Predicción de mortalidad del paciente ingresado en uci: desarrollo y validación de un nuevo modelo pronóstico

Abstract

En los Servicios de Medicina Intensiva se usan los scores pronósticos para describir la gravedad de los pacientes que ingresan en dichos servicios y adicionalmente reconocer a aquellos con mayor probabilidad de fallecer. El más usado y estandarizado en UCI es el APACHE II. La puntuación de dicho score se obtiene dentro de las primeras 24 horas de ingreso y no contempla las posibles complicaciones, técnicas y/o tratamientos que se desarrollan durante el ingreso y que pueden ser motivo de cambio del pronóstico inicial. La hipótesis de esta tesis doctoral ha sido que el valor del APACHE II al ingreso asociado a otros factores de gravedad no incluidos en dicho score, mejora la predicción pronóstica del paciente crítico ingresado en UCI. Se ha analizado el case mix de los pacientes que ingresaron en las UCI del estado español en el periodo entre 2007 y 2014 (meses abril-junio) para detectar los posibles factores de gravedad que se asociaron con la mortalidad y poder elaborar un nuevo modelo predictivo. Se dividió la muestra total de pacientes de forma aleatorizada en dos grupos, el grupo de estimación (91.777) a partir de la cual se elaboró el nuevo modelo y el grupo de validación (45.889) que se utilizó para validar dicho modelo. De los 25 factores analizados de forma no ajustada, todos se identificaron con significación estadística como factores predictores de mortalidad. De todos ellos se descartaron para el análisis multivariado los factores que ya estaban incluidos en el score APACHE II y los que se consideraron sin relevancia desde el punto de vista clínico. Posteriormente se seleccionaron junto al APACHE II las 8 variables con mayor peso estadístico (3 previas al ingreso y 5 durante la estancia en UCI) que permitieron elaborar el nuevo modelo pronóstico NMP1. Su aplicación añadiendo sólo las 3 variables obtenidas al ingreso al APACHE II se denominó NMP0. En la validación de los modelos se obtuvo un AUROC IC (95%) de 0,868 (0,864-0,871) para el NMP1 y 0,832 (0,826-0,837) en el NMP0, mejorando el del APACHE II 0,824 (0,819 – 0,828). La representación visual de la calibración de ambos modelos en la muestra de validación fue buena. El NMP1 en comparación con el APACHE II predijo de forma más ajustada la mortalidad en UCI ya que mejoró la reclasificación del 43% de los pacientes de estudio de la muestra de validación. Por lo contrario el NMP0 no aportó mejoría respecto al APACHE II. El nuevo modelo (NMP1) ha mejorado la predicción pronóstica del paciente crítico al combinar el APACHE II del ingreso con diferentes factores de gravedad que influyen en la mortalidad. Puede ser un modelo útil en los pacientes críticos ingresados en UCI, ya que con su cálculo se mejora su estratificación del riesgo y se predice con mayor exactitud su probabilidad de muerte, en relación al APACHE II del ingreso.

In Intensive Care Units (ICU) prognostic scores are used to describe the severity of patients admitted to these services and further recognize those most likely to die. The most widely standardized and used at ICUs is the APACHE II. The value of the score is obtained within the first 24 hours of admission and does not include possible complications, techniques and / or treatments that are developed during admission and can be cause for change from baseline prognosis. The hypothesis of this doctoral thesis was that the value of APACHE II at admission associated with other factors not included in that severity score, improve prognostic prediction of critically ill patients admitted to the ICU. The case mix of patients admitted to the ICU of the Spanish state in the period between 2007 and 2014 (months April to June) was analyzed in order to detect possible factors of gravity associated with mortality and to develop a new predictive model. The total sample of patients was randomly divided into two groups: the estimate group (91.777) from which the new model was produced, and the validation group (45.889) that was used to validate the model. Of the 25 factors analyzed in an unadjusted form, all were indentified as predictors of mortality with statistical significance. Of them, the factors that were already included in the APACHE II score, were discarded for multivariate analysis, and those who were considered irrelevant from a clinical standpoint were also discarted. After that, we selected together with the APACHE II the 8 variables with greater statistical weight (3 prior to admission and 5 during the ICU stay) that permitted produce the new prognostic model NMP1 (New Model Prognostic 1). Its application by adding only 3 variables obtained on admission APACHE II was called NMP0. In the validation of the models, a AUROC IC (95%) 0.868 (0.864 to 0.871) was obtained for the NMP1 and 0.832 (0.826 to 0.837) in the NMP0, improving APACHE II 0.824 (0.819 to 0.828). The visual representation of the calibration of both models in the validation sample was good. The NMP1 compared with APACHE II predicted better ICU mortality as far as improved reclassification of 43% of patients study sample validation. On the contrary the NMP0 provided no improvement over APACHE II. The new model (NMP1) has improved the prognostic prediction of critical patients combining admission APACHE II with different severity factors influencing patient mortality. It can be a useful model in critically ill patients admitted to the ICU because its calculation, improve risk stratification and predicts more accurately their likelihood of death copared with income APACHE II.