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Ins�tuto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey 
 Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud 
 Título de la Tesis: 
 "Índice de inmunidad-inflamación sistémica como predictor independiente de 
 morbimortalidad en neumonía por COVID-19 " 
 presentada por 
 Dr. Angel Antonio Sarabia Collazo 
 para obtener el grado de 
 Especialidad en Medicina del Enfermo en Estado Crí�co 
 Programa Mul�céntrico de Especialidades Médicas 
 Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud - Secretaría de Salud del Estado de Nuevo León 
 Director de Tesis: Codirector de tesis: 
 Dr. Víctor Manuel Sánchez Nava. Dr. Carlos Eduardo Chávez Pérez 
 Monterrey, Nuevo León, México a 01 de Noviembre del 2021 
	Protocolo:	 SII-SARSCOV 	“	 Índice de inmunidad-inflamación sistémica como predictor 
 independiente de morbimortalidad en neumonía por COVID-19” 
 Versión 2.0, fechado 22 de octubre del 2021, Monterrey, N.L., México 
 1.0 Índice 
 2.0 LISTA DE ABREVIATURAS 2 
 3.0 SÍNTESIS (Resumen, abstract) 2 
 4.0 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 2 
 5.0 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN 3 
 5.1. Antecedentes 3 
 5.2. Jus�ficación 4 
 6.0 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN OBJETIVOS E HIPÓTESIS 5 
 6.1. Pregunta de inves�gación 5 
 6.2. Obje�vo Principal 5 
 6.3. Obje�vos Secundarios 6 
 6.4. Hipótesis 6 
 6.4.1 Hipótesis Nula 6 
 6.4.2 Hipótesis Alterna 6 
 7.0 DISEÑO DEL ESTUDIO 7 
 7.1. Descripción del estudio 7 
 7.2. Fundamento o Jus�ficación de placebo 7 
 7.3. Fundamentos para el diseño del estudio 7 
 7.4. Fundamentos para la dosis y el esquema de tratamiento 7 
 7.5. Fundamentos para la población de pacientes 7 
 7.6. Elección de tratamiento 7 
 7.7. Control con placebo 7 
 7.8. Fundamento para los factores de estra�ficación 7 
 7.9. Fundamento para la obtención de muestras de biológicas (tejidos) 7 
 7.10. Fundamento para muestreo de sangre para los biomarcadores 7 
 7.11. Fundamento para las evaluaciones de los resultados no�ficados por el paciente 7 
 8.0 MATERIALES Y MÉTODOS 7 
 8.1. Pacientes 8 
 8.2. Criterios de Inclusión 8 
 8.3. Criterios de Exclusión 8 
 8.4. Visitas 8 
 8.5. EVALUACIONES DEL ESTUDIO 8 
 8.5.1 Formas de consen�miento informado y registro de selección 8 
 8.5.2 Historia clínica y datos demográficos 9 
 8.5.3 Exploraciones �sicas 9 
 8.5.4 Signos vitales 9 
 9.0 METODOLOGÍA 9 
 9.1. Metodología de la Inves�gación 9 
 9.2. VARIABLES 10 
 9.3. Cuadro de Variables 11 
 9.4. TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO 11 
 9.4.1 Métodos y modelos de análisis de los datos según �po de variables 11 
 9.4.2 Programas a u�lizar para análisis de datos. 11 
 10.0 CONSIDERACIONES ÉTICAS 11 
 10.1. Cumplimiento con las leyes y regulaciones 11 
 10.2. Consen�miento informado 12 
 10.3. Comité de É�ca 12 
 10.4. Confidencialidad 13 
 11.0 RIESGOS PREVISIBLES Y PROBABLES 13 
 12.0 PROTECCIÓN FRENTE AL RIESGO FÍSICO Y/O EMOCIONAL 13 
 13.0 BIBLIOGRAFÍA 14 
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 independiente de morbimortalidad en neumonía por COVID-19” 
 Versión 2.0, fechado 22 de octubre del 2021, Monterrey, N.L., México 
 2.0 SÍNTESIS (Resumen, abstract) 
 Título "Índice de inmunidad-inflamación sistémica en Síndrome de distrés 
 respiratorio agudo por COVID-19 como predictor independiente de 
 mortalidad" 
 Fase de estudio Aprobación por comité de é�ca 
 Tipo de estudio Cohorte 
 Clasificación del estudio 
 Según el Reglamento de la 
 Ley General de Salud en 
 Materia de Inves�gación 
 para la Salud, Ar�culo N° 17 
 Retrospec�vo no experimental 
 Obje�vo Principal Determinar si el índice de inmunidad-inflamación sistémica es ú�l 
 como un predictor independiente de morbimortalidad en población 
 que cursa con síndrome respiratorio agudo por neumonía covid-19 
 Obje�vos secundarios Comparar el índice de inmunidad-inflamación sistémica contra 
 escala SOFA como predictor de mortalidad. 
 Hipótesis Nula Los pacientes con COVID-19 que presentan mayor valor de índice de 
 inmunidad-inflamación sistémica no �enen una mayor mortalidad. 
 Hipótesis alterna Los pacientes con COVID-19 que presentan mayor valor de índice de 
 inmunidad-inflamación sistémica �enen una mayor mortalidad 
 Pregunta de Inves�gación ¿Es ú�l el índice de inmunidad-inflamación sistémica como predictor 
 independiente de mortalidad en población que cursa con síndrome 
 respiratorio agudo por neumonía COVID-19? 
 Grupo a inves�gar Pacientes ingresados al hospital San José de marzo a sep�embre 
 2020 para manejo de COVID-19 
 “N” 1830 pacientes 
 Duración aproximada del 
 estudio 
 1 mes 
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 independiente de morbimortalidad en neumonía por COVID-19” 
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 3.0 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 
 En diciembre de 2019 se presentó un caso de neumonía viral en China que captó la atención 
 mundial debido al rápido incremento de casos que dio inicio a la pandemia que sigue en curso 
 en 2021, en donde la presencia de enfermedad por coronavirus (COVID-19, acrónimo de 
 coronavirus disease-2019), ocasionada por el virus SARS-CoV-2, ha saturado de forma global los 
 servicios hospitalarios y camas de terapia intensiva 1 . 
 El síndrome respiratorio agudo severo relacionado a COVID-19 es la expresión más grave de la 
 enfermedad, siendo está la principal causa de ingreso a UCIA y elevando la mortalidad hasta un 
 80% 2 . 
 Durante los 22 meses que ha durado la pandemia hasta el momento de la actual redacción, 
 muchos cambios se han presentado desde el primer caso registrado; el acceso a mejores 
 pruebas diagnós�cas ha permi�do actualmente iden�ficar pacientes mediante pruebas de 
 reacción en cadena de polimerasa, así mismo, métodos de cribaje a con pruebas rápidas de 
 an�geno para proteína S y N, que permiten un abordaje diagnós�co completo. Desde el punto 
 de vista radiográfico, el BRIXIA score, descrito en Wuhan, China y cuyo uso se extendió 
 globalmente ha sido una herramienta ú�l, que junto con otras escalas como Modified Chest 
 X-Ray Scoring System 3 , apoyan la toma de decisiones acerca del manejo ambulatorio u 
 hospitalario, así como riesgo de complicación o mortalidad. Una de las herramientas que 
 también se ha globalizado es el covid-gram score 4 para evaluar el riesgo de presentar 
 enfermedad grave; esta herramienta ya combina antecedentes clínicos, resultados de 
 laboratorio y situación radiográfica, sin embargo, a pesar de su publicación en la revista JAMA 
 en 2020, no ha sido validada externamente al si�o de aplicación inicial y no ha demostrado 
 u�lidad para pronós�co de mortalidad. 
 Otros intentos de encontrar valor predic�vo de enfermedad grave, requerimiento de ven�lación 
 mecánica y/o mortalidad han sido descritos y publicados, muchos de ellos u�lizando valores 
 séricos que podrían considerarse de ru�na y de fácil acceso a nivel internacional, como sería los 
 índices con valores de biometría hemá�ca, tales como el índice neutrófilo/linfocito (NLR) 5 , 
 índice plaquetas/linfocito (PLR) 6 , índice neutrófilo/linfocitoXplaquetas (NLPR) 7 , índice 
 monocito/linfocito (MLR) 8 y el índice de inflamación sistémica (SII) 9 ; es úl�mo ya validado como 
 indicador pronós�co en el seguimiento de sepsis, paciente oncológico 10 y sus valores se 
 correlacionan a inestabilidad en la respuesta inflamatoria del paciente. 
 El SII podría ser de u�lidad en iden�ficar pacientescon riesgo de enfermedad grave que 
 requiera ingreso a UCIA, requerimiento de ven�lación mecánica y mortalidad hospitalaria, esto 
 debido a que los valores que lo conforman juegan un rol decisivo en la fase inflamatoria del 
 COVID-19 11,12,13,14 . Esto ha sido mo�vo de estudio, encontrándose evidencia que respalda el 
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 posible uso de SII como marcador pronós�co de mortalidad en COVID-19 15 , como lo describe el 
 doctor López-Escobar, et al en marzo de 2021, aunque desde el 2020 se tenían descripciones 
 acerca valores SII elevados en pacientes fallecidos con diagnós�co de COVID-19 16 , como se 
 publica en 2020 en por Rokni, et al. Desde 2014 que se describió por primera vez el SII 17 , se ha 
 con�nuado inves�gando y describiendo la interacción y relevancia del rol que desempeñan los 
 neutrófilos en la trombosis arterial y venosa 18,19,20 , lo cual ha se respalda en modelo animal lo 
 describe el Lisman en 2015 y 2018, en donde también se describe la función plaquetaria en 
 hemostasia y trombosis 18 , así como su rol como respondedores de primera línea en el daño 
 endotelial, así como su función inmunomoduladora; siendo el SII uno de los biomarcadores más 
 prometedores por su confiabilidad, así como disponibilidad y facilidad de uso, para su uso como 
 marcador de riesgo de presentar enfermedad grave y mortalidad intrahospitalaria 19 . 
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 4.0 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN 
 4.1. Antecedentes 
 El índice de inflamación sistémica o índice de inmuno-inflamación sistémica, en adelante SII, 
 fue descrito inicialmente en diciembre de 2014 en la revista de inves�gación clínica de cáncer 
 (Clinical Cancer Research), por Bo Hu y colaboradores 17 . Este índice se describe como una 
 herramienta de u�lidad en carcinoma hepatocelular y su fundamento se centra en que las 
 células inmunoinflamatorias, como lo serían los neutrófilos, linfocitos y plaquetas, contribuyen 
 a la invasión celular oncológica mediante sangre periférica en donde las células tumorales 
 pueden sobrevivir y producir metástasis al permi�r la siembra de células tumorales en si�os 
 remotos. Bo Hu y colaboradores teorizan que las plaquetas pueden proteger células tumorales 
 durante la circulación sistémica, además de poder inducir su transición de la circulación 
 sistémica a diferentes tejidos y órganos mediante la transición epitelio-mesenquimal que resulta 
 indispensable para procesos metastásicos, los neutrófilos puede promover la adhesión y 
 siembra de células tumorales en tejidos distantes y los linfocitos �ene una función protectora 
 esencial reducir la proliferación tumoral mediante citotoxicidad que induce apoptosis de las 
 células tumorales. 
 Ante la relevancia de los neutrófilos, linfocitos y plaquetas en la respuesta inmunológica y el 
 estado inflamatorio del paciente, se describe el SII con la siguiente fórmula: 
 SII= P x N/L 
 En donde P se refiere a plaquetas, N representa el valor de neutrófilos y L el valor de cuenta 
 linfocitaria. En aquella descripción inicial Bo Hu y cols. concluyen que los pacientes con valor SII 
 mayor de 330 en preoperatorio eran más propensos a tener cirrosis hepá�ca, mayor tamaño 
 tumoral, mayor invasión vascular y recurrencia temprana que los pacientes con valores 
 menores. 
 Desde su descripción inicial en 2014, el SII ha sido inves�gado en diferentes escenarios que van 
 desde otros escenarios oncológicos, en donde se ha relacionado un valor alto de SII con peores 
 resultados clínicos en cordoma en base de cráneo 20 . También se ha u�lizado como marcador 
 independiente de mortalidad en paciente geriátrico con fractura de cadera que ingresa a 
 quirófano para intervención quirúrgica, en donde un SII elevado no solo se correlaciona con 
 mortalidad general intrahospitalaria sino que man�ene el valor pronós�co al año de 
 seguimiento 21 . 
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 Otros escenarios clínicos han sido descritos, en abril de 2020, Zencirkiran Agus y cols. evalúan la 
 u�lidad de SII en endocardi�s infecciosa en donde, de nuevo, se correlacionan valores altos de 
 SII con peor evolución clínica y mortalidad hospitalaria, sin embargo, el corte referido es de un 
 valor mayor, ya que ellos describen un valor corte de 2314 22 . 
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 4.2. Jus�ficación 
 Desde su aparición, la COVID-19 fue declarada una emergencia de salud pública, esto al 
 contar con 171 casos de mortalidad relacionada a SARSCOV-2. En 2021, con más de 3.3 millones 
 de muertes es�madas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), y con la mortalidad de 
 COVID-19 como indicador clave para dar seguimiento a la evolución de esta pandemia podemos 
 ver que este escenario mundial de alta demanda para los servicios de salud pública y privada 
 está lejos de concluir. Los retos para el personal de la salud han sido evidentes desde un inicio, y 
 aunque se ha abordado por dis�ntos enfoques y muchos avances se han logrado en prevención, 
 tratamiento y seguimiento de la enfermedad, aún hay mucha información y conocimiento por 
 descubrir. Un área importante a destacar es la mortalidad en pacientes que ingresan o 
 requieren servicios de terapia intensiva, en donde la mortalidad de paciente que requiere 
 ven�lación mecánica en una unidad de cuidados intensivos, en adelante UCIA, con�núa siendo 
 tan alta como 30-97%. 
 Durante la pandemia, los servicios de salud se han enfrentado con retos administra�vos en 
 donde la disponibilidad de medicamentos y servicios ha sido factor determinante en el nivel de 
 atención brindado y la morbimortalidad de la enfermedad. Durante las primeras etapas de la 
 globalización de la COVID-19, mucho de los esfuerzos dirigidos por la comunidad médica iban 
 relacionados a consejería organizacional para el uso racional de medicamentos, organización de 
 personal de salud y medidas para op�mizar la atención médica considerando la posible falta de 
 personal especializado para manejo de paciente crí�camente enfermo. Aún con las 
 herramientas de triage que se han propuesto y documentado pero no validado, la ocupación 
 médica, disponibilidad de ven�ladores, camas disponibles de UCIA y personal médico altamente 
 especializado sigue siendo un factor limitante en la atención médica y resulta en un mo�vo de 
 estudio para con�nuar la búsqueda de herramientas de triage y estadificación de riesgospara 
 mejorar la administración de servicios de salud. 
 El tercer aspecto a considerar es que más allá de la alta mortalidad en UCIA, la alta demanda 
 de servicio de la salud y op�mización de recursos, el seguimiento de los pacientes y la 
 contrastante respuesta a la COVID-19 que puede cursar con síntomas leves y resolver con 
 manejo ambulatorio e intervenciones médicas mínimas, o evolucionar a síndrome de distrés 
 respiratorio agudo y llevar a la muerte, o complicarse con sobreinfecciones, lesión renal que 
 aumenta su mortalidad o llevar a falla orgánica múl�ple; nos brinda evidencia estadís�ca acerca 
 de la respuesta del huésped al virus SARSCOV-2 y su componente gené�co; y es que, de acuerdo 
 a los hallazgos sobre los mecanismos de contagio y entrada de virus a las células del huésped, se 
 describe el ingreso del virus a la célula mediante el receptor de la enzima conver�dora de 
 angiotensina II (ACE2) y la evidencia respalda que la población con polimorfismo, en específico 
 se describe una proteasa serina transmembrana �po 2 (TMPRSS2), �ene un mayor riesgo de 
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 contagio por SARSCOV-2; aunque este polimorfismo no se ha relacionado con morbimortalidad, 
 Asgari y Pousaz, así como los miembros de la inicia�va COVID19HG (COVID-19 Host Gene�cs 
 Ini�a�ve) ha descrito 13 localizaciones en el gen humano (loci) que se relacionan a severidad 
 del cuadro clínico y evolución de enfermedad en COVID-19 ; Otro de los aspectos gené�cos a 
 considerar es la mayor presencia de COVID-19 en población masculina, de tal forma que resulta 
 adecuado pensar en que existe población gené�camente suscep�ble a padecer la enfermedad y 
 posiblemente, a tener una mayor mortalidad al presentarla 23,24 . 
 Ante lo descrito, resulta fundamental que los esfuerzos por encontrar herramientas que 
 permitan estra�ficar riesgos y mortalidad en pacientes con COVID-19 persistan, sin embargo, es 
 importante reconocer que el triage por polimorfismo gené�ca es una herramienta para 
 inves�gación o centros con disponibilidad de estudios de laboratorio y recursos que no 
 corresponden a la mayoría de los hospitales mundiales, de tal forma que aún con estos avances 
 resultan prometedores y destacables, persiste la necesidad de disponer de herramientas de 
 cribaje efec�vas y asequibles para el resto de los hospitales del mundo, incluyendo hospitales 
 de México. 
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 5.0 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN OBJETIVOS E HIPÓTESIS 
 5.1. Pregunta de inves�gación 
 ¿Existe correlación entre el índice de inflamación sistémica con la mortalidad en pacientes que 
 presentan neumonía por covid-19? 
 5.2. Obje�vo Principal 
 Correlacionar el índice de inflamación sistémica con mortalidad en los pacientes que 
 presentan neumonía por covid-19 para establecer un valor de corte que nos permita 
 clasificar a pacientes según su riesgo de mortalidad. 
 5.3. Obje�vos Secundarios 
 ● Comparar SII contra escala SOFA como predictor de mortalidad. 
 ● Es�mar la media del valor SII en pacientes que presentan COVID-19. 
 ● Determinar el punto de corte del SII para predecir mayor morbimortalidad en paciente 
 con COVID-19. 
 ● Es�mar la tasa de mortalidad en la población de estudio por COVID-19. 
 ● Determinar la existencia de diferencias estadís�camente significa�vas en la 
 morbimortalidad (puntaje SOFA, días de ven�lación mecánica, intubación orotraqueal, 
 complicaciones pulmonares y estancia de días de ucia) en pacientes con un SII mayor de 
 300, SII mayor de 1500 y SII mayor de 2300. 
 5.4. Hipótesis 
 5.4.1 Hipótesis Nula 
 Los pacientes con COVID-19 que presentan mayor valor de índice de inmunidad-inflamación 
 sistémica no �enen una mayor mortalidad. 
 5.4.2 Hipótesis Alterna 
 Los pacientes con COVID-19 que presentan mayor valor de índice de inmunidad-inflamación 
 sistémica �enen una mayor mortalidad. 
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 6.0 DISEÑO DEL ESTUDIO 
 6.1. Descripción del estudio 
 Se realizó un estudio de cohorte cerrada retrospec�va analí�co en donde se tomó como 
 población de estudio a los pacientes ingresados a UCIA o áreas del hospital acondicionadas para 
 brindar atención de paciente enfermo crí�co (denominadas UTIM, UCIA 2, UCIA 3 y bloque) 
 para recibir atención por presentar neumonía por COVID-19. Dentro del abordaje de paciente 
 crí�co se buscó los resultados de la biometría hemá�ca de ingreso para realizar el cálculo de SII, 
 así mismo, se realizó la revisión del expediente clínico en archivo para documentar días de 
 estancia hospitalaria, días de ven�lación mecánica u oxígeno suplementario en caso de haberse 
 recibido, valor de escala SOFA es�mado al ingreso y mortalidad durante internamiento, en caso 
 de presentarse. 
 6.2. Fundamento o Jus�ficación de placebo 
 El estudio no requirió la u�lización de un placebo. 
 6.3. Fundamentos para el diseño del estudio 
 El estudio de cohorte nos permi�ó analizar a la población del hospital San José que ya ha 
 recibido atención médica durante la pandemia, de tal forma que nos permi�ó buscar una 
 herramienta pronós�ca en población mexicana, del norte del país, que pudiera ser de u�lidad 
 para auxiliar la atención médica especializada que se sigue brindando en dicho hospital. 
 6.4. Fundamentos para la dosis y el esquema de tratamiento 
 El estudio no requirió intervención o manejo farmacológico, debido a que el tratamiento 
 médico no es el objeto de estudio. 
 6.5. Fundamentos para la población de pacientes 
 La selección de población fue la misma que ha estado y seguirá recibiendo atención durante la 
 pandemia. El hospital San José recibe pacientes de Monterrey y área metropolitana, sin 
 embargo, durante la pandemia ha fungido como centro de referencia del noreste del país; 
 misma población que se propone para estudio. 
 6.6. Elección de tratamiento 
 El SII es una herramienta de pronós�co por lo que el siguiente estudio no requiere una 
 intervención o tratamiento. 
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 6.7. Control con placebo 
 No se aplica control placebo debido a que el estudio no requiere una intervención o tratamiento 
 farmacológico en grupo experimental. 
 6.8. Fundamento para los factores de estra�ficación 
 Durante la captura de población de realizó un análisis estadís�co según el SII, el cual tuvo 
 valores de corte en SII mayor a 330, SII mayor a 1500 y SII mayor a 2300; estos valores de corte 
 han sido descritos en la bibliogra�a para uso de SII en dis�ntas patologías. 
 6.9. Fundamento para la obtención de muestras de biológicas(tejidos) 
 No se obtuvieron muestras biológicas o tejidos durante la elaboración de este protocolo de 
 inves�gación. 
 6.10. Fundamento para muestreo de sangre para medición de los biomarcadores 
 La biometría hemá�ca es un estudio de laboratorio u�lizado para valorar el estado general de 
 paciente, nos permite un abordaje inicial y seguimiento del paciente enfermo crí�co, así como 
 una permite evidenciar una tendencia en niveles de leucocitos del enfermo durante la 
 enfermedad. La biometría hemá�ca forma parte del abordaje inicial del paciente enfermo 
 crí�co por lo que el muestreo de sangre no representa un actuar diferente a lo ya establecido 
 por el abordaje médico y forma parte de los controles realizados en el protocolo de abordaje de 
 paciente COVID-19. 
 6.11. Fundamento para las evaluaciones de los resultados no�ficados por el paciente. 
 No se consideran resultados no�ficados por el paciente como objeto de estudio en el presente 
 protocolo de inves�gación. 
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 7.0 MATERIALES Y MÉTODOS 
 7.1. Pacientes 
 Se consideraron 1830 pacientes que se encuentran registrados como pacientes atendidos en el 
 hospital San José en el período que corresponde a Marzo - Sep�embre de 2020, de estos 
 pacientes se revisó que cuenten con expediente clínico digitalizado que permita su recolección 
 de datos. 
 7.2. Criterios de Inclusión 
 a) Paciente mayor de 18 años de edad. 
 b) Contar con expediente clínico digital. 
 c) Diagnós�co de COVID-19 posi�vo, confirmado con prueba de PCR confirmatoria durante 
 su internamiento. 
 d) Contar con una biometría hemá�ca al inicio de internamiento hospitalario. 
 7.3. Criterios de Exclusión 
 a) No contar con expediente clínico digital disponible para revisión de datos para cálculo 
 del SII y escala SOFA. 
 b) Paciente procedente de otra unidad médica posterior a manejo médico inicial. 
 c) Paciente con resultado de PCR para SARSCOV2 nega�vo durante los primeros 10 días de 
 internamiento. 
 d) Paciente con diagnós�co conocido de síndrome mielodisplásico. 
 e) Pacientes oncológicos. 
 7.4. Criterios de Suspensión 
 a) Pacientes que no cuenten con un expediente clínico digital completo. 
 b) Pacientes que hayan abandonado su internamiento por alta voluntaria. 
 c) Pacientes trasladados a otra unidad en donde no se pueda brindar seguimiento. 
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 7.5. Visitas 
 El estudio no requiere visita médicas, la revisión fue mediante el acceso de expedientes clínicos 
 archivados en el hospital San José, por lo que solo fue necesario acudir con los registros 
 per�nentes para poder acceder a los mismo y capturar los datos requeridos en una base de 
 datos. 
 7.6. EVALUACIONES DEL ESTUDIO 
 7.6.1 Formas de consen�miento informado y registro de selección 
 Se revisaron los registros hospitalarios con fecha de ingreso de marzo a sep�embre de 2020. 
 De los registros encontrados se revisó la disponibilidad de revisión de expediente clínico digital, 
 considerando que se �ene un �empo de espera entre la conclusión de un internamiento, cierre 
 de expediente �sico y digitalización de información. 
 De los expedientes digitales disponibles, se revisó que el paciente al que corresponde cada 
 expediente clínico cumpliera con los criterios de inclusión y no se contara con ninguno de los 
 criterios de exclusión para seleccionarlo en el grupo de seleccionabilidad. Una vez filtrada la 
 siguiente información, se revisó directamente en cada expediente la firma adecuada del aviso 
 de privacidad de Tec Salud para poder ser elegidos e incluidos en la base de datos para captura 
 de pacientes del protocolo de inves�gación. 
 7.6.2 Historia clínica y datos demográficos 
 La historia clínica recaba información básica como sexo y edad, además incluye antecedentes 
 personales patológico y no patológicos que puedan ser recuperados de la información 
 documentada en el expediente clínico, así mismo, se u�lizarón los resultados de laboratorio de 
 ingreso para hacer una cálculo de SII, así como SOFA, para establecer una mortalidad con una 
 escala validada en paciente crí�camente enfermo. 
 Dentro de los datos de seguimiento se es�mó el �empo de ven�lación mecánica, �empo de 
 estancia hospitalaria y mortalidad en el internamiento, esto úl�mo se revisó mediante el 
 registro hospitalario. 
 7.6.3 Exploraciones �sicas 
 El diseño retrospec�vo del protocolo de inves�gación no permite una exploración �sica, de tal 
 forma que sólo se u�lizaron los datos documentados por los médicos que estuvieron en el caso; 
 algunos de estos datos de exploración �sica se u�lizaron para la escala SOFA. 
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 7.6.4 Estudios de laboratorio y gabinete 
 Se revisó la biometría hemá�ca de ingreso para el cálculo de SII, así mismo se debe contar con 
 gasometría arterial y perfil bioquímico para realizar el cálculo de escala SOFA. 
 7.6.5 Signos vitales 
 Los signos vitales de ingreso u�lizados para las escalas de valoración serán capturados 
 directamente de lo documentado en el expediente clínico digital. 
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 8.0 METODOLOGÍA 
 8.1. Metodología de la Inves�gación 
 8.2. VARIABLES 
 ◦ VARIABLES DEL ESTUDIO 
 ◦ Las variables a recolectadas vía revisión de expedientes clínicos de 
 pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos son: Edad, Sexo, 
 días de internamiento, días de ven�lación mecánica y puntaje SOFA. 
 ◦ Algunas variables como comorbilidades se hicieron como una captura 
 para valorar el análisis estadís�co de subgrupos, sin embargo, la u�lidad 
 de esto dependerá de la calidad de revisión que sea posible. 
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 ◦ Definición operacional de las variables 
 ◦ Mediante la revisión de expediente clínico se registró el número de pacientes y se les 
 asignó un número de captura en la base de datos de excel. Según lo preparado en este 
 archivo, se contó con una columna correspondiente a Sexo, Edad, Neutrófilos de la 
 biometría hemá�ca de mayor an�güedad que se pudo encontrar en el episodio, de ese 
 mismo modo se obtuvo el valor numérico para plaquetas, linfocitos; se tomó de esta 
 misma forma los valores necesarios para realizar el cálculo de la escala de SOFA. Se 
 revisaron los registros de inhaloterapia para es�mar los días de ven�lación mecánica y 
 se revisó la hoja principal para registrar si el episodio de internamiento concluyó con alta 
 o defunción. 
 ◦ Elvalor edad, valor sérico de neutrófilos, linfocitos y plaquetas fue capturado de forma 
 numérica. El sexo de la persona se documentó como masculino y femenino, para fines 
 analí�cos si la respuesta es masculino se registró en excel con el valor numérico de 1 y 
 en caso de ser femenino se asignará el valor númerico de 2. 
 ◦ Para la es�mación del valor SOFA se requiere el valor de PaO2, FiO2, Ven�lación 
 mecánica (Si/No), Plaquetas (valor 20, 20-49, 50-99, 100-149 o 150), Escala de glasgow 
 (6, 6-9, 10-12, 13-14 o 15), Bilirrubina en mg/dL (1.2, 1.2-1.9, 2.0-5.9, 6.0-11.9 o 12.0), 
 PAM (no hipotensión, PAM menor de 70 mmHg, Dopamina menor a 5 mcg/kg/min o 
 dobutamina a cualquier dosis, Dopamina +5 mcg/kg/min o epinefrina -0.1 mcg/kg/min o 
 dopamina +15 mcg/kg/min o norepinefrina +0.1 mcg/kg/min). 
 ◦ La escala SOFA es una herramienta validada para mortalidad en paciente enfermo 
 crí�co, por lo que el valor calculado y la mortalidad es�mada permi�ó establecer una 
 comparación con la mortalidad relacionada a SII. 
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 8.3. Cuadro de Variables 
 VARIABLE DEFINICIÓN CONCEPTUAL 
 DEFINICIÓN 
 OPERACION 
 AL 
 TIPO DE 
 VARIABLE 
 ESCALA 
 DE 
 MEDICIÓ 
 N 
 VALOR DE 
 VARIABLE 
 Edad Años de vida cumplidos a 
 par�r del nacimiento. 
 Se registrará la 
 edad cumplida en 
 el momento de 
 ingreso. 
 Cuan�ta�va 0 al 100 Numérico 
 Sexo Diferencia biológica que 
 diferencia al hombre y a la 
 mujer. 
 Se registrará el sexo 
 del paciente 
 documentado en el 
 expediente. 
 Cualita�va Masculino/Fe 
 menino 
 Nominal 
 Días de ven�lación 
 mecánica 
 Paciente que recibe apoyo 
 ven�latorio con un 
 ven�lador mecánico. 
 Paciente que recibe 
 intubación 
 orotraqueal y se 
 conecta a 
 ven�lador 
 mecánico. 
 Cuan�ta�va 0 - 365 Numérico 
 Neutrófilos Leucocitos de �po 
 granulocito, también 
 llamados 
 polimorfonucleares. 
 Se registrará el 
 valor documentado 
 en su biometría 
 hemá�ca inicial. 
 Cuan�ta�va 0 - 15,000 Numérico 
 Plaquetas Fragmentos citoplasmá�cos 
 carentes de núcleo 
 derivador de su célula 
 precursora 
 (megacariocitos). 
 Se registrará el 
 valor documentado 
 en su biometría 
 hemá�ca inicial. 
 Cuan�ta�va 0 - 10,000 Numérico 
 SOFA Escala pronós�ca de 
 mortalidad, es un acrónimo 
 de Sequen�al Organ Failure 
 Assesment. 
 Se registrará el 
 valor calculado por 
 SOFA. 
 Cuan�ta�vo 0 -16 Numérico 
 Días de estancia 
 hospitalaria 
 Días de hospitalización 
 registrados desde ingreso 
 hospitalario hasta el día 
 registrado de alta o 
 defunción. 
 Días transcurridos 
 desde el ingreso de 
 hospital hasta el 
 alta hospitalaria o 
 día de defunción. 
 Cuan�ta�vo 1 - 365 días Numérico 
 Defunción Termino de vida; ausencia 
 de signos vitales 
 Se registrará si en la 
 hoja de egreso se 
 ha marcado alta 
 hospitalaria o 
 defunción. 
 Cualita�vo Si/No Nominal 
 PO2 Presión parcial de oxígeno. 
 Mide la presión de oxígeno 
 disuelto en la sangre. 
 Se registrará el 
 valor que se 
 encuentre en la 
 gasometría arterial 
 inicial. 
 Cuan�ta�vo 0-350 mmHg Numérico 
 FiO2 Fracción de oxigeno 
 requerida al ingreso para 
 mantener una saturación 
 mayor de 92% por 
 pulsooximetría. 
 Se registrará el 
 valor inicial 
 documentado en la 
 hoja de registro de 
 inhaloterapia. 
 Cuan�ta�vo 21-100% Numérico 
 Escala de coma de 
 Glasgow 
 Escala universalmente 
 aceptada como método de 
 abordaje para clasificar y 
 evaluar estado neurológico. 
 Se registrará el 
 valor inicial 
 documentado por 
 el servicio de 
 Cuan�ta�vo 3-15 puntos Numérico 
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 urgencias o médico 
 que ingresa al 
 paciente. 
 Bilirrubina total Producto derivado de la 
 degradación de la 
 hemoglobina, el valor total 
 corresponde a la suma de 
 bilirrubina directa e 
 indirecta. 
 Se registrará el 
 valor obtenido del 
 perfil bioquímico 
 inicial del paciente. 
 Cuan�ta�va 0-10 gr/dl Numérico 
 PAM Corresponde a la presión 
 arterial media. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en el 
 registro de 
 enfermería. 
 Cuan�ta�va 0-150 mmHg Numérico 
 Temperatura Corresponde a la 
 temperatura corporal 
 medida en grado 
 cen�grados 
 Se registrará el 
 valor obtenido en el 
 registro de 
 enfermería 
 Cuan�ta�va 30-45°C Numérico 
 Índice de 
 Inflamación 
 Sistémica (SII) 
 Se refiere al índice 
 propuesto para valorar el 
 estado de inflamación 
 sistémica del paciente. 
 Se ob�ene 
 dividiendo el 
 número de 
 neutrófilos y 
 linfocitos y 
 mul�plicando ese 
 valor por el número 
 de plaquetas 
 Cuan�ta�va 0-10,000 Numérica 
 Crea�nina Producto de degradación de 
 la crea�na, filtrado vía 
 renal. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en el 
 perfil bioquímico 
 inicial. 
 Cuan�ta�va 0-40 mg/dl Numérica 
 Hematocrito Porcentaje del volumen 
 total de sangre que 
 corresponde a glóbulos 
 rojos. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en la 
 biometría hemá�ca 
 inicial. 
 Cuan�ta�va 0-65% Numérica 
 Leucocitos Células con función 
 inmunitaria producidas por 
 la médula ósea. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en la 
 biometría hemá�ca 
 inicial. 
 Cuan�ta�va 0-50,000 Numérica 
 Frecuencia cardíaca Número de la�dos 
 cardíacos registrados en 1 
 minuto. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en la 
 hoja de registro de 
 enfermería al 
 ingreso. 
 Cuan�ta�va 0-250 Numérica 
 Frecuencia 
 respiratoria 
 Número de respiraciones 
 registrado en 1 minuto. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en la 
 hoja de enfermería 
 al ingreso. 
 Cuan�ta�va 0-50 Numérica 
 pH Valor que establece el 
 estado acidobase de la 
 sangre. 
 Se registrará el 
 valor obtenido en la 
 gasometría arterial 
 o venosa inicial. 
 Cuan�ta�va 6.8 a 7.58 Numérica 
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 8.4. TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO 
 8.4.1 Métodos y modelos de análisis de los datos según �po de variables 
 Se realizó un análisis estadís�co descrip�vo de las variables por medio de mediana y rango 
 intercuar�l para variables cuan�ta�vas y frecuencias y porcentajes para variables categóricas. 
 En este estudio, se u�lizó estadís�ca no paramétrica después de verificar una distribución no 
 paramétrica de las variables numéricas con la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Los desenlaces 
 clínicos categóricos se compararon con la prueba chi-cuadrada de Pearson, mientras que los 
 desenlaces numéricos se compararon con la prueba de Mann-Whitney. Para correlacionar 
 variables numéricas, se procedió a realizar un análisis con el coeficiente de correlación de 
 Spearman. La interpretación del coeficiente de correlación de Spearman se muestra a 
 con�nuación: 
 Para la iden�ficación de puntos de corte del índice SII para predecir diversos desenlaces, se 
 u�lizaron curvas ROC, en los que se calculó el área bajo la curva. Se obtuvieron los valores de 
 rendimiento a par�r delos diferentes cortes obtenidos en la curva y se iden�ficará el mejor 
 punto de corte con el índice de Youden más alto, obtenido con la fórmula de IY = Sensibilidad + 
 Especificidad - 1. Se consideró un valor de p<0.05 y un intervalo de confianza al 95% como 
 estadís�camente significa�vo. Se realizó el análisis en el so�ware estadís�co IBM SPSS versión 
 25. 
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 8.4.2 Programas a u�lizar para análisis de datos. 
 Dentro de los programas o so�ware u�lizado en actual protocolo de estudio se tuvo disponible 
 excel para captura de datos y so�ware estadís�co IBM SPSS versión 25. 
 9.0 CONSIDERACIONES ÉTICAS 
 9.1. Cumplimiento con las leyes y regulaciones 
 Este estudio se realizó en total conformidad con la guía de la ICH E6 de las Buenas Prác�cas 
 Clínicas y con los principios de la Declaración de Helsinki o con las leyes y regulaciones de 
 Estados Unidos Mexicanos. 
 9.2. Consen�miento informado 
 El protocolo de inves�gación corresponde a un estudio observacional retrospec�vo por lo 
 que no requiere un consen�miento informado propio, en su lugar, se u�lizó el aviso de 
 privacidad de Tec Salud que todo paciente firma al ingresar al hospital en conformidad para 
 recibir tratamiento médico en el Hospital San José; en este aviso se hace la aclaración sobre el 
 posible uso de datos clínicos con fines de inves�gación. Como seguimiento a los pacientes cuyos 
 expedientes clínicos califiquen para ser parte de la muestra poblacional en estudio, se verifican 
 los avisos de privacidad correspondientes firmados por paciente, familiar y/o representante 
 legal al final del protocolo. 
 9.3. Comité de É�ca 
 El Protocolo de inves�gación fue some�do a revisión por el comité de é�ca de Tec Salud 
 para corroborar que el obje�vo y método de inves�gación, así como proceso de captura y 
 análisis clínico se realiza sin comprometer información sensible o personal de la población de 
 estudio, de este modo, se busca asegurar la protección del individuo. 
 Como parte del seguimiento, existe el compromiso del inves�gador principal así como 
 director y co-director de tesis de no�ficar en caso de presentarse algún evento adverso o 
 incumplimiento del aviso de privacidad firmado por los pacientes y/o par�cipantes. 
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 9.4. Confidencialidad 
 La recolección de datos procedentes del expediente clínico digital se realizó en una base de 
 datos digital en un equipo único des�nado para fines propios del protocolo de inves�gación; así 
 mismo, esta base de datos es protegida mediante una clave de 8 dígitos que solo el inves�gador 
 principal y tesista conocen. Los expedientes clínicos revisados fueron asignados con un número 
 único para su iden�ficación y posible revisión en caso de requerir verificar la veracidad de datos 
 por el comité de é�ca, sin embargo, estas claves de iden�ficación no serán compar�das con 
 personas externas y/o en caso de publicación de carácter cien�fico. 
 10.0 RIESGOS PREVISIBLES Y PROBABLES 
 La revisión de expedientes se realizó en el área de archivo y expediente clínico del Hospital San 
 José, ahí fue revisado el expediente clínico digital bajo los controles propios del Hospital. Así 
 mismo, la captura fue realizada en un equipo de cómputo único designado para esa función y se 
 u�lizó una base de datos Excel, de Microso� Office con clave de seguridad para aumentar la 
 seguridad de protección de datos. 
 11.0 PROTECCIÓN FRENTE AL RIESGO FÍSICO Y/O EMOCIONAL 
 El uso de claves de iden�ficación evita que se pueda ligar a un variable de captura o un 
 resultado con algún paciente en par�cular. 
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 12.0 RESULTADOS 
 Se incluyeron un total de 183 pacientes. La mediana de edad de los pacientes fue de 55 (44-68) 
 años, 137 (74.9%) fueron hombres y 46 (25.1%) mujeres. La mediana de días de evolución de la 
 enfermedad al momento del ingreso fue de 7 (5-10) días. La mediana de días de estancia 
 hospitalaria fueron 14.5 (9-23.7) días. El 41.5% de los pacientes padecía hipertensión arterial, 
 29.5% diabetes mellitus y 6.6% tenía antecedente de tabaquismo (tabla 1). 
 Tabla 1. Caracterís�cas basales de los pacientes. 
 Variable 
 Edad 55 (44-68) 
 Género 
 Masculino 137 (74.9%) 
 Femenino 46 (25.1%) 
 Días de estancia 14.5 (9-23.7) 
 Días de evolución al ingreso 7 (5-10) 
 Tabaquismo 12 (6.6%) 
 Hipertensión arterial 76 (41.5%) 
 Diabetes mellitus tipo 2 54 (29.5%) 
 Se observaron al ingreso mayores niveles de DHL (497.5 vs. 400 UI/L, P=0.001), troponina (20.6 
 vs. 10.9 UI/L, P<0.001), BNP (44.8 vs. 14.6 UI/L) y PCR (19.9 vs. 13.4, P=0.01) en pacientes que 
 fallecieron. También se encontró un mayor índice de inmunidad-inflamación sistémica (SII) en 
 pacientes que murieron (2649 vs. 1638, P=0.016) (tabla 2). 
 Tabla 2. Asociación de marcadores inflamatorios al ingreso con mortalidad. 
 Variable Muerte P 
 Sí No 
 n 66 117 
 DHL 497.5 (381-672) 400 (288--530) 0.001 
 IL-6 92.4 (53.4-313.8) 70.1 (29.8-148.5) 0.082 
 Ferritina 1385 (915-3188) 1238 (553-2443) 0.121 
 Dímero D 356.5 (227.5-750.7) 329.5 (205.7-584.5) 0.257 
 Troponina 20.6 (11.8-50.7) 10.9 (4-22.6) <0.001 
 BNP 44.8 (17.3-112.5) 14.6 (10-45) <0.001 
 PCR 19.9 (10.6-28.9) 13.4 (7.8-23.7) 0.01 
 SII 2649 (1102-4574) 1638 (748-2988) 0.016 
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 En las tablas 3, 4 y 5 se realizó un análisis de desenlaces asociados con diferentes puntos de 
 corte del SII: >330, >1500 y >2300, respec�vamente. No se encontró una asociación entre los 
 desenlaces clínicos con un corte de 330 del SII (tabla 3), sin embargo, en pacientes con un índice 
 >1500, se encontró un mayor puntaje de SOFA (7 vs. 5, P=0.018) y de requerimiento de 
 ven�lación mecánica (58.3% vs. 41.3%, P=0.022) (tabla 4), y en pacientes con un corte >2300, se 
 encontró una asociación con mayor can�dad de días de estancia en terapia intensiva (11 vs. 7.5, 
 P=0.037), puntaje de SOFA (7 vs. 5, p=0.044), de requerimiento de ven�lación mecánica (59.5% 
 vs. 45.2%, P=0.041) y mayor incidencia de muerte (45.6% vs. 28.8%, P=0.02). 
 Tabla 3. Desenlaces clínicos asociados con un SII >330. 
 Variable SII >330 P 
 Sí No 
 n 174 9 
 Complicaciones 
 pulmonares 
 13 (7.5%) 1 
 (11.1%) 
 0.52 
 Sobreinfección 39 (22.4%) 0 (0%) 0.109 
 Días en terapia 8.5 
 (3.7-16) 
 9 (3-21) 0.966 
 SOFA 6 (3-9) 5 (2.5-9) 0.878 
 Requerimiento de 
 ventilación mecánica 
 88 (50.6%) 5 
 (55.6%) 
 0.521 
 Días de ventilación 
 mecánica (n=93) 
 11.5 (7-17) 13 (7-23) 0.765 
 Muerte 63 (36.2%) 3 
 (33.3%) 
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 Tabla 4. Desenlaces clínicos asociados con un SII >1500. 
 Variable SII >1500 P 
 Sí No 
 n 103 80 
 Complicaciones 
 pulmonares 
 8 (7.8%) 6 (7.5%) 0.588 
 Sobreinfección 27 
 (26.2%) 
 12 (15%) 0.066 
 Días en terapia 10 (4-19) 7 (3-15) 0.055 
 SOFA 7 (4-9) 5 (2-8.2) 0.018 
 Requerimiento de 
 ventilación mecánica 
 60 
 (58.3%) 
 33 
 (41.3%) 
 0.022 
 Días de ventilación 
 mecánica (n=93) 
 13 
 (7.2-17) 
 9 (6-21) 0.345 
 Muerte 43 
 (41.7%) 
 23 
 (28.7%) 
 0.069 
 Tabla 5. Desenlaces clínicos asociados con un SII >2300. 
 Variable SII >2300 P 
 Sí No 
 n 79 104 
 Complicaciones 
 pulmonares 
 6 (7.6%) 8 (7.7%) 0.605 
 Sobreinfección 21 
 (26.6%) 
 18 
 (17.3%) 
 0.129 
 Días en terapia 11 (4-20) 7.5 (3-15) 0.037 
 SOFA 7 (4-9) 5 (2.7-9) 0.044 
 Requerimiento de 
 ventilación mecánica 
 47 
 (59.5%) 
 46 
 (45.2%) 
 0.041 
 Días de ventilación 
 mecánica (n=93) 
 13 (7-19) 9 (6-15.5) 0.101 
 Muerte 36 
 (45.6%) 
 30 
 (28.8%) 
 0.02 
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 Se realizó un análisis de correlación por medio del coeficiente de correlación de Spearman entre 
 los marcadores inflamatorios y el SII con los días de estancia en terapia intensiva, los días de 
 ven�lación mecánica invasiva y el puntaje SOFA. De forma general, se encontró una correlación 
 baja o moderada-baja entre los marcadores inflamatorios al ingreso y el SII con los desenlaces 
 clínicos evaluados (tabla 6). 
 Tabla 6. Correlación entre los marcadores inflamatorios y los días de terapia intensiva, de 
 ven�lación mecánica y puntaje de SOFA. 
 Variable Coeficiente 
 de 
 correlación 
 de Spearman 
 (rho) 
 Días en 
 terapia 
 intensiva 
 Días de 
 ventilación 
 mecánica 
 (n=93) 
 SOFA 
 DHL rho 0.243 0.128 0.377 
 P 0.001 0.226 <0.001 
 IL-6 rho 0.284 0.380 0.299 
 P 0.003 0.009 0.002 
 Ferritina rho 0.087 0.041 0.085 
 P 0.267 0.706 0.282 
 Dímero D rho 0.228 0.253 0.201 
 P 0.003 0.017 0.01 
 Troponina rho 0.303 0.243 0.391 
 P <0.001 0.033 <0.001 
 BNP rho 0.235 0.030 0.287 
 P 0.007 0.795 <0.001 
 PCR rho 0.183 0.238 0.221 
 P 0.017 0.027 0.004 
 SII rho 0.187 0.218 0.183 
 P 0.011 0.036 0.014 
 Se realizó un análisis por curvas ROC para establecer el mejor punto de corte asociado con el 
 mejor rendimiento diagnós�co del SII para predecir mortalidad (figura 1). Se obtuvo un área 
 bajo la curva (ABC) de 0.607 (IC 95% 0.520-0.694). El corte del índice SII con el índice de Youden 
 fue 3245, con una sensibilidad del 42.4% y especificidad del 79.5% para predecir mortalidad y 
 mostró un menor rendimiento diagnós�co que el puntaje SOFA (ABC = 0.905, IC 95% 
 0.862-0.948; figura 2). 
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 Figura 1. Curva ROC del SII para predicción de mortalidad. 
 Figura 2. Curva ROC del SII para predicción de mortalidad, comparado con el puntaje SOFA. 
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 Se realizó el mismo análisis para iden�ficar el valor del índice SII para predecir complicaciones 
 pulmonares (figura 3). Se obtuvo un área bajo la curva de 0.524 (IC 95% 0.358-0.698). Debido a 
 que la curva atraviesa la línea de referencia de capacidad discriminatoria aleatoria, se considera 
 un mal indicador para predicción de complicaciones pulmonares, por lo que no se realizó el 
 análisis para iden�ficar el mejor punto de corte en este caso. 
 Figura 3. Curva ROC del SII para predicción de complicaciones pulmonares. 
 Por otro lado, se encontró que el SII tuvo un bajo rendimiento diagnós�co para la predicción de 
 requerimiento de ven�lación mecánica en cualquier momento de la estancia en terapia 
 intensiva (ABC = 0.586, IC 95%, 0.503-0.669); figura 4). En la figura 5, se compara el SII con el 
 puntaje SOFA como predictor de ven�lación mecánica, el cual mostró un mejor rendimiento 
 diagnós�co (ABC = 0.899, IC 95% 0.851-0.948). 
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 Figura 4. Curva ROC del SII para predicción de requerimiento de ven�lación mecánica invasiva. 
 Figura 5. Curva ROC del SII para predicción de requerimiento de ven�lación mecánica invasiva, 
 comparado con SOFA. 
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 13.0 CONCLUSIONES 
 El SII como marcador de mortalidad, requerimiento de ven�lación mecánica, estancia en UCIA, y 
 complicaciones pulmonares (ej, edema pulmonar, neumotórax, sobreinfección bacteriana y 
 tromboembolismo pulmonar) u�lizando valores de cortes referidos en otras revisiones como 
 sería 330, 1500 y 2300, no �ene un rendimiento pronós�co de sobresaliente u�lidad clínica; 
 aunque un valor SII mayor de 2300 si �ene significancia estadís�ca para mortalidad, 
 requerimiento de intubación orotraqueal y días de ven�lación mecánica, así como relación con 
 valores SOFA más altos. 
 El corte del índice SII con el índice de Youden fue 3245, con una sensibilidad del 42.4% y 
 especificidad del 79.5% para predecir mortalidad, sin embargo, aún cuando este valor SII es el 
 de mayor u�lidad predic�va para mortalidad mostró un menor rendimiento como predictor de 
 mortalidad independiente que el puntaje SOFA; Incluso se demostró un menor valor predic�vo 
 para requerimiento de intubación orotraqueal, días de ven�lación mecánica y días de estancia 
 en UCIA, comparado con SOFA score, aún cuando esta herramienta no está validada para esos 
 desenlaces. 
 Aunque el SII se muestra como un marcador independiente de mortalidad, su sensibilidad de 
 42.4% y especificidad de 79.5% no resulta superior al ser comparado con herramientas ya 
 validadas como lo sería el SOFA score. 
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 14.0 DISCUSIÓN 
 El SII es una herramienta validada como predictor de complicaciones en paciente con 
 hepatocarcinoma, sin embargo su u�lidad en otras patologías aún es mo�vo de estudio. 
 En los pacientes con neumonía por COVID-19 que ingresan UCIA puede tener una 
 u�lidad como predictor de mortalidad, días de ven�lación mecánica, requerimiento de 
 intubación y estancia en UCIA, sin embargo esta u�lidad no parece ser superior al ser 
 comparado con u�lizar SOFA score; una de la posibles ventajas que se mencionan comobase de este estudio es la posibilidad de tener una herramienta pronós�ca u�lizando 
 solamente una biometría hemá�ca, que se considera un estudio de laboratorio de fácil 
 acceso. En ese sen�do, aunque la escala SOFA también es una score de fácil acceso en 
 unidades de segundo y tercer nivel de atención médica, requiere un mayor número de 
 estudios de laboratorio (biometría hemá�ca, gasometría arterial y perfil bioquímico), 
 conocimiento de la escala glasgow y es�mación de la fracción inspirada de oxígeno, 
 además de ser una herramienta validada al ingreso de la unidad de terapia intensiva; 
 queda un área oportunidad el explorar la u�lidad de usar SII al ingreso hospitalario o en 
 paciente ambulatorio que está bajo seguimiento médico por enfermedad de COVID-19. 
 Aunque el uso SII en COVID-19 como predictor no muestra una u�lidad mayor que la escala de 
 SOFA, un SII en COVID-19 > de 3245 si representa doble riesgo de mortalidad comparado a los 
 pacientes un un valor menor a este puntaje, por lo que su uso no se descarta como 
 herramienta de triage en unidades en las que no se cuente con acceso a estudios de 
 laboratorio, siendo recomendable extender su estudio a una población extrahospitalaria u 
 hospitalizada en algún área diferente a cuidados intensivos. 
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