401

  14. Lippi G, Plebani M. Red blood cell distribution width (RDW)and human pathology. One size fits all. Clin Chem Lab Med2014; 52: 1247-49.

  15. Riveros, D. El paciente trombocitopénico en la Unidad deCuidados Intensivos. XIII Congreso del Grupo CAHT 2018;22: 30-36.

  16. Zarychanski R, Houston D. Assessing thrombocytopeniain the intensive care unit: The past, present, and future.Hematology 2017; 1: 660-6

  17. Abad T, Cermelj M, Scoles G. Trombocitopenia como factorde riesgo de morbi-mortalidad en los pacientes hospitalizadosen una Unidad de Terapia Intensiva. Hematología2021; 25 (1): 1-10.

  18. Escobar N, Ranero J, Chocó-Cedillos A. Trombocitopeniaversus SOFA para predecir mortalidad en pacientes consepsis en la Unidad de Cuidados Intensivos de un hospitalde tercer nivel de Guatemala. Revista Científica 2019; 29(1): 1-12.

  19. Pusineri P, González-Gómez M, Barrios I, Torales J. Mortalidaden adultos con COVID-19: experiencia de la Unidadde Cuidados Intensivos de un Hospital de Tercer Nivelde Paraguay. Med clín soc 2023; 7 (1): 5-10. https://doi.org/10.52379/mcs.v7i1.22

  20. Anthon C, Pène F, Perner A, Azoulay E, et al. Thrombocytopeniaand platelet transfusions in ICU patients: aninternational inception cohort study (PLOT-ICU). IntensiveCare Med 2023; 49 (11): 1327-38. https://doi.org/10.1007/s00134-023-07225-2

  21. Deniz M, Ozgun P, Ozdemir E. Relationships between RDW,NLR, CAR, and APACHE II scores in the context of predictingthe prognosis and mortality in ICU patients. Eur RevMed Pharmacol Sci 2022; 26 (12): 4258-67. https://doi.org/10.26355/eurrev_202206_29063

  22. Aguilera Y, Díaz Y, Ortiz L, Gonzalez O, et al. Infeccionesbacterianas asociadas a la COVID-19 en pacientes de unaunidad de cuidados intensivos. Revista Cubana de MedicinaMilitar 2020; 49 (3): e0200793

  23. Hernández A, García A, Pradere J, Rives Y, et al. Bacteriemiasen la Unidad de Cuidados Intensivos. Revista Cubanade Medicina Militar 2019; 48 (1): 10-20.

  24. Ng WW, Lam SM, Yan WW, Shum HP. NLR, MLR, PLR andRDW to predict outcome and differentiate between viraland bacterial pneumonia in the intensive care unit. SciRep 2022; 12 (1): 15974. https://doi.org/10.1038/s41598-022-20385-3

  25. Lillemäe K, Luostarinen T, Reinikainen M, Bendel S,et al. Early thrombocytopenia is associated with anincreased risk of mortality in patients with traumaticbrain injury treated in the intensive care unit: a FinnishIntensive Care Consortium study. Acta Neurochir(Wien) 2022; (10): 2731-40. https://doi.org/10.1007/s00701-022-05277-9

  26. Krawiec P, Pac-Kożuchowska E. Biomarkers and HematologicalIndices in the Diagnosis of Iron Deficiency in Childrenwith Inflammatory Bowel Disease. Nutrients 2020; 12 (5):1358. https://doi.org/10.3390/nu12051358




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