Escore port modificado como predictor de mortalidad en pacientes con patología quirúrgica

Las decisiones terapéuticas en los hospitales están basadas en su nivel de complejidad más que en las condiciones particulares de cada paciente. No existen escalas de evaluación universales y reproducibles que permitan estratificar a los pacientes de acuerdo a su estado y riesgo de mortalidad y consecuentemente tomar decisiones. En el hospital Universitario Mayor hemos diseñado una escala basada en la escala PSI/PORT para clasificar a nuestros pacientes. Materiales y métodos: Se realizó un estudio de cohortes retrospectivas en el cual se aplicó la escala PORT modificada en pacientes quirúrgicos egresados vivos y fallecidos. Se evaluó cada una de las variables de la escala y su asociación con la muerte por medio de tablas de chi cuadrado y análisis de regresión logística. Se analizaron tablas de sensibilidad y especificidad de la escala y se determinó el índice de correlación de la misma. Resultados: La escala PORT modificada tiene una alta correlación con el riesgo de mortalidad en pacientes quirúrgicos según nuestro estudio. Sin embargo, dicha correlación es menor que la encontrada en un estudio previo realizado en pacientes con patología médica. Discusión: Se puede estratificar a los pacientes con patología quirúrgica por medio de la escala PORT modificada. Se recomienda aplicar la escala a un grupo mayor de pacientes con patología médica y quirúrgica e incluir en la escala una variable que implique el tiempo de evolución de la enfermedad.

Análisis del comportamiento de la inflación trimestral en Colombia bajo cambios de régimen: Una evidencia a través del modelo "Switching" de Hamilton.

Este trabajo tiene como propósito estudiar la evolución de la inflación trimestral en Colombia, durante el período comprendido entre 1954 y 1996, a través de la metodología de Hamilton(1989) y segundo presentar algunos conceptos relacionados con dicha metodología, la cual introduce cambios de régimen en el análisis convencional de series de tiempo. En general, esta metodología permite estimar modelos ARIMA con parámetros o varianzas cambiantes en el tiempo. En este caso, tales cambios en el modelo de la inflación se suponen asociados a posibles regímenes distintos donde la inflación presenta cambios en su nivel o en su variabilidad. Esta modelación posibilita el reconocimiento de los distintos regímenes a través del tiempo (por ejemplo dos regímenes: inflación alta e inflación baja) en lo referente a su tiempo promedio de duración y a la probabilidad asociada de cada uno de ellos, es decir, la probabilidad de estar en un régimen particular en un momento dado del tiempo. Las probabilidades de transición estimadas, permiten concluir, por ejemplo, que al estar en un régimen de inflación trimestral moderado, la probabilidad de permanecer en éste es muy alta (0.94), en tanto que pasar de éste a un régimen de inflación promedio alta tiene una probabilidad de (0.05), la cual es cinco veces mayor que la estimada para la transición de moderada a baja (0.01). Adicionalmente, se puede observar que la máxima probabilidad de permanecer en un mismo régimen se tiene en aquel caracterizado como de inflación y variabilidad moderadas.