Variabilidade da frequência cardíaca na sepse neonatal

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Souza, Cíntia Ginaid de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Chaos Theory; Dinâmica Não Linear; Early-Onset Neonatal Sepsis; Heart Rate Variability; Non-Linear Dynamics; Sepse Neonatal Precoce; Teoria do Caos; Variabilidade da Frequência Cardíaca
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6136/tde-03082015-122033/

Introdução: as infecções são responsáveis por mais de um terço das mortes neonatais, sendo a sepse a de maior expressão. A sepse neonatal precoce (SNP) aumenta em cinco vezes a taxa de mortalidade entre recém-nascidos (RN) de termo e pré-termos tardios e em vinte e cinco vezes a taxa de mortalidade entre pré-termos extremos. A Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) vem se mostrando capaz de antecipar o diagnóstico, reduzindo em 22% o risco relativo de mortalidade entre os pré-termos de muito baixo peso com sepse. Objetivo: verificar a VFC de RN com suspeita de SNP; identificar medidas significantes e verificar se, associadas a variáveis clínico-laboratoriais, aumentam a chance de identificar pacientes passíveis de desenvolver a doença. Método: utilizou-se um frequencímetro portátil para aferir as medidas da VFC nos domínios do tempo, da frequência e do Caos. Dentre elas, elegeu-se aquelas com curva ROC > 0,75 para, com seus valores de cut-off, aplicar regressão logística e identificar as que melhor se adequassem ao modelo. As variáveis clínico-laboratoriais significantes que restaram da análise univariada foram submetidas à análise multivariada a fim de identificar, também, as que melhor se adequassem ao modelo. Resultados: foram identificadas quatro variáveis clínico-laboratoriais (sexo masculino, idade gestacional < 34 semanas, Score de Rodwell e proteína C-reativa), e nove medidas da VFC (RRmean, SDNN, RR tri index, LF, HF, SD2 do plot de Poincaré, ShaEnt, CorrDim D2 e SamAsy). Cinco apresentaram área sob a curva ROC > 0,75: SDNN, RR tri index, LF, SD2 e CorrDim D2. Depois de aplicada a regressão logística, restou apenas a CorrDim D2 com cut-off = 0,1164. Identificadas, as variáveis foram submetidas ao cálculo do logit para, com isso, quantificar a chance do paciente suspeito de evoluir para a doença, na dependência das três variáveis eleitas: CorrDim D2, idade gestacional < 34 semanas e score de Rodwell. Conclusão: o estudo mostrou que tanto o modelo preditivo clinico como a CorrDim D2 são capazes, de forma independente, de estimar a chance que um futuro paciente com sepse suspeitada tem de efetivamente confirmar o diagnóstico de sepse. E que, além disso, se a CorrDim D2 for agregada ao modelo preditivo clínico, esta chance aumenta consideravelmente.