Índices pronósticos de mortalidad. Evaluación en una unidad de medicina intensiva pediátrica
Death rate predictions. Evalution carried out at a paediatric intensive care unit
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La gran mayoría de estos sistemas (APACHE<span class="elsevierStyleSup">1,2</span>, SAPS<span class="elsevierStyleSup">3,4</span>, MPM<span class="elsevierStyleSup">5,6</span>, etc.), establecen el riesgo de mortalidad del paciente crítico basándose en los valores obtenidos tras asignar una determinada puntuación a distintas variables demográficas, fisiopatológicas y clínicas.</p><p class="elsevierStylePara">En los pacientes pediátricos se diseñó a partir de 1980 una serie de índices pronósticos de mortalidad derivados del índice de estabilidad fisiológica (PSI)<span class="elsevierStyleSup">7</span>, en un intento de simplificar su aplicación. El más utilizado es el índice de riesgo de mortalidad pediátrica (PRISM) desarrollado por Pollack et al<span class="elsevierStyleSup">8</span>. Los principales inconvenientes de este sistema predictivo son: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> inclusión de 14 variables y 32 rangos, lo que obliga a recoger gran cantidad de información y puede llegar a ser laborioso, y <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> utiliza el peor valor de cada variable en las primeras 24 h de estancia en cuidados intensivos.</p><p class="elsevierStylePara">En un intento de modificar la filosofía de estos índices, Shann et al<span class="elsevierStyleSup">9</span> diseñan un índice de mortalidad pediátrica (PIM), consistente en evaluar 8 variables justo al ingreso del paciente en la unidad de medicina intensiva (UMI). La crítica que se puede hacer a este modelo es que no tiene en cuenta el tratamiento realizado previo al ingreso en UMI (al igual que otros modelos predictivos de mortalidad), y tampoco el tiempo de ingreso hospitalario antes de su ingreso en UMI. Asimismo, la experiencia con este índice es limitada.</p><p class="elsevierStylePara">Proponemos, por tanto, un estudio cuyo objetivo es evaluar en términos de calibración y discriminación la capacidad del PRISM y del PIM de predecir adecuadamente la mortalidad de la población ingresada en la UMI pediátrica (UMIP).</p><p class="elsevierStylePara">MATERIAL Y MÉTODOS</p><p class="elsevierStylePara">Población</p><p class="elsevierStylePara">Se estudiaron a los pacientes ingresados de forma consecutiva en la UMIP de un hospital de tercer nivel y que sobrevivieron al menos 24 h a partir del ingreso. El período de inclusión de pacientes alcanzó desde el 1 de enero de 1998 al 1 de enero de 1999.</p><p class="elsevierStylePara">Criterios de inclusión/exclusión</p><p class="elsevierStylePara">Se excluyen a todos los pacientes con edad menor a un mes de vida y los de edad mayor a 14 años, debido a que la frecuencia de ingreso de estos pacientes es excepcional en la UMIP.</p><p class="elsevierStylePara">Tipo de estudio</p><p class="elsevierStylePara">Se trata de un estudio de carácter prospectivo, sin intervención y observacional.</p><p class="elsevierStylePara">Cálculo de mortalidad esperada</p><p class="elsevierStylePara">Estudiamos a 274 pacientes. Se excluyeron del análisis a 39 pacientes por distintos motivos: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> 6 por edad menor de 30 días; <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> 4 por edad mayor de 14 años; <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> 6 por traslado a otro centro hospitalario; <span class="elsevierStyleItalic">d)</span> 14 por tratarse de reingresos; <span class="elsevierStyleItalic">e)</span> 2 por su prolongada estancia, y <span class="elsevierStyleItalic">f)</span> 7 por carecer de los datos clínicoepidemiológicos completos. La muestra quedó constituida, por tanto, por 235 pacientes.</p><p class="elsevierStylePara">Al ingreso de los pacientes se les aplicó el PIM y a las 24 h de estancia se calculó el PRISM. En caso de que alguna variable no se hubiese recogido, se consideró ésta como normal. Las variables y rangos de ambos índices se presentan en la tablas 1 y 2.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab01.gif" width="150" height="72"></img></p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab02.gif" width="150" height="72"></img></p><p class="elsevierStylePara">Se calculó la mortalidad esperada por ambos índices aplicando las ecuaciones descritas por Pollack et al<span class="elsevierStyleSup">8</span> y por Shann et al<span class="elsevierStyleSup">9</span>, expresadas a continuación:</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic"> 1.</span> PRISM:</p><p class="elsevierStylePara">r = 0,207 * PRISM ­ 0,005 * edad (meses) ­ 0,433 * paciente quirúrgico ­ 4,782</p><p class="elsevierStylePara"> Probabilidad de mortalidad esperada = e<span class="elsevierStyleSup">r</span>/(1 + e<span class="elsevierStyleSup">r</span>) = 2,7183<span class="elsevierStyleSup">r</span>/(1 + 2,7183<span class="elsevierStyleSup">r</span>)</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic"> 2.</span> PIM:</p><p class="elsevierStylePara">r = (2,357 * reactividad pupilar) + (1,826 * diagnóstico específico) + (­1,552 * ingreso electivo) + (1,342 * ventilación mecánica) + (0,021 * valor absoluto [PAS-120]) + (0,071 * [valor absoluto exceso de bases]) + (0,415 * 100 * FiO<span class="elsevierStyleInf">2</span>/PaO<span class="elsevierStyleInf">2</span>) ­ 4,873</p><p class="elsevierStylePara"> Probabilidad de mortalidad esperada = e<span class="elsevierStyleSup">r</span>/(1 + e<span class="elsevierStyleSup">r</span>) = 2,7183<span class="elsevierStyleSup">r</span>/(1 + 2,7183<span class="elsevierStyleSup">r</span>)</p><p class="elsevierStylePara"> Valoración de bondad del ajuste</p><p class="elsevierStylePara">La calibración (exactitud de las predicciones de riesgo realizadas por los modelos) fue comparada usando el estadístico *<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Lemeshow-Hosmer<span class="elsevierStyleSup">10</span> y la discriminación (capacidad de los modelos para discriminar entre pacientes que sobreviven y pacientes que fallecen) fue comparada usando tablas de clasificación en el punto de corte del 50% y también comparando el área bajo la curva ROC (<span class="elsevierStyleItalic">relative operating characteristic</span>) (AUC) de cada modelo.</p><p class="elsevierStylePara">Las probabilidades individuales de mortalidad obtenidas por los dos modelos fueron ordenadas según valores crecientes y agrupadas en estratos de riesgo de mortalidad predicha con un número similar de pacientes para cada uno de ellos (tabla 3). El número de fallecimientos esperados en cada estrato o "decil" corresponde a la suma de probabilidades individuales de muerte de los pacientes en dicho estrato. El estadístico *<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Lemeshow-Hosmer<span class="elsevierStyleSup">10</span> se obtiene sumando en cada estrato los cocientes de los valores (observados ­ esperados)<span class="elsevierStyleSup">2</span>/esperados.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab03.gif" width="150" height="72"></img></p><p class="elsevierStylePara">La prueba de bondad del ajuste de Lemeshow-Hosmer que resulte con valor menor de *<span class="elsevierStyleSup">2</span> indicará una mejor calibración para ese índice<span class="elsevierStyleSup">10</span>. Asimismo, un valor de p superior a 0,05 validará el modelo, al indicar que no existen diferencias estadísticas entre lo observado y lo esperado<span class="elsevierStyleSup">10</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Valoración de capacidad de discriminación</p><p class="elsevierStylePara">El análisis de la capacidad de discriminación compara los valores calculados para el AUC de cada modelo. El mayor valor del AUC se corresponde con la mejor capacidad de discriminación. Fueron comparadas, asimismo, la sensibilidad, la especificidad y el cociente de clasificación correcta total (CCT), tomando un criterio de descisión del 50% de los índices analizados.</p><p class="elsevierStylePara">El nivel de significación de nuestro análisis es de alfa = 0,05. Todas las pruebas fueron bilaterales. El análisis estadístico se realizó en los programas Statistical Package for Social Science (SPSS 9.0) y en el Medcalc.</p><p class="elsevierStylePara">RESULTADOS</p><p class="elsevierStylePara">De los 235 pacientes estudiados, 132 (56%) fueron varones y 103 (44%) fueron mujeres. La edad media de la población fue de 48,17 (51,29) meses y su estancia media en la UMIP de 5,19 (8,99) días (mediana 2 días).</p><p class="elsevierStylePara">La puntuación PRISM media fue de 6,61 (6,22) y la mortalidad de la población estudiada fue de 13 pacientes, es decir, un 5,53%.</p><p class="elsevierStylePara">La procedencia de los pacientes ingresados en la UMIP se distribuyó de la siguiente manera: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> planta de hospitalización 122 (51,9%); <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> área de urgencias 96 (40,9%), y <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> otro hospital 17 (7,2%).</p><p class="elsevierStylePara">La patología responsable del ingreso en UMIP fue principalmente médica (65,1%), respecto a los pacientes quirúrgicos (34,9%). En el primer grupo predominaron los pacientes con patología respiratoria (58,1%), y en el segundo, los pacientes politraumatizados (39,5%).</p><p class="elsevierStylePara">Cuarenta y tres pacientes (18,3%) precisaron intubación y conexión a ventilación mecánica en la primera hora de ingreso. La duración media de la ventilación mecánica fue de 27,11 h (131,21) (mediana 0 h).</p><p class="elsevierStylePara">En las tablas 3 y 4 se indican las predicciones de mortalidad de los 235 pacientes según los índices PRISM y PIM, respectivamente, destacándose en la tabla 5 la ausencia de diferencias entre la mortalidad observada y la predicha por ambos índices: PRISM (*<span class="elsevierStyleSup">2</span> = 3,05; p = 0,93) y PIM (*<span class="elsevierStyleSup">2</span> = 5,58; p = 0,69).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab04.gif" width="150" height="56"></img></p><p class="elsevierStylePara">En la tabla 5 se presentan también la sensibilidad y especificidad de los dos índices aplicados: la sensibilidad de ambos fue de un 84,6%, mientras que la especificidad del PRISM y PIM fue de un 91,4 y un 93,2%, respectivamente. En dicha tabla se exponen el cociente de clasificación correctal total (CCT) tomando un criterio de decisión del 50% y el AUC de ambos índices con un intervalo de confianza del 95%. La diferencia entre el AUC de ambos modelos fue de 0,005 con un error estándar de 0,058. Estas diferencias no fueron significativas (p = 0,93; IC del 95%: ­0,108 a ­0,119).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab05.gif" width="150" height="56"></img></p><p class="elsevierStylePara">La validación y estimación de los modelos PRISM y PIM se representan gráficamente en las curvas ROC presentadas en las figuras 1 y 2, respectivamente.</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab06.gif" width="150" height="56"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig. 1. Curva ROC para la validación y estimación de la mortalidad según el modelo PRISM (índice de riesgo de mortalidad pediátrica).</p><p class="elsevierStylePara"><img src="64v25n02-12003084tab07.gif" width="150" height="131"></img></p><p class="elsevierStylePara">Fig. 2. Curva ROC para la validación y estimulación de la mortalidad según el moelo PIM (índice de mortalidad pediátrica).</p><p class="elsevierStylePara">DISCUSION</p><p class="elsevierStylePara">Los modelos predictivos de mortalidad se construyen realizando análisis multivariables sobre factores predictivos de mortalidad, mediante ténicas de regresión logística.</p><p class="elsevierStylePara">Sin embargo, las predicciones sobre la evolución final de un paciente se asocian siempre a cierto grado de incertidumbre debido a: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> la variación natural, por parte del paciente, en la respuesta a una agresión fisiopatológica o intervención terapéutica, y <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> la distinta interpretación que se puede realizar ante una misma situacion clínica del paciente.</p><p class="elsevierStylePara">Asimismo, estos índices presentan una serie de inconvenientes, a saber: <span class="elsevierStyleItalic"> a)</span> laboriosidad en su aplicación; <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> heterogenicidad en la comparación de poblaciones, y <span class="elsevierStyleItalic"> c)</span> disparidad en los recursos humanos y técnicos aplicados a los pacientes.</p><p class="elsevierStylePara">En los pacientes pediátricos el índice predictivo de mortalidad más utilizado es el PRISM. Sin embargo, este índice no está exento de los inconvenientes anteriormente expresados; por ello, se desarrolla una nueva versión, el PRISM III<span class="elsevierStyleSup">11</span> y, posteriormente, incluso se crean otros índices, destacándose el PIM por su original diseño, en tanto que sólo evalúa 8 variables que se recogen justo al ingreso del paciente en la UMIP.</p><p class="elsevierStylePara">Existen antecedentes en cuanto a la comparación y validación de distintos sistemas de predicción de la mortalidad (APS, APACHE, SAPS, MPM)<span class="elsevierStyleSup">12-14</span>; sin embargo, éstos siempre se han realizado en pacientes críticos adultos.</p><p class="elsevierStylePara">El presente estudio intenta: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> aplicar a los pacientes pediátricos la misma metodología utilizada en los pacientes adultos respecto a la predicción de mortalidad. Esto permitiría la estratificación del riesgo de las distintas patologías y de los pacientes ingresados en la UMIP y, además, la posibilidad de comparación con otras poblaciones en función de las puntuaciones de estos índices, y <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> la validación de la mortalidad predicha por estos índices con la observada en la población estudiada.</p><p class="elsevierStylePara">Si bien la mortalidad en las UMIP es relativamente baja, el número de pacientes de nuestro trabajo es aceptable, si tenemos en cuenta que se trata de un muestra pediátrica y, por tanto, comparable con el tamaño de muestra de otros estudios de validación multicéntricos<span class="elsevierStyleSup">14-17</span>. En cuanto a la población ingresada en nuestra UMIP, globalmente, es similar a la de otras UMIP, con la excepción de los pacientes en postoperatorio de cirugía cardíaca y grandes quemados.</p><p class="elsevierStylePara">Las predicciones de mortalidad de los índices PRISM y PIM se realizaron de acuerdo con los modelos matemáticos diseñados por sus autores<span class="elsevierStyleSup">5,6</span>. Como dato a destacar, cabe resaltar la similitud en los resultados en relación a su poder de calibración y discriminación, sobre todo si tenemos en cuenta que el PRISM se realiza al final de las primeras 24 h y consta de 14 variables y 32 rangos, respecto al PIM que se lleva a cabo al ingreso del paciente en la UMIP y que consta solamente de 8 variables (tablas 1 y 2). Sin embargo, ambos modelos han sido validados de forma multicéntrica, objetivándose: <span class="elsevierStyleItalic"> a)</span> para el PRISM<span class="elsevierStyleSup">5</span> un valor del estadistico *<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Lemeshow-Hosmer global de 0,80 con un valor de p de 0,95 y un AUC del 0,92, y <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> para el PIM<span class="elsevierStyleSup">6</span> un valor del estadístico *<span class="elsevierStyleSup">2</span> de Lemeshow-Hosmer de 8,73 con un valor de p de 0,40 y un AUC de 0,90. Los valores obtenidos en nuestra población fueron muy similares a los descritos anteriormente. Este hecho permite constatar la aplicabilidad de ambos índices en nuestra población en relación con dos objetivos, como son: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> la exactitud de las predicciones de riesgo realizadas por ambos índices, y <span class="elsevierStyleItalic"> b)</span> la capacidad de éstos para discriminar entre los pacientes que sobreviven y los pacientes que fallecen.</p><p class="elsevierStylePara">Como crítica al PIM se puede argumentar que el tratamiento realizado previamente al ingreso del paciente en la UMIP puede alterar el PIM más que el PRISM, ya que éste se obtiene al final de las primeras 24 h. Este hecho ha sido constatado por Dragsted et al<span class="elsevierStyleSup">18</span>; sin embargo, en el modelo final del PIM, aunque este factor se tuvo en cuenta, no presentó relevancia estadística<span class="elsevierStyleSup">6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Por otro lado, existe una versión del PRISM más actual, el PRISM III<span class="elsevierStyleSup">11</span>, que intenta simplificar la aplicación del PRISM, con 17 variables y 14 rangos, que puede ser aplicada a las 12 y 24 h del ingreso. Su objetivo en cuanto a la simplificación no ha sido conseguido y es necesaria para su utilización una licencia renovable anualmente. El AUC obtenido tras su aplicación es del 0,94, que no difiere del obtenido por el PRISM ni por el PIM<span class="elsevierStyleSup">5,6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">En cuanto al CCT, fijando el punto de corte en el 50%, obtenemos unos valores del 96,17% para el PRISM y del 97,87% para el PIM. Estos valores representan una capacidad de discriminación muy alta si tenemos en cuenta que en la mayoría de sistemas predictivos el valor de CCT suele oscilar entre un 85 y un 90%<span class="elsevierStyleSup">12</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Como conclusión, y en función de los resultados de nuestro trabajo, podemos destacar la buena capacidad predictiva de los dos índices utilizados en nuestra población, resaltando que el PIM, por su simplicidad, fácil aplicación y exactitud, puede ser utilizado como índice predictivo de mortalidad.</p>" "pdfFichero" => "64v25n02a12003084pdf001.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec12279" "palabras" => array:1 [ 0 => "mortalidad pediátrica, pronóstico, bondad del ajuste, PRISM, PIM" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec12280" "palabras" => array:1 [ 0 => "pediatric mortality, prognosis, goodness-of-fit test, PRISM, PIM" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "Objetivo: Evaluar en términos de calibración y discriminación el comportamiento del índice de riesgo de mortalidad pediátrica (PRISM) y del índice de mortalidad pediátrica (PIM), en la población ingresada en una unidad de medicina intensiva pediátrica (UMIP). Métodos: Se estudian prospectivamente a 235 pacientes ingresados consecutivamente en una UMIP durante un período de tiempo de un año. Se calculó la mortalidad esperada basada en la puntuación PRISM y PIM en todos los pacientes, comparándola con la mortalidad observada. Se realizó un análisis de calibración y discriminación mediante las pruebas de bondad de ajuste y medida del estadístico *2 de Lemeshow-Hosmer. Se determinó la sensibilidad y especificidad de cada modelo, así como el área bajo la curva ROC (AUC) y el cociente de clasificación correcta total (CCT). Se utilizaron los programas SPSS 9.0 y Medcalc. Resultados: El 56,2% de la población analizada fueron varones. La edad media fue de 48,2 (51,2) meses. La mortalidad de la población fue de 13 pacientes (5,5%). El PRISM medio fue de 6,61 (6,22). La sensibilidad de ambos índices fue del 84,6%, mientras que la especificidad del PRISM fue del 91,4% y la del PIM del 93,2%. Las predicciones de mortalidad del PRISM presentaron un valor de *2 de 3,05 y un valor de p de 0,93. Las predicciones de mortalidad del PIM presentaron un valor *2 de 5,5 y un valor de p de 0,69. El AUC y el error estándar fueron de 0,93 (0,04) (intervalo de confianza del 95%: 0,89-0,96) para el PRISM y de 0,92 (0,05) (intervalo de confianza del 95%: 0,88-0,95) para el PIM. Conclusiones: a) Los dos índices utilizados, PRISM y PIM, presentaron gran exactitud en la predicción de la mortalidad en la población estudiada; b) la capacidad de los dos modelos para discriminar entre pacientes que sobreviven y pacientes que fallecen fue igualmente muy elevada, y c) la principal ventaja objetivada fue la facilidad en la aplicación del PIM." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "Aim. To evaluate in terms of calibration and discrimination the behaviour of the pediatric risk of mortality (PRISM) score and the pediatric index of mortality (PIM) in patients admitted to the pediatric intensive care unit. Methods. We prospectively studied 235 consecutively admitted patients to the pediatric intensive care unit during a 12-month period. Expected mortality based on PRISM and PIM scores were calculated for all patients and compared with observed mortality. A calibration and discrimination analysis was performed using goodness-of-fit tests and Lemeshow-Hosmer *2 statistics. The sensitivity and specificity of each model was determined as well as the area below the receiver operating characteristics curve (AUC) and the total correct classification rate. The SPSS 9.0 and Medcalc programs were used. Results. Males accounted for 56.2% of the population studied. Mean age was 48.2 ± (51.2) months. Thirteen (5.5%) patients died. Mean PRISM score was 6.61 ± (6.22). The sensitivity of both indexes was 84.6%. The specificity of PRISM was 91.4% and that of PIM was 93.2%. Predicted mortality using PRISM presented a chi-square of 3.05 and a probability value of 0.93. Predicted mortality using PIM presented a chi-square of 5.5 and a probability value of 0.69. AUC and standard error were 0.93 ± (0.04) (95% CI: 0.89-0.96) for PRISM and 0.92 ± (0.05) (95% CI: 0.88-0.95) for PIM. 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Información del artículo
ISSN: 02105691Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
| año/Mes | Html | Total | |
|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 16 | 14 | 30 |
| 2024 Octubre | 150 | 54 | 204 |
| 2024 Septiembre | 114 | 36 | 150 |
| 2024 Agosto | 109 | 44 | 153 |
| 2024 Julio | 117 | 38 | 155 |
| 2024 Junio | 107 | 30 | 137 |
| 2024 Mayo | 109 | 49 | 158 |
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| 2024 Marzo | 116 | 28 | 144 |
| 2024 Febrero | 146 | 38 | 184 |
| 2024 Enero | 124 | 50 | 174 |
| 2023 Diciembre | 95 | 31 | 126 |
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