Realizar una revisión sistemática de la literatura para evaluar la capacidad predictiva de las escalas utilizadas en la predicción de mortalidad en pacientes con cáncer admitidos en unidades de cuidados intensivos.
DiseñoSe realizó una revisión sistemática cualitativa de la literatura, con un algoritmo de búsqueda en octubre de 2022, ajustado a las bases de datos virtuales: PubMed, Scopus, Biblioteca virtual en salud (BVS) y Medrxiv. El riesgo de sesgos se evaluó con la escala QUADAS-2.
ÁmbitoUnidades de cuidados intensivos con admisión de pacientes oncológicos.
ParticipantesEstudios que incluyeron pacientes adultos con diagnóstico activo de cáncer, que fueron admitidos en unidades de cuidados intensivos.
IntervencionesEstudio integrativo sin intervenciones.
Variables de interés principalesPredicción de mortalidad, mortalidad estandarizada, discriminación y calibración.
ResultadosSe analizaron 7 modelos de predicción de riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer en unidad de cuidados intensivos. La mayoría de los modelos (APACHE II, APACHE IV, SOFA, SAPS-II, SAPS-III y MPM II) subestimaron la mortalidad, mientras que el ICMM la sobrestimó. El APACHE II tuvo el valor de la razón estandarizada de mortalidad (SMR, standardized mortality ratio) más cercano a 1, lo que indica una mejor capacidad pronóstica en comparación con los demás modelos.
ConclusionesLa predicción de mortalidad en pacientes con cáncer en la unidad de cuidados intensivos es compleja. No existe un modelo que sea claramente superior a los demás. Las herramientas disponibles presentan limitaciones en cuanto a su exactitud. Se recomienda tener en cuenta la familiaridad del equipo médico y las limitaciones intrínsecas de cada modelo para tomar decisiones informadas en la evidencia. Es necesario desarrollar nuevos instrumentos o realizar estudios de validación a gran escala para mejorar la predicción de la mortalidad en este grupo de pacientes.
To evaluate the predictive ability of mortality prediction scales in cancer patients admitted to intensive care units.
DesignA systematic review of the literature was conducted using a search algorithm in October 2022. The following databases were searched: PubMed, Scopus, Virtual Health Library (BVS), and Medrxiv. The risk of bias was assessed using the QUADAS-2 scale.
SettingIntensive care units admitting cancer patients.
ParticipantsStudies that included adult patients with an active cancer diagnosis who were admitted to the intensive care unit.
InterventionsIntegrative study without interventions.
Main variables of interestMortality prediction, standardized mortality, discrimination, and calibration.
ResultsSeven mortality risk prediction models were analyzed in cancer patients in the ICU. Most models (APACHE II, APACHE IV, SOFA, SAPS-II, SAPS-III, and MPM II) underestimated mortality, while the ICMM overestimated it. The APACHE II had the SMR (Standardized Mortality Ratio) value closest to 1, suggesting a better prognostic ability compared to the other models.
ConclusionsPredicting mortality in intensive care unit cancer patients remains an intricate challenge due to the lack of a definitive superior model and the inherent limitations of available prediction tools. For evidence-based informed clinical decision-making, it is crucial to consider the healthcare team's familiarity with each tool and its inherent limitations. Developing novel instruments or conducting large-scale validation studies is essential to enhance prediction accuracy and optimize patient care in this population.
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