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Artículo nº 1273
 

 

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  Revista Electrónica de Medicina Intensiva
Artículo nº 1273. Vol 8 nº 8, agosto 2008.

Autor: Eduardo Palencia Herrejón
 
 
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Predicción de la mortalidad a los 28 días del ingreso en la UCI
[Versión para imprimir]

Artículo original: Moreno RP, Metnitz P, Metnitz B, Bauer P, Afonso de Carvalho S, Hoechtl A and on behalf of the SAPS 3 Investigators. Modeling in-hospital patient survival during the first 28 days after intensive care unit admission: A prognostic model for clinical trials in general critically ill patients. J Crit Care 2008; 23: 339-348. [Resumen] [Artículos relacionados]

Introducción: Todos los modelos predictivos de mortalidad de los pacientes críticos (APACHE, SAPS, MPM) han considerado como resultado diana la mortalidad hospitalaria, lo que resulta conveniente para cuestiones administrativas y de gestión. Sin embargo, la mayoría de los ensayos clínicos y estudios de investigación en los pacientes críticos valoran como desenlace principal la mortalidad a los 28 días de la intervención, por lo que sería conveniente disponer de un modelo predictivo de mortalidad ajustado a dicho intervalo de tiempo, para comparar el riesgo de muerte de los distintos grupos de pacientes incluidos en dichos estudios.

Resumen: Se realizó un subestudio de la base de datos SAPS-3 que incluyó 17.138 pacientes de 305 UCI para predecir la mortalidad a los 28 días del ingreso en la UCI, mediante la construcción de dos modelos distintos alternativos: uno de regresión logística y otro de riesgos proporcionales de Cox; ambos modelos siguieron un proceso de validación interna y fueron comparados con el modelo SAPS-3 destinado a predecir la mortalidad hospitalaria (SAPS-3/MH). A los 28 días, el 20% de los pacientes aún se encontraban hospitalizados y con vida. Los dos modelos obtenidos fueron  superiores al SAPS-3/MH para predecir la mortalidad a los 28 días, y el de regresión logística fue superior al de riesgos proporcionales.

Comentario: El estudio pone de manifiesto que los sistemas de puntuación de riesgo existentes no son los más adecuados para predecir mortalidad a los 28 días, ya que fueron diseñados para predecir mortalidad hospitalaria. El modelo predictivo para los 28 días propuesto por los autores puede ser una herramienta más válida para aplicar a estudios de investigación, aunque tendrá que recibir validación externa en una muestra nueva de pacientes. Un punto fuerte del estudio es que realiza análisis multinivel, teniendo en cuenta el centro donde fue atendido cada paciente, lo que tiene importancia pronóstica, a diferencia de estudios previos, que analizaron los datos solo a nivel de paciente. Una limitación del estudio es que no se estudió el estado vital a los 28 días de los pacientes que recibieron el alta con vida antes de dicho momento, a diferencia de los desenlaces de los ensayos clínicos, en que el estado vital se valora a los 28 días esté el paciente ingresado o no.

Eduardo Palencia Herrejón
Hospital Infanta Leonor, Madrid
©REMI, http://remi.uninet.edu. Agosto 2008.

Enlaces:

  • Metnitz PGH, Moreno RP, Almeida E, Jordan B, Bauer P, Abizanda Campos R, Iapichino G, Edbrooke D, Capuzzo M, Le Gall JR. SAPS 3: From evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 1: Objectives, methods and cohort description. Intensive Care Med 2005; 31: 1336-1344. [PubMed]
  • Moreno RP, Metnitz PGH, Almeida E, Jordan B, Bauer P, Abizanda Campos R, Iapichino G, Edbrooke D, Capuzzo M, Le Gall JR. SAPS 3: From evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 2: Development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission. Intensive Care Med 1995; 31: 1345-1355. [Resumen]
  • SAPS-3 Outcomes Research Group [Enlace]
  • Hoja de cálculo Excel para calcular el SAPS-3 / mortalidad a los 28 días: [Enlace]
  • Hoja de cálculo Excel para calcular el SAPS-3 / mortalidad hospitalaria: [Enlace]
  • Base de datos Access para calcular todas las puntuaciones SAPS-3 [Enlace]

Búsqueda en PubMed:

Palabras clave: Mortalidad, Puntuaciones de gravedad, Cuidados Intensivos, Pronóstico.


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