NLR, MLR, PLR y RDW para predecir el resultado y diferenciar entre neumonía viral y bacteriana en la unidad de cuidados intensivos

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 15974 (2022) Citar este artículo

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La proporción de neutrófilos a linfocitos (NLR), la proporción de monocitos a linfocitos (MLR), la proporción de plaquetas a linfocitos (PLR) y el ancho de distribución de glóbulos rojos (RDW) son biomarcadores emergentes para predecir los resultados en los pacientes de la sala general. Sin embargo, su papel en el pronóstico de pacientes críticos con neumonía no está claro. Se reclutaron un total de 216 pacientes adultos durante 2 años. Se clasificaron en grupos de neumonía viral y bacteriana, representados por el virus de la influenza A y Streptococcus pneumoniae, respectivamente. Se analizaron los datos demográficos, los resultados y los parámetros de laboratorio. El poder pronóstico de los parámetros sanguíneos fue determinado por el área respectiva bajo la curva característica operativa del receptor (AUROC). El rendimiento se comparó mediante la puntuación APACHE IV. Se examinó la capacidad discriminatoria para diferenciar las etiologías virales y bacterianas. Se identificó neumonía viral y bacteriana en 111 y 105 pacientes, respectivamente. En la predicción de la mortalidad hospitalaria, la puntuación APACHE IV fue la mejor puntuación pronóstica en comparación con todos los parámetros sanguíneos estudiados (AUC 0,769, IC 95% 0,705-0,833). En el análisis del árbol de clasificación, el predictor más significativo de mortalidad hospitalaria fue la puntuación APACHE IV (P ajustada = 0,000, χ2 = 35,591). La ventilación mecánica se asoció con una mayor mortalidad hospitalaria en pacientes con puntuaciones bajas de APACHE IV ≤ 70 (P ajustada = 0,014, χ2 = 5,999). En pacientes con puntuaciones altas de APACHE IV > 90, edad > 78 (P ajustada = 0,007, χ2 = 11,221) y trombocitopenia (recuento de plaquetas ≤ 128, P ajustada = 0,004, χ2 = 12,316) fueron predictivos de mayor mortalidad hospitalaria. El puntaje APACHE IV es superior a todos los parámetros sanguíneos estudiados para predecir la mortalidad hospitalaria. El único marcador inflamatorio con un rendimiento pronóstico comparable a la puntuación APACHE IV es el recuento de plaquetas a las 48 h. Sin embargo, no existe un biomarcador ideal para diferenciar entre neumonía viral y bacteriana.

El hemograma completo se utiliza con frecuencia para evaluar la sepsis, con foco en el recuento de glóbulos blancos (CCB) y la presencia de desviación a la izquierda o bandemia1. Sin embargo, un WCC anormal no es un marcador sensible incluso en pacientes con bacteriemia2. Aunque la bandemia es más sensible para identificar bacteriemia oculta2, la necesidad técnica del recuento celular manual se traduce en un retraso sustancial en el diagnóstico3. La propia respuesta a la bandemia también está sujeta a retrasos y solo aparece un día después de la infección clínica1. Estos factores de confusión han llevado a la búsqueda de marcadores más efectivos para ayudar en la evaluación de infecciones.

La proporción de neutrófilos a linfocitos (NLR) es un marcador fácilmente disponible derivado del CBC como una proporción de recuentos absolutos o relativos de neutrófilos y linfocitos. Las catecolaminas endógenas y el cortisol se liberan en respuesta al estrés fisiológico, provocando un aumento de neutrófilos y una disminución de linfocitos4,5. Además, la apoptosis de los linfocitos ocurre en la sepsis, lo que lleva a la linfopenia6 y resulta en una NLR elevada. Esta respuesta ocurre rápidamente dentro de las 4 a 8 h de un insulto agudo7, lo que hace que la NLR sea superior a la leucocitosis o la bandemia para reflejar oportunamente la enfermedad aguda.

Los estudios han demostrado una asociación entre la NLR y los resultados de los pacientes sépticos y bacteriémicos en el Departamento de Urgencias y en la sala general8,9,10,11,12, así como en el síndrome coronario agudo, la pancreatitis aguda y las enfermedades reumáticas13,14,15 ,16,17,18,19,20,21,22. Su importancia pronóstica en la unidad de cuidados intensivos (UCI), sin embargo, sigue siendo incierta. De manera similar a la NLR, la proporción de monocitos a linfocitos (MLR), la proporción de plaquetas a linfocitos (PLR) y el ancho de distribución de glóbulos rojos (RDW) se describen y evalúan como biomarcadores inflamatorios en una variedad de condiciones médicas.

El uso de NLR también puede tener importancia diagnóstica. En infecciones bacterianas, se desarrollan neutrofilia y bandemia, lo que resulta en un aumento de NLR. Un NLR más alto puede indicar que una infección es de origen bacteriano en lugar de viral.

Nuestro estudio tuvo como objetivo evaluar (1) la precisión pronóstica de estos biomarcadores simples para predecir la mortalidad hospitalaria en comparación con la puntuación IV de la Evaluación de fisiología aguda y salud crónica (APACHE) y (2) su poder diagnóstico para diferenciar las etiologías de la neumonía.

Este análisis retrospectivo se realizó desde el 1 de enero de 2017 hasta el 30 de junio de 2019 en el Pamela Youde Nethersole Eastern Hospital (PYNEH), un hospital regional de 1700 camas en Hong Kong. Se incluyeron pacientes ingresados en la UCI del PYNEH con influenza A o neumonía neumocócica. Se excluyeron pacientes con coinfección tanto por virus como por bacterias, edad menor de 18 años y datos insuficientes. Se realizó un análisis retrospectivo de registros médicos, datos en sistemas de gestión clínica y sistemas de información clínica (IntelliVue Clinical Information Portfolio, Philips Medical, Ámsterdam, Países Bajos).

El resultado primario fue la capacidad de NLR para predecir la mortalidad hospitalaria. Los resultados secundarios fueron la capacidad de MLR, PLR y RDW para predecir la mortalidad hospitalaria y el rendimiento diagnóstico de NLR, MLR, PLR y RDW para diferenciar la neumonía viral de la bacteriana. Los parámetros de laboratorio incluidos en el estudio se obtuvieron a partir del hemograma completo (CSC) a las 0 hy 48 h del ingreso. El valor delta se obtuvo restando los datos a las 0 h de los datos a las 48 h.

Se compararon los datos demográficos, los resultados clínicos y los parámetros de laboratorio entre los sobrevivientes del hospital y los no sobrevivientes y los pacientes con neumonía viral y bacteriana. Las variables categóricas se expresan como número de casos y porcentajes y las continuas como mediana ± rango intercuartílico (RIC). El análisis univariado para las variables categóricas se realizó mediante la prueba exacta de Fisher o la prueba de chi-cuadrado de Pearson, según correspondiera. Las variables continuas se compararon mediante la prueba de la U de Mann‒Whitney o la prueba de la t de Student. Las variables con P < 0,1 en el análisis univariante se incluyeron en el análisis multivariante. Se utilizó un análisis de regresión logística con eliminación por pasos hacia atrás para evaluar predictores independientes de mortalidad hospitalaria. AP < 0,05 se consideró significativo.

La comparación de la precisión pronóstica y diagnóstica de las variables se llevó a cabo mediante curvas características operativas del receptor (ROC). Se calculó el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUROC), con un rango de 0,5 a 1,0. Los valores más altos muestran un mayor poder en el resultado discriminatorio.

Se utilizó un modelo de árbol de clasificación para identificar predictores de mortalidad hospitalaria. Este método de minería de datos clasifica la población estudiada en subgrupos de variables dependientes en función de los valores de las variables independientes mediante el uso de pruebas no paramétricas. El método de división se denomina detector de interacción automática chi-cuadrado exhaustivo (CHAID). El análisis se realizó de manera escalonada utilizando la prueba chi-cuadrado de Pearson. Se eligió la variable con el valor de p ajustado por Bonferroni más pequeño y que produjo la división más significativa. Se crearon nodos que maximizaron las diferencias de grupo en el resultado. Se producía un nodo terminal cuando el número de nodos secundarios era inferior a 2 o cuando el valor de p ajustado más pequeño era insignificante. Todos los análisis se realizaron utilizando Statistical Package for Social Sciences para Windows, versión 27.0 (SPSS, Chicago, Estados Unidos).

El tamaño de la muestra se calculó en base a un AUROC promedio de 0,688 (AUROC promedio tomado de 3 estudios: 0,74623, 0,69524 y 0,62225) para la proporción de neutrófilos a linfocitos (NLR) en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Con un error de tipo I de 0,05, una potencia del 80 % y una tasa de mortalidad esperada del 12,5 %, el tamaño de muestra calculado fue de 189.

Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Grupo Este de Hong Kong de la Autoridad Hospitalaria (HKECREC-2020-071), que también renunció a la necesidad de un consentimiento informado por escrito debido a la naturaleza retrospectiva del estudio. Todos los métodos se realizaron de acuerdo con las directrices y normativas pertinentes.

Se reclutaron un total de 216 pacientes durante los 2 años indicados. Sus características basales y los resultados clínicos se enumeran en la Tabla 1. La mediana de edad fue de 69 años (rango intercuartil 59-80). La mediana de la puntuación APACHE IV fue de 91 (63-115). La mediana de la puntuación APACHE IV para predecir el riesgo de muerte fue de 0,39 (0,16-0,66). La mayor parte de la población (83,3%, 180/216) presentó shock séptico. Sesenta y nueve por ciento (149/216) de los pacientes estaban ventilados mecánicamente y 34,3% (74/216) requirieron terapia de reemplazo renal. La mediana de la estancia en la unidad de cuidados intensivos (UCI) y en el hospital fue de 4 (1,8–9,7) y 13,3 (7,0–28,8), respectivamente.

El análisis univariado (Tabla 1) mostró que la diabetes mellitus (43,2 % frente a 26,7 %, P = 0,015) era más común en pacientes con neumonía viral. En comparación, los pacientes con neumonía bacteriana tenían más probabilidades de desarrollar shock séptico (94,3 % frente a 73 %, P < 0,001).

La tasa global de mortalidad hospitalaria de la población inscrita fue del 31 % (n = 67). El análisis univariado (Tabla 2) mostró que los no sobrevivientes del hospital eran mayores (mediana de 78 frente a 65, P < 0,001) y más propensos a tener enfermedad renal crónica o insuficiencia renal terminal (70,1 % frente a 39,6 %, P < 0,001 ) y malignidad hematológica (10,4 % frente a 3,4 %, P = 0,051). Los no sobrevivientes del hospital también tenían puntajes APACHE IV más altos (110 versus 79, P < 0,001), el puntaje APACHE IV predijo el riesgo de muerte (0,61 versus 0,26, P < 0,001), y estos pacientes tenían más probabilidades de sufrir un shock séptico ( 92,5 % frente a 79,2 %, P = 0,017), recibieron ventilación mecánica (83,6 % frente a 62,4 %, P = 0,002), requirieron terapia de reemplazo renal (47,8 % frente a 28,2 %, P = 0,008) y estancias hospitalarias más cortas estancia (11,1 frente a 14,1, P = 0,012).

El análisis univariante de los parámetros de laboratorio (Tabla 2) mostró que los linfocitos a las 0 h y 48 h y su delta y los monocitos a las 48 h y las plaquetas a las 0 h y 48 h y su delta fueron significativamente más bajos en los no sobrevivientes. NLR a las 48 h y su delta y RDW a las 0 h y 48 h fueron significativamente mayores en los no sobrevivientes.

El poder pronóstico de los parámetros significativos identificados en el análisis univariante se comparó con la puntuación APACHE IV y el riesgo de muerte previsto por APACHE IV mediante análisis ROC (Tabla 3). APACHE IV predijo el riesgo de muerte (AUC 0,776, IC 95% 0,713-0,84), y la puntuación APACHE IV (AUC 0,769, IC 95% 0,705-0,833) tuvo la mayor capacidad discriminatoria para la predicción de la mortalidad hospitalaria. Las plaquetas a las 48 h fueron las que mejor se desempeñaron entre los parámetros de laboratorio evaluados para predecir la mortalidad hospitalaria (AUC 0,721, IC 95% 0,643-0,798).

Las variables que se asociaron (p < 0,1) con la mortalidad hospitalaria en el análisis univariante inicial (tabla 2) se incluyeron en el análisis multivariante. En la tabla 4 se muestra el análisis de regresión logística de predictores de mortalidad hospitalaria. Los predictores independientes de mortalidad hospitalaria incluyeron la edad (odds ratio 1,052, P = 0,001), puntaje APACHE IV (OR 1,020, P = 0,001), RDW a las 48 h (OR 1,268, P = 0,011), delta NLR (OR 1,019, P = 0,051) y recuento de plaquetas a las 0 h (OR 0,994, P = 0,013). Se utilizó la prueba de Hosmer‒Lemeshow para asegurar la bondad de ajuste de los modelos estadísticos, con un valor de p de 0,814, lo que indicó una buena calibración y ajuste del modelo.

El compuesto de los 5 parámetros en la Tabla 4 se denominó Modelo 1. La Figura 1 compara el desempeño pronóstico del Modelo 1 y la puntuación APACHE IV por análisis ROC. El modelo 1, que es un compuesto de cinco predictores independientes, mostró superioridad en la predicción de la mortalidad hospitalaria (AUC 0,830, IC 95 % 0,772–0,888) sobre la puntuación APACHE IV sola (AUC 0,769, IC 95 % 0,705–0,833).

Curvas de características operativas del receptor (ROC) para comparar el rendimiento de la puntuación APACHE IV y el Modelo 1. Modelo 1 (modelo de regresión logística de la Tabla 4): AUROC 0,830, IC del 95 % 0,772–0,888. Puntuación APACHE IV: AUROC 0,769, IC 95% 0,705-0,833.

Se aplicó el modelo de árbol de clasificación (fig. 2) para analizar los factores determinantes que predicen la mortalidad hospitalaria. El predictor más significativo fue la puntuación APACHE IV (P ajustada = 0,000, χ2 = 35,591). Para los pacientes con puntajes APACHE IV ≤ 70, aquellos que requerían ventilación mecánica tenían una mayor mortalidad hospitalaria (P ajustada = 0,014, χ2 = 5,999, tasa de mortalidad hospitalaria del 14 % frente al 0 % en comparación con los que no requerían ventilación mecánica). Para los pacientes con puntuación APACHE IV > 90 y edad > 78 (P ajustada = 0,007, χ2 = 11,221), la tasa de mortalidad hospitalaria alcanzó el 67,4%. Para pacientes con puntuación APACHE IV > 90 y edad ≤ 78, el recuento de plaquetas (P ajustado = 0,004, χ2 = 12,316) se convirtió en un determinante importante de la mortalidad. Aquellos con plaquetas ≤ 128 a las 0 h tuvieron mayor mortalidad hospitalaria (59,3% vs. 16,7%) que aquellos pacientes con plaquetas > 128.

Análisis de árboles de clasificación para predictores de mortalidad hospitalaria.

Los pacientes con neumonía viral tenían un recuento de glóbulos blancos (WCC) más bajo a las 48 h (9,9 frente a 13,6, P <0,001), recuento de neutrófilos a las 48 h (8,8 frente a 11,6, P = 0,001) y ancho de distribución de glóbulos rojos delta ( RDW, 0,2 frente a 0,3, P = 0,013) que los pacientes con neumonía bacteriana (Tabla 5). En el análisis de la curva de características operativas del receptor (ROC) de estos parámetros (Tabla 6), el WCC a las 48 h (AUC 0,648; IC del 95 %: 0,572–0,722) tuvo una mayor capacidad para diferenciar la neumonía viral de la bacteriana que los neutrófilos a las 48 h (AUC 0,627). , IC del 95 % 0,552–0,702) y delta RDW (AUC 0,594, IC del 95 % 0,518–0,670). La Figura 3 muestra las respectivas curvas ROC de estos parámetros.

Curvas de características operativas del receptor (ROC) para comparar el rendimiento diagnóstico de los parámetros de laboratorio para diferenciar la neumonía viral de la bacteriana.

El NLR ha sido estudiado como marcador de gravedad y pronóstico por su capacidad para identificar estados de estrés fisiológico extremo. Su uso ha sido extenso en diferentes enfermedades y condiciones, incluyendo enfermedades reumáticas13,22, embolismo pulmonar agudo21,26, síndrome coronario agudo14,20 y pancreatitis aguda27. El uso de NLR para predecir la gravedad de la neumonía adquirida en la comunidad (NAC) ha sido intensamente estudiado28. Su desempeño demostró ser comparable al índice de gravedad de la neumonía (PSI)29,30, CURB-6530, WCC y CRP30,31. Estudios previos han demostrado que el NLR es un marcador pronóstico útil para pacientes con sepsis12,24,32,33 y, en general, poblaciones en estado crítico23,34,35. Sin embargo, existe escasa literatura sobre su uso en el pronóstico de pacientes con NAC críticamente enfermos. Hasta donde sabemos, nuestro estudio es el primero en explorar el uso de NLR en pacientes con neumonía en la UCI. No pudimos demostrar una diferencia significativa en NLR entre sobrevivientes y no sobrevivientes en nuestra cohorte críticamente enferma. Por lo tanto, la NLR puede ser una herramienta de detección útil para estratificar a los pacientes con NAC antes de la admisión en la UCI, pero tiene un valor limitado en el pronóstico de la población críticamente enferma.

Una observación interesante de nuestro estudio fue el uso de delta NLR en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Detectamos un NLR delta significativamente más alto en los no sobrevivientes que en los sobrevivientes (3,8 vs. 0,0, P = 0,016), que resultó de una elevación en NLR de 0 h (mediana 10,7, IQR 5,5-17,9) a 48 h (mediana 15,4). , RIC 9.4–31.4). Esta elevación persistente o la falta de mejoría en la NLR indicaron el fracaso del tratamiento durante la evolución de la enfermedad, lo que la convirtió en un marcador de mal pronóstico. Nuestros hallazgos fueron consistentes con estudios previos que tenían observaciones similares36,37.

La NLR ha recibido una atención significativa por su precisión diagnóstica en sepsis, neumonía y bacteriemia7,8,9,10,11,38. Varios estudios han demostrado que el NLR es al menos un predictor moderado de bacteriemia, con valores de AUROC que oscilan entre 0,7 y 0,778,9,10,11. En comparación con otros biomarcadores, incluida la proteína C reactiva (CRP) y la procalcitonina (PCT), la NLR muestra una buena correlación y un rendimiento comparable en el diagnóstico de sepsis bacteriana en entornos de atención de emergencia. En la población en estado crítico, la CRP y la PCT parecen ser superiores a la NLR en el diagnóstico de sepsis39,40,41,42. Sin embargo, existe literatura limitada sobre su uso para determinar la etiología microbiológica subyacente. Nuestro estudio investigó el uso de NLR para discriminar entre neumonía viral y bacteriana y, para nuestra decepción, resultó ser inferior a WCC. Solo 2 estudios pediátricos han investigado la NLR en la diferenciación de neumonía bacteriana y viral, demostrando consistentemente su pobre poder discriminatorio43,44. Una posible explicación es que la NLR refleja el estrés fisiológico de un paciente cuando está gravemente enfermo, independientemente de la etiología microbiológica. Hasta donde sabemos, nuestro estudio es el primero en investigar el uso de NLR para diferenciar entre neumonía viral y bacteriana en la población adulta críticamente enferma.

Los monocitos son leucocitos que se originan a partir de precursores en la médula ósea que se reclutan en los tejidos inflamados a través del torrente sanguíneo en respuesta a estímulos microbianos. Una mayor diferenciación en macrófagos o células dendríticas ayuda a la eliminación microbiana efectiva en los sitios infectados45,46. La movilización de monocitos hacia la circulación periférica da como resultado una MLR elevada. La MLR ha demostrado ser útil en el pronóstico de enfermedades reumáticas47, neoplasias malignas48, enfermedades de las arterias coronarias49, ictus50 y síndrome de Guillain-Barré51. Recientemente se ha investigado su uso en diferentes infecciones, incluyendo celulitis52, infección por virus respiratorios53, neumonía29,54,55 y bacteriemia56.

El papel de la MLR como predictor del resultado clínico se ha explorado en pacientes con neumonía por Klebsiella54, correlacionándose positivamente con la mortalidad y actuando como predictor independiente de neumonía grave por Klebsiella, con un AUROC de 0,888 en un punto de corte óptimo de la MLR de 0,665. No pudimos reproducir una correlación tan positiva entre MLR y mortalidad hospitalaria en nuestro estudio. El hallazgo discrepante puede explicarse por la elección del neumococo como bacteria representativa en nuestro estudio, en contraste con Klebsiella, un organismo gramnegativo. El uso de MLR fue revisado por Djordjevic et al.56, quienes encontraron valores de MLR significativamente más altos en pacientes con hemocultivos gramnegativos que en aquellos con hemocultivos grampositivos.

MLR también puede ayudar en el diagnóstico de infecciones bacterianas y virales. Huang et al. comunicaron un rendimiento diagnóstico satisfactorio de la MLR para diferenciar entre pacientes con neumonía adquirida en la comunidad y sujetos sanos29. Merekoulias et al. observaron monocitosis, linfopenia y, por lo tanto, una proporción reducida de linfocitos a monocitos (equivalente a un MLR elevado) en pacientes ambulatorios infectados por el virus de la influenza durante la pandemia H1N153. Posteriormente, los autores propusieron utilizar la proporción de linfocitos a monocitos como una herramienta de detección de la infección por el virus de la influenza, especialmente en momentos en que la prueba microbiológica rápida tiene una gran demanda.

De acuerdo con los estudios anteriores, MLR puede discriminar efectivamente a los pacientes con neumonía o infectados con el virus de la influenza de los sujetos sanos. Sin embargo, su capacidad para diferenciar entre los dos tipos de infecciones es cuestionable. En nuestra cohorte, el recuento de monocitos, el recuento de linfocitos y el MLR no fueron significativamente diferentes entre los grupos viral y bacteriano. Por lo tanto, MLR no mostró un valor diagnóstico significativo para distinguir entre neumonía viral y bacteriana. Hasta la fecha, no existe literatura sobre el uso de MLR para diferenciar diferentes tipos de neumonía.

Las plaquetas son vitales en la inmunidad adaptativa y en provocar una respuesta inflamatoria además de su papel principal en la hemostasia57. Se demostró una fuerte correlación entre el recuento de plaquetas y la mortalidad hospitalaria en pacientes con NAC58,59,60. De acuerdo con estudios previos, mostramos que los no sobrevivientes tenían recuentos de plaquetas significativamente más bajos que los sobrevivientes tanto a las 0 h como a las 48 h. El rendimiento predictivo del recuento de plaquetas a las 48 h (AUROC 0,721) fue comparable al puntaje APACHE IV (AUROC 0,769), con el mejor rendimiento de todos los parámetros sanguíneos en nuestro estudio.

El PLR se reconoce cada vez más como un indicador del proceso inflamatorio y se ha demostrado que tiene un buen valor pronóstico en pacientes con cáncer61, infarto agudo de miocardio15 o enfermedad arterial coronaria estable62. Su uso en el pronóstico se ha extendido a la población crítica y séptica, como lo demuestran los estudios que muestran una asociación entre la PLR y la estancia en la UCI63 e incluso la mortalidad hospitalaria64,65. Nuestro estudio no pudo demostrar tal correlación entre PLR y mortalidad hospitalaria. La diferencia en el tamaño de la muestra de las cohortes puede ser un factor significativo que contribuya a los hallazgos inconsistentes.

El ancho de distribución de glóbulos rojos (RDW) mide la variabilidad en el tamaño de los glóbulos rojos (RBC). También se han demostrado asociaciones significativas entre RDW y pacientes con sepsis y neumonía adquirida en la comunidad66,67,68,69,70,71. Se han propuesto varios mecanismos para explicar la correlación entre el RDW elevado y el estado inflamatorio. Se ha demostrado que las citoquinas proinflamatorias como la interleuquina-1β, la interleuquina-6 y el factor de necrosis tumoral-α acortan la supervivencia de los glóbulos rojos72. Se suprime la producción de eritropoyetina y la diferenciación de células precursoras eritroides73. La liberación compensatoria de los glóbulos rojos prematuros más grandes conocidos como reticulocitos en la circulación da como resultado un RDW elevado.

Se encontró que el ADE se asoció significativamente con la mortalidad a los 30 días cuando se evaluó como marcador pronóstico en pacientes sépticos en el Departamento de Emergencias69,71. Nuestro estudio pudo demostrar que el RDW es un predictor independiente de mortalidad en la población críticamente enferma. Aparte del valor absoluto de ADE, se estudió su cambio desde el inicio hasta las 72 h del ingreso en pacientes severamente sépticos que acudieron a Urgencias68, y se encontró que es un predictor independiente de mortalidad hospitalaria. Nuestro estudio evaluó delta RDW, definido como el cambio desde el inicio hasta las 48 h después de la admisión, y no reproducimos el resultado de delta RDW como predictor independiente de mortalidad. Sin embargo, para nuestra sorpresa, delta RDW mostró una capacidad de diagnóstico marginal para diferenciar entre neumonía viral y bacteriana (AUROC 0.594). Hasta donde sabemos, no ha habido estudios previos sobre la asociación entre los niveles de RDW y la etiología de la NAC.

Nuestro estudio tiene varias limitaciones. Primero, este fue un estudio de un solo centro con un tamaño de muestra limitado, lo que afectó la generalizabilidad y la confiabilidad de los resultados. Estudios adicionales con tamaños de muestra más grandes pueden ser útiles. En segundo lugar, este fue un estudio retrospectivo y potencialmente confuso por el sesgo de selección. En tercer lugar, elegimos Streptococcus pneumoniae como organismo representativo de la neumonía bacteriana y la influenza A para la neumonía viral. Por lo tanto, es posible que nuestros resultados no representen la neumonía bacteriana y viral causada por organismos distintos del neumococo y la influenza A. En cuarto lugar, no incluimos biomarcadores novedosos, como la proteína C reactiva (PCR) y la procalcitonina (PCT), que han sido ampliamente estudiados. y se encontró que es útil en el pronóstico de pacientes sépticos críticamente enfermos. Estos marcadores no estaban fácilmente disponibles en nuestro hospital al comienzo de nuestro período de estudio y, por lo tanto, no se incorporaron para comparar los biomarcadores estudiados. Quinto, el tratamiento proporcionado para la neumonía puede tener un impacto positivo o negativo en el valor de los marcadores hematológicos estudiados, afectando así la evaluación de la eficacia diagnóstica de estos marcadores. Por último, no excluimos a los pacientes con un estado inmunocomprometido, por ejemplo, los pacientes con uso prolongado de corticosteroides y los infectados con el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH). Estos factores pueden afectar significativamente el recuento de neutrófilos de referencia y, por lo tanto, la proporción de neutrófilos a linfocitos, lo que genera confusión en la interpretación de estos biomarcadores. Además, incluimos pacientes con neoplasias malignas hematológicas activas (5,6%) en nuestro estudio. El uso de NLR no ha sido validado en esta población y los resultados deben interpretarse con precaución.

Al predecir el resultado de los pacientes con NAC críticamente enfermos, el poder pronóstico de la puntuación APACHE IV es superior a todos los parámetros sanguíneos estudiados. La adición de otros factores que son predictores independientes de mortalidad al puntaje APACHE IV fortalece aún más su poder pronóstico. Sin embargo, la puntuación APACHE IV está limitada por la necesidad de múltiples parámetros clínicos y de laboratorio, lo que se considera menos conveniente que los parámetros derivados directamente de un simple hemograma completo. En nuestra cohorte, el biomarcador único y simple con rendimiento pronóstico comparable a la puntuación APACHE IV por el análisis ROC resultó ser el recuento de plaquetas a las 48 h. Se deben realizar más estudios para investigar el uso de otros marcadores inflamatorios novedosos, como PCR y PCT, en pacientes críticos con neumonía. También se debe considerar el uso de múltiples biomarcadores compuestos, incluidos PCR y PCT, en lugar de biomarcadores únicos, y comparar su poder predictivo con el de la puntuación APACHE IV.

Al determinar la etiología de la neumonía en pacientes en estado crítico, ningún biomarcador tiene una buena precisión diagnóstica.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Farkas, JD El hemograma completo para diagnosticar shock séptico. J. Thorac. Dis. 12 (Suplemento 1), S16–S21. https://doi.org/10.21037/jtd.2019.12.63 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Seigel, TA et al. Inadecuación de la temperatura y el recuento de glóbulos blancos para predecir la bacteriemia en pacientes con sospecha de infección. J.Emerg. Medicina. 42(3), 254–259. https://doi.org/10.1016/j.jemermed.2010.05.038 (2012).

Artículo PubMed Google Académico

Davis, S., Shesser, R., Authelet, K. & Pourmand, A. "Bandemia" sin leucocitosis: una posible trampa diagnóstica del departamento de emergencias. Soy. J.Emerg. Medicina. 37(10), 1970–1971. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2019.03.050 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Onsrud, M. & Thorsby, E. Influencia de la hidrocortisona in vivo en algunas subpoblaciones de linfocitos sanguíneos humanos: I. Efecto sobre la actividad de las células asesinas naturales. Escanear. J. Immunol. 13(6), 573–579. https://doi.org/10.1111/j.1365-3083.1981.tb00171.x (1981).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Benschop, RJ, Rodriguez-Feuerhahn, M. & Schedlowski, M. Leucocitosis inducida por catecolaminas: primeras observaciones, investigación actual y direcciones futuras. Comportamiento cerebral. inmune 10(2), 77–91. https://doi.org/10.1006/brbi.1996.0009 (1996).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Zhang, Y. et al. Regulación positiva de muerte programada-1 en células T y ligando de muerte programada-1 en monocitos en pacientes con shock séptico. crítico Atención 15(1), R70. https://doi.org/10.1186/cc10059 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Zahorec, R. Relación de recuentos de neutrófilos a linfocitos: parámetro rápido y simple de inflamación sistémica y estrés en pacientes críticos. Bratisl. Lek Listy. 102(1), 5–14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181704 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Ljungström, L. et al. Precisión diagnóstica de procalcitonina, relación de recuento de neutrófilos-linfocitos, proteína C reactiva y lactato en pacientes con sospecha de sepsis bacteriana. PLoS ONE 12(7), e0181704 (2017).

Artículo Google Académico

de Jager, CPC et al. La linfocitopenia y la relación de recuento de neutrófilos-linfocitos predicen la bacteriemia mejor que los marcadores de infección convencionales en una unidad de atención de emergencia. crítico Atención 14(5), R192. https://doi.org/10.1186/cc9309 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Loonen, AJM y col. Biomarcadores y análisis molecular para mejorar el diagnóstico de infecciones del torrente sanguíneo en una unidad de atención de emergencia. PLoS ONE 9(1), e87315. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0087315 (2014).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lowsby, R. et al. Relación de recuento de neutrófilos a linfocitos como un indicador temprano de infección del torrente sanguíneo en el departamento de emergencias. emergente Medicina. J. 32(7), 531–534. https://doi.org/10.1136/emermed-2014-204071 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Liu, S. et al. Efectos de la proporción de neutrófilos a linfocitos combinados con interleucina-6 en la predicción de la mortalidad a los 28 días en pacientes con sepsis. Frente. inmunol. 12, 757 (2021).

Google Académico

Mercan, R. et al. La asociación entre la proporción de neutrófilos/linfocitos y la actividad de la enfermedad en la artritis reumatoide y la espondilitis anquilosante. J. Clin. Laboratorio. Anal. 30(5), 597–601. https://doi.org/10.1002/jcla.21908 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Horne, BD et al. ¿Qué subtipos de glóbulos blancos predicen un mayor riesgo cardiovascular? Mermelada. Col. Cardiol. 45(10), 1638–1643. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2005.02.054 (2005).

Artículo PubMed Google Académico

Azab, B., Shah, N., Akerman, M. & McGinn, JT Valor de la relación plaquetas/linfocitos como predictor de mortalidad por todas las causas después de un infarto de miocardio sin elevación del segmento ST. J. Trombo. trombo. 34(3), 326–334. https://doi.org/10.1007/s11239-012-0718-6 (2012).

Artículo CAS Google Académico

Jeon, TJ & Park, JY Importancia clínica de la proporción de neutrófilos-linfocitos como marcador predictivo temprano de resultados adversos en pacientes con pancreatitis aguda. Mundo J. Gastroenterol. 23(21), 3883–3889. https://doi.org/10.3748/wjg.v23.i21.3883 (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Han, C. et al. La utilidad de la proporción de neutrófilos a linfocitos y el secuestro de líquidos como predictor temprano de pancreatitis aguda grave. ciencia Rep. 7(1), 10704. https://doi.org/10.1038/s41598-017-10516-6 (2017).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang, Y. et al. La proporción de neutrófilos a linfocitos predice la insuficiencia orgánica persistente y la mortalidad hospitalaria en una población asiática china con pancreatitis aguda. Medicina (Estados Unidos) 95(37), e4746. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000004746 (2016).

Artículo CAS Google Académico

Wang, Y., Fuentes, HE, Attar, BM, Jaiswal, P. & Demetria, M. Evaluación del valor pronóstico de la proporción de neutrófilos a linfocitos en pacientes con pancreatitis aguda inducida por hipertrigliceridemia. Pancreatología 17(6), 893–897. https://doi.org/10.1016/j.pan.2017.10.001 (2017).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Ventilador, W. et al. El valor pronóstico de una proporción derivada de neutrófilos-linfocitos en pacientes con síndrome coronario agudo sometidos a intervención coronaria percutánea. clin. aplicación trombo. Hemost. 27, 107602962110345. https://doi.org/10.1177/10760296211034579 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Phan, T. et al. Las proporciones de neutrófilos a linfocitos y de plaquetas a linfocitos predicen la mortalidad por todas las causas en la embolia pulmonar aguda. clin. aplicación trombo. https://doi.org/10.1177/1076029619900549 (2020).

Artículo Google Académico

Jin, Z. et al. El valor de la proporción de neutrófilos a linfocitos y la proporción de plaquetas a linfocitos como herramientas diagnósticas complementarias en el diagnóstico de la artritis reumatoide: un estudio retrospectivo multicéntrico. J. Clin. Laboratorio. Anal. 35(1), e23569. https://doi.org/10.1002/jcla.23569 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Salciccioli, JD et al. La asociación entre la proporción de neutrófilos a linfocitos y la mortalidad en enfermedades críticas: un estudio observacional de cohortes. crítico Atención 19(1), 13 (2015).

Artículo Google Académico

Liu, X. et al. Importancia pronóstica de la proporción de neutrófilos a linfocitos en pacientes con sepsis: un estudio observacional prospectivo. mediat. inflamacion 2016, 8191254 (2016).

Artículo Google Académico

Ni, J., Wang, H., Li, Y., Shu, Y. & Liu, Y. Relación de neutrófilos a linfocitos (NLR) como marcador de pronóstico para la mortalidad hospitalaria de pacientes con sepsis: un análisis secundario basado en un estudio de cohorte retrospectivo de un solo centro. Medicina (Baltimore) 98(46), e18029. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000018029 (2019).

Artículo Google Académico

Kayrak, M. et al. Valor pronóstico de la proporción de neutrófilos a linfocitos en pacientes con embolia pulmonar aguda: un estudio retrospectivo. Circunferencia Corazón Pulmón. 23(1), 56–62. https://doi.org/10.1016/j.hlc.2013.06.004 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Azab, B. et al. Relación neutrófilos-linfocitos como predictor de resultados adversos de pancreatitis aguda. Pancreatología 11(4), 445–452. https://doi.org/10.1159/000331494 (2011).

Artículo PubMed Google Académico

Kuikel, S. et al. Relación de neutrófilos-linfocitos como predictor de resultados adversos en pacientes con neumonía adquirida en la comunidad: una revisión sistemática. Ciencias de la Salud Rep. 5(3), e630. https://doi.org/10.1002/hsr2.630 (2022).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Huang, Y. et al. Valor diagnóstico de los parámetros sanguíneos para la neumonía adquirida en la comunidad. En t. inmunofarmaco. 64, 10–15. https://doi.org/10.1016/j.intimp.2018.08.022 (2018).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Cataudella, E. et al. Proporción de neutrófilos a linfocitos: un marcador emergente que predice el pronóstico en adultos mayores con neumonía adquirida en la comunidad. Mermelada. Geriatría Soc. 65(8), 1796–1801. https://doi.org/10.1111/jgs.14894 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

de Jager, CPC et al. La relación de recuento de neutrófilos-linfocitos en pacientes con neumonía adquirida en la comunidad. PLoS ONE 7(10), e46561. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0046561 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, Z., Fu, Z., Huang, W. y Huang, K. Valor pronóstico de la proporción de neutrófilos a linfocitos en la sepsis: un metanálisis. Soy. J.Emerg. Medicina. 38(3), 641–647. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2019.10.023 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Arif, SK, Rukka, ABS y Wahyuni, S. Comparación de la proporción de neutrófilos-linfocitos y parámetros de procalcitonina en pacientes con sepsis tratados en la unidad de cuidados intensivos del hospital Dr. Wahidin, Makassar, Indonesia. J.Med. ciencia 17(1), 17–21 (2017).

Artículo CAS Google Académico

Karagoz, I. & Yoldas, H. Proporción de plaquetas a linfocitos y de neutrófilos a linfocitos como fuertes predictores de mortalidad en la población de cuidados intensivos. Rev. Asoc. Medicina. Sujetadores. 65(5), 633–636. https://doi.org/10.1590/1806-9282.65.5.633 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Akilli, NB et al. Importancia pronóstica de la relación neutrófilos-linfocitos en pacientes críticos: resultados a corto y largo plazo. Soy. J.Emerg. Medicina. 32(12), 1476–1480. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2014.09.001 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Hwang, SY et al. Relación de neutrófilos a linfocitos como marcador pronóstico en pacientes sépticos en estado crítico. Soy. J.Emerg. Medicina. 35(2), 234–239. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2016.10.055 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Terradas, R. et al. Recuento de eosinófilos y relación de recuento de neutrófilos-linfocitos como marcadores pronósticos en pacientes con bacteriemia: un estudio de cohorte retrospectivo. PLoS ONE 7, e42860. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0042860 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Honda, T., Uehara, T., Matsumoto, G., Arai, S. & Sugano, M. Desplazamiento a la izquierda de neutrófilos y recuento de glóbulos blancos como marcadores de infección bacteriana. clin. quim. Acta 457, 46–53. https://doi.org/10.1016/j.cca.2016.03.017 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Westerdijk, K. et al. El valor de la relación de recuento de neutrófilos-linfocitos en el diagnóstico de sepsis en pacientes ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos: un estudio de cohorte retrospectivo. PLoS ONE 14, e0212861. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212861 (2019).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zheng, N., Zhu, D. & Han, Y. La procalcitonina y la proteína C reactiva funcionan mejor que la proporción de recuento de neutrófilos/linfocitos en la evaluación de la neumonía adquirida en el hospital. Pulm BMC. Medicina. 20, 166. https://doi.org/10.1186/s12890-020-01207-6 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Marik, PE y Stephenson, E. La capacidad de la procalcitonina, el lactato, el recuento de glóbulos blancos y la proporción de recuento de neutrófilos y linfocitos para predecir la infección del torrente sanguíneo. Análisis de una gran base de datos. J. Crit. Atención 60, 135–139. https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2020.07.026 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Jiang, J. et al. La relación de recuento de neutrófilos-linfocitos como marcador de diagnóstico de bacteriemia: una revisión sistemática y un metanálisis. Soy. J.Emerg. Medicina. 37(8), 1482–1489. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2018.10.057 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Bekdas, M., Goksugur, SB, Sarac, EG, Erkocoglu, M. & Demircioglu, F. Relación de neutrófilos/linfocitos y proteína c reactiva/volumen medio de plaquetas para diferenciar entre neumonías virales y bacterianas y diagnosticar complicaciones tempranas en niños. Arabia Saudita J. 35(5), 442–447 (2014).

Académico de Google de PubMed

Gauchan, E. & Adhikari, S. Proteína C reactiva versus proporción de neutrófilos/linfocitos para diferenciar la neumonía bacteriana y no bacteriana en niños. J. Res. de Salud de Nepal. Consejo 14(34), 154–158 (2016).

CAS PubMed Google Académico

Serbina, NV, Jia, T., Hohl, TM & Pamer, EG Defensa mediada por monocitos contra patógenos microbianos. año Rev. Inmunol. 26, 421–452. https://doi.org/10.1146/annurev.immunol.26.021607.090326 (2008).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Shi, C. & Pamer, EG Reclutamiento de monocitos durante la infección y la inflamación. Nat. Rev. Inmunol. 11, 762–774. https://doi.org/10.1038/nri3070 (2011).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Conrad, K., Wu, P., Sieper, J. y Syrbe, U. Preactivación in vivo de monocitos en pacientes con espondiloartritis axial. Artritis Res. El r. 17(1), 179. https://doi.org/10.1186/s13075-015-0694-2 (2015).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Xiang, J. et al. La proporción preoperatoria de monocitos a linfocitos en sangre periférica predice estadios, metástasis y grados histológicos en pacientes con cáncer de ovario. Traducir oncol. 10(1), 33–39. https://doi.org/10.1016/j.tranon.2016.10.006 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Ji, H. et al. La proporción de monocitos/linfocitos predice la gravedad de la enfermedad de las arterias coronarias: una evaluación de la puntuación sintáctica. BMC Cardiovasc. Desorden. 17, 90. https://doi.org/10.1186/s12872-017-0507-4 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Parque, MG et al. La proporción de linfocitos a monocitos en el día 7 se asocia con resultados en el accidente cerebrovascular isquémico agudo. Neurol. ciencia 39(2), 243–249. https://doi.org/10.1007/s10072-017-3163-7 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Huang, Y. et al. La importancia clínica de la proporción de neutrófilos a linfocitos y la proporción de monocitos a linfocitos en el síndrome de Guillain-Barré. En t. J. Neurosci. 128(8), 729–735. https://doi.org/10.1080/00207454.2017.1418342 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Ince, N., Güçlü, E., Sungur, MA y Karabay, O. Evaluación de la proporción de neutrófilos a linfocitos, la proporción de plaquetas a linfocitos y la proporción de linfocitos a monocitos en pacientes con celulitis. Rev. Asoc. Medicina. Sujetadores. 66(8), 1077–1081. https://doi.org/10.1590/1806-9282.66.8.1077 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Merekoulias, G., Alexopoulos, EC, Belezos, T., Panagiotopoulou, E. y Jelastopulu, E. Relación de linfocitos a monocitos como herramienta de detección de influenza. Curr PLoS 2, 1154. https://doi.org/10.1371/currents.RRN1154 (2010).

Artículo Google Académico

Wang, JL y col. Papel predictivo de la proporción de monocitos a linfocitos en pacientes con infección por Klebsiella pneumonia: una experiencia de un solo centro. Medicina (Estados Unidos) 98, e17215. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000017215 (2019).

Artículo Google Académico

Cheng, HR et al. La proporción alta de monocitos a linfocitos se asocia con neumonía asociada a accidentes cerebrovasculares. Frente. Neurol. 11, 575809. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.575809 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Djordjevic, D. et al. Proporción de neutrófilos a linfocitos, proporción de monocitos a linfocitos, proporción de plaquetas a linfocitos y proporción media de volumen de plaquetas a recuento de plaquetas como biomarcadores en pacientes gravemente enfermos y lesionados: qué proporción elegir para predecir el resultado y la naturaleza de bacteria mediat. inflamacion 2018, 3758068. https://doi.org/10.1155/2018/3758068 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Elzey, BD, Sprague, DL & Ratliff, TL El papel emergente de las plaquetas en la inmunidad adaptativa. Celúla. inmunol. 238(1), 1–9. https://doi.org/10.1016/j.cellimm.2005.12.005 (2005).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Mirsaeidi, M. et al. La trombocitopenia y la trombocitosis en el momento de la hospitalización predicen la mortalidad en pacientes con neumonía adquirida en la comunidad. Cofre 137(2), 416–420. https://doi.org/10.1378/chest.09-0998 (2010).

Artículo PubMed Google Académico

Brogly, N. et al. Impacto de la trombocitopenia en el resultado de los pacientes ingresados en la UCI por neumonía grave adquirida en la comunidad. J. infectar. 55(2), 136–140. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2007.01.011 (2007).

Artículo PubMed Google Académico

Ghoneim, AHA, Mohammad, MA, Elghamrawy, MA & Embarak, S. El recuento de plaquetas como predictor del resultado de pacientes hospitalizados con neumonía adquirida en la comunidad en los hospitales universitarios de Zagazig, Egipto. Egipto. J. Bronchol. 14, 11. https://doi.org/10.1186/s43168-020-00007-0 (2020).

Artículo Google Académico

Wang, L. et al. El valor pronóstico de las proporciones de neutrófilos a linfocitos y plaquetas a linfocitos para pacientes con cáncer de pulmón. oncol. Letón. 14(6), 6449–6456. https://doi.org/10.3892/ol.2017.7047 (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Akboga, MK et al. Asociación de la proporción de plaquetas a linfocitos con la inflamación y la gravedad de la aterosclerosis coronaria en pacientes con enfermedad arterial coronaria estable. Angiología 67(1), 89–95. https://doi.org/10.1177/00033197155831 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Kutlucan, L. et al. El efecto predictivo del hemograma completo inicial de los pacientes de la unidad de cuidados intensivos sobre la mortalidad, la duración de la hospitalización y las infecciones nosocomiales. EUR. Rev.Med. Farmacol. ciencia 20(8), 1467–1473 (2016).

CAS PubMed Google Académico

Shen, Y., Huang, X. & Zhang, W. Proporción de plaquetas a linfocitos como predictor pronóstico de mortalidad por sepsis: efecto de interacción con la gravedad de la enfermedad: un estudio retrospectivo. BMJ abierto 9, e022896. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2018-022896 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Zheng, CF y col. Valor pronóstico de las proporciones de plaquetas a linfocitos entre pacientes en estado crítico con lesión renal aguda. crítico Atención 21, 238. https://doi.org/10.1186/s13054-017-1821-z (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Braun, E. et al. El ancho de distribución elevado de glóbulos rojos predice un mal resultado en pacientes jóvenes con neumonía adquirida en la comunidad. crítico Cuidado 15, R194. https://doi.org/10.1186/cc10355 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Jo, YH et al. El ancho de distribución de los glóbulos rojos es un factor pronóstico en la sepsis grave y el shock séptico. Soy. J.Emerg. Medicina. 31(3), 545–548. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2012.10.017 (2013).

Artículo PubMed Google Académico

Kim, CH et al. Un aumento en el ancho de distribución de los glóbulos rojos desde el inicio predice la mortalidad en pacientes con sepsis grave o shock séptico. crítico Atención 17, R282. https://doi.org/10.1186/cc13145 (2013).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Jandial, A. et al. Ancho de distribución elevado de glóbulos rojos como marcador pronóstico en sepsis grave: un estudio observacional prospectivo. Indio J. Crit. Cuidado Med. 21(9), 552–556. https://doi.org/10.4103/ijccm.IJCCM-208-17 (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Setyani, AB, Rahma, S. y Dwinata, M. El valor pronóstico del ancho de distribución de glóbulos rojos (RDW) en la sepsis y la mortalidad relacionada. En t. J. infectar. Dis. 101 (S1), 412–413 (2020).

Artículo Google Académico

Wang, TH & Hsu, YC El ancho de distribución de glóbulos rojos como factor pronóstico y su comparación con el lactato en pacientes con sepsis. Diagnóstico 11, 1474 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Pierce, CN & Larson, DF Inhibición de citocinas inflamatorias de la eritropoyesis en pacientes implantados con un dispositivo mecánico de asistencia circulatoria. Perfusión 20(2), 83–90. https://doi.org/10.1191/0267659105pf793oa (2005).

Artículo PubMed Google Académico

Scharte, M. & Fink, MP Fisiología de glóbulos rojos en enfermedades críticas. crítico Cuidado Med. 31, S651–S657. https://doi.org/10.1097/01.ccm.0000098036.90796.ed (2003).

Artículo CAS PubMed Google Académico

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Departamento de Cuidados Intensivos, Pamela Youde Nethersole Eastern Hospital, 3 Lok Man Road, Chai Wan, RAE de Hong Kong, China

Wincy Wing-Sze Ng, Sin-Man Lam, Wing-Wa Yan y Hoi-Ping Shum

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WWSN ayudó con la concepción del estudio, la recopilación de datos, la interpretación de datos, la redacción del manuscrito y su revisión crítica. SML y WWY ayudó con la revisión crítica del manuscrito. HPS ayudó con el análisis y la interpretación de los datos y revisó críticamente el manuscrito.

Correspondencia a Wincy Wing-Sze Ng.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Ng, W.WS., Lam, SM., Yan, WW. et al. NLR, MLR, PLR y RDW para predecir el resultado y diferenciar entre neumonía viral y bacteriana en la unidad de cuidados intensivos. Informe científico 12, 15974 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-20385-3

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Recibido: 05 Mayo 2022

Aceptado: 13 de septiembre de 2022

Publicado: 24 septiembre 2022

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