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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSosa Moreno, Ana Julia-
dc.contributor.authorQuintana Vega, Verónica Joomayra-
dc.date.accessioned2018-06-27T15:17:54Z-
dc.date.available2018-06-27T15:17:54Z-
dc.date.issued2018-03-29-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/10804-
dc.descriptionLa neumonía es enfermedad frecuente en niños <de 5 años que tiene un alto impacto y morbimortalidad, considerado un problema para la salud asociado a esto tenemos la dificultad que enfrenta el médico para poder diferenciar entre las neumonías bacterianas y virales. Objetivos.- Diseñar un árbol de problemas en base a procalcitonina para orientar un diagnóstico de neumonía bacteriana Métodos.-estudio de nivel predictivo que utilizó minera de datos supervisada y árbol de clasificación mediante el software WEKA,realizado con 316 pacientes 1 mes a 5 años ingresado en “Hospital Roberto Gilbert Elizalde” durante enero 2015 a julio 2016. Resultados.- el 60% de pacientes fueron de sexo masculino, la edad promedio fue 2,2 años, 56% con valores de leucocitos superiores a 12500 y 59,2 % con neutrofilia superiores al 65%, la media de procalcitonina 3,44 ug/dl y el punto de corte para predicción de neumonía bacteriana fue 1,03 ug/ml, la radiografía de tórax es el examen con mayor utilidad para diferencia etiología de neumonía, el árbol de decisiones para diagnóstico de neumonía bacteriana está dado por el valor de procalcitonina. Conclusión.-La aplicación del árbol de clasificación elaborado en este estudio nos permite tener una precisión del 91,77% para el diagnóstico de neumonía bacteriana y para tomar la decisión del uso o no de antibióticos.en_US
dc.description.abstractPneumonia is a frequent disease in children <5 years of age that has a high impact and morbidity and mortality, considered a health problem associated with this. We have the difficulty that the doctor faces in order to differentiate between bacterial and viral pneumonias. Objectives.- Design a problem tree based on procalcitonin to guide a diagnosis of bacterial pneumonia Methods.-Predictive level study that used supervised data mining and sorting tree using WEKA software, performed with 316 patients 1 month to 5 years admitted to "Hospital Roberto Gilbert Elizalde" during January 2015 to July 2016. Results.-60% of patients were male, the average age was 2.2years, 56% with leukocyte values higher than 12500 and 59.2% with neutrophilia higher than 65%, the average of procalcitonin 3.44 ug / dland the cutoff point for prediction of bacterial pneumonia was 1.03 ug / ml,the chest radiograph is the most useful test to differentiate pneumonia etiology, the decision tree for diagnosis of bacterial pneumonia is given by the procalcitonin value. Conclusion.- The application of the classification tree elaborated in this study allows us to have an accuracy of 91.77% for the diagnosis of bacterial pneumonia and to make the decision of the use or not of antibiotics.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectNEUMONÍA BACTERIANAen_US
dc.subjectPROCALCITONINAen_US
dc.subjectINFECCIONES BACTERIANASen_US
dc.subjectINFECCIONES COMUNITARIAS ADQUIRIDASen_US
dc.subjectMORBIMORTALIDADen_US
dc.subjectPACIENTES PEDIÁTRICOSen_US
dc.subjectGUAYAQUILen_US
dc.subjectECUADORen_US
dc.titleUtilidad de procalcitonina para el diagnóstico de neumonía adquirida en la comunidad bacteriana en pacientes de 1 mes a 5 años ingresados en el Hospital Roberto Gilbert Elizalde en el periodo enero 2015 - julio 2016.en_US
dc.typeTesis de Especializaciónen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Grado - Especialización en Pediatría

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