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Vol. 42. Núm. 1.
Páginas 47-49 (enero - febrero 2018)
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Evolución a la detección precoz de gravedad. ¿Hacia dónde vamos?
Evolution to the early detection of severity. Where are we going?
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F. Gordoa,b,
Autor para correspondencia
fgordo5@gmail.com

Autor para correspondencia.
, R. Molinaa
a Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario del Henares, Coslada, Madrid, España
b Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Francisco de Vitoria, UFV, Edificio E, Ctra. M-515 Pozuelo-Majadahonda Km 1,800, 28223, Pozuelo de Alarcón, Madrid, España
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Tabla 1. Adaptación local de sistema EWS en el Hospital Universitario del Henares (Henares Early Waring Score [HEWS]), creado por el Servicio de Medicina Intensiva y Medicina Interna
Tabla 2. Algoritmo de decisión hospitalaria según la puntuación total HEWS
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En publicaciones recientes1,2 se ha puesto de manifiesto cómo es necesario incrementar la monitorización de los pacientes ingresados en plantas convencionales del hospital, con el objetivo de evitar su posible deterioro clínico, bien aplicando un tratamiento adecuado de forma precoz, bien mediante el incremento de su monitorización mediante su traslado a unidades de cuidados intensivos (UCI). Se ha podido establecer cómo los diferentes sistemas o algoritmos de identificación de gravedad, aplicados en estos pacientes, han podido reducir la aparición de eventos adversos, prevenir la aparición de paradas cardiorrespiratorias (PCR) y mejorar su pronóstico.

Los principales métodos utilizados para conseguir este objetivo han sido la creación de equipos de respuesta rápida (con diferente composición y distintos sistemas de activación)3–6 y los modelos de UCI sin paredes7–10 (trabajo conjunto de diferentes profesionales y detección automatizada de la gravedad integrando variables clínicas y de laboratorio). Sin embargo, hay publicaciones con resultados dispares posiblemente por la heterogeneidad en la activación.

Esta necesidad de mayor control de la monitorización es fundamental en algunos grupos de pacientes, como pueden ser los pacientes dados de alta de UCI, los pacientes en el periodo postoperatorio inmediato, o con sepsis; pero también hay pacientes médicos que pueden presentar situaciones de compromiso vital mientras se encuentran ingresados en planta convencional.

Sabemos que en las plantas convencionales hay pacientes ingresados que presentan enfermedad potencialmente grave y que por cada hora en el retraso de ingreso de un paciente en UCI se produce un 1,05% de incremento de su riesgo de fallecimiento en el hospital11, y de hecho, aquellos pacientes que precisan ingreso en UCI presentan peor pronóstico cuanto mayor es su nivel de gravedad al ingreso12. Ya hace tiempo se estableció cómo los pacientes que sufrían una PCR en el hospital presentaban alteraciones en sus constantes vitales que se podrían haber detectado hasta en las 72h anteriores al suceso y que por tanto las convierte en PCR potencialmente prevenibles.

Es muy interesante cómo recientemente van Galen 13 han mostrado cómo, aunque se detecten alteraciones fisiológicas y alarmas en las constantes vitales de los pacientes, estas no son siempre atendidas de forma adecuada o escaladas a un nivel asistencial superior. El principal motivo para que se produzca este retraso en la activación curiosamente no es un fallo en la estructura asistencial, sino que son fallos derivados de la actuación del personal e identificación de estas alteraciones. Esto hace que deban crearse pautas claras de identificación de pacientes con aumento del riesgo potencial de deterioro clínico o de PCR y algoritmos de activación clínica por los equipos de urgencia.

Recientemente, en el caso de los pacientes sépticos se ha realizado un gran esfuerzo para cambiar la definición y fundamentalmente para establecer mediante el qSOFA una herramienta de fácil uso en la clínica y que permita identificar a un grupo de pacientes que tiene un riesgo mayor de mortalidad en el hospital. Este indicador permite identificar qué pacientes con sospecha de infección tienen un riesgo de muerte superior al 10% con un AUROC de 0,80 para pacientes ingresados fuera de la UCI. Así sabemos que los pacientes que tienen un qSOFA superior a 2 suponen el 70% de los pacientes fallecidos por sepsis14,15.

El qSOFA, que en el fondo no es más que un sistema rápido de detección de disfunción multiorgánica, no es útil solo en pacientes con sospecha de infección, sino que aplicado a todos los pacientes ingresados en planta convencional también es capaz de detectar a un grupo de pacientes con mayor probabilidad de peor pronóstico con un AUROC de 0,7016.

Probablemente, el empleo de un sistema tan simple como el qSOFA sería útil para monitorizar e identificar a pacientes con riesgo de deterioro clínico en planta convencional. Recientemente Churpek et al. han comparado diferentes sistemas de identificación del riesgo con el qSOFA en planta convencional. Han establecido cómo los sistemas de Early Warning Score (EWS) y especialmente el NEWS mejora la capacidad de predicción del qSOFA para el global de pacientes ingresados17.

Por tanto, parece claro que para mejorar la atención a los pacientes ingresados en planta convencional debemos establecer grupos de riesgo de mal pronóstico. Estos grupos los podemos establecer con sistemas de EWS (que nosotros recomendamos sean adaptados a los protocolos habituales de monitorización en planta (tablas 1 y 2). Estos sistemas nos permiten crear un algoritmo de actuación escalonado por parte de enfermería, médicos de guardia o equipo de respuesta rápida, que permite mejorar la capacidad de monitorización o tratamiento en estos pacientes de mayor riesgo.

Tabla 1.

Adaptación local de sistema EWS en el Hospital Universitario del Henares (Henares Early Waring Score [HEWS]), creado por el Servicio de Medicina Intensiva y Medicina Interna

 
Frecuencia cardiaca (lpm)  40  41-49  50-55  56-110  111-130  131-149  150 
Tensión arterial sistólica (mmHg)  90  91-99  100-109  110-180  181-200  201-220  220 
Frecuencia respiratoria (rmp)  8-9  10-11  12-24  25-28  29-30  31 
Saturación oxígeno (%)  84  85-89  90-92  93       
Nivel de conciencia          Verbal  Dolor  No responde 

La escala HEWS es una adaptación local ideada por el Servicio de Medicina Intensiva y Medicina Interna según los algoritmos desarrollados de detección precoz de gravedad Early Warning Score (EWS) basados en las constantes vitales. Puntúa de menor (0 puntos) a mayor gravedad (3 puntos) 5 parámetros fisiológicos: frecuencia cardiaca (latidos por minuto), tensión arterial sistólica (mmHg), frecuencia respiratoria (respiraciones por minuto), saturación de oxígeno (%), y nivel de respuesta a diferentes estímulos. La puntuación total (0-15 puntos) se relaciona con el código de gravedad estimado del paciente y activa un algoritmo de decisión hospitalario: Protocolo HEWS.

Tabla 2.

Algoritmo de decisión hospitalaria según la puntuación total HEWS

7 urgente o valor aisladoAvisar directamente UCI (salvo LSV) 
5-6 aviso  Avisar médico de guardia 
4 observar  Constantes cada 8

Protocolo de actuación escalonada, basado en algoritmo según puntuación HEWS. Una puntuación4 supone una gravedad baja, recomendándose la toma de constantes cada 8h y observación. Una puntuación entre 5-6 de gravedad intermedia, activa la alerta al médico de guardia que decide la actitud a seguir. Una puntuación7 o un valor comprobado de forma aislada igual a 3, activa directamente al equipo de respuesta rápida liderado por el médico intensivista además de la participación del médico responsable del paciente salvo en aquellos casos definidos previamente como paliativos.

A partir de aquí, estos algoritmos basados en las constantes vitales se podrían mejorar con el análisis informatizado de datos de laboratorio, empleo de biomarcadores o utilización de sistemas automáticos de monitorización.

En nuestra experiencia, para lograr el éxito en la detección precoz además del diseño adecuado es necesario generar una cultura de concienciación en el medio hospitalario mediante la formación del personal, y la facilitación de material explicativo que clarifique nuestro objetivo de forma sencilla. No es menos importante lograr la perdurabilidad del funcionamiento del sistema y para ello puede ser útil mantener un correcto canal de comunicación entre el personal que participa permitiéndonos revisar y evaluar el funcionamiento del sistema y adaptar de forma dinámica las características según el contexto.

Parece lógico pensar que el grado de certeza en la detección será mayor mediante un sistema «multimodal» conformado por diversos canales de información (alteraciones analíticas, constantes fisiológicas, personal y equipo de respuesta rápida), pero para conseguir el engranaje que requiere un sistema complejo, basándonos en nuestra experiencia, sería recomendable inicialmente comenzar con una instauración paulatina de los diversos métodos de detección, así como de las zonas de aplicación, comenzando primero por aquellas áreas donde se considerase más beneficiosa la aplicación de estos sistemas hasta lograr el aprendizaje necesario.

Según los hallazgos comentados y la experiencia vertida hasta el momento, la aplicación de sistemas de detección, alerta y respuesta precoz mejoran los resultados clínicos y de coste beneficio, pero para lograr el adecuado funcionamiento y perdurabilidad de estos sistemas es necesaria la implicación en el proyecto de diferentes estamentos dentro del hospital, tratándose por lo tanto de un abordaje multidisciplinar en el que es imprescindible la concienciación y la formación.

Financiación

No.

Conflicto de intereses

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses.

Bibliografía
[1]
G.B. Smith, D.R. Prytherch, S. Jarvis, C. Kovacs, P. Meredith, P.E. Schmidt, et al.
Comparison of the ability of the physiologic components of medical emergency team criteria and the U.K. National Early Warning Score to discriminate patients at risk of a range of adverse clinical outcomes.
Crit Care Med, 44 (2016), pp. 2171-2181
[2]
S.R. Ranji, A.D. Auerbach, C.J. Hurd, K. O’Rourke, K.G. Shojania.
Effects of rapid response systems on clinical outcomes: Systematic review and meta-analysis.
J Hosp Med, 2 (2007), pp. 422-432
[3]
S. Al-Qahtani, H.M. Al-Dorzi, H.M. Tamim, S. Hussain, L. Fong, S. Taher, et al.
Impact of an intensivist-led multidisciplinary extended rapid response team on hospital-wide cardiopulmonary arrests and mortality.
Crit Care Med, 41 (2013), pp. 506-517
[4]
J. Ludikhuize, A.H. Brunsveld-Reinders, M.G. Dijkgraaf, S.M. Smorenburg, S.E. de Rooij, R. Adams, et al.
Outcomes associated with the nationwide introduction of rapid response systems in the Netherlands.
Crit Care Med, 43 (2015), pp. 2544-2551
[5]
B. Jung, A. Daurat, J.A. De, G. Chanques, M. Mahul, M. Monnin, et al.
Rapid response team and hospital mortality in hospitalized patients.
Intensive Care Med, 42 (2016), pp. 494-504
[6]
A. De Jong, B. Jung, A. Daurat, G. Chanques, M. Mahul, M. Monnin, et al.
Effect of rapid response systems on hospital mortality: A systematic review and meta-analysis.
Intensive Care Med, 42 (2016), pp. 615-617
[7]
A. Abella Alvarez, I. Torrejon Perez, V. Enciso Calderon, C. Hermosa Gelbard, J.J. Sicilia Urban, M. Ruiz Grinspan, et al.
ICU without walls project. Effect of the early detection of patients at risk.
Med Intensiva, 37 (2013), pp. 12-18
[8]
A. Abella, V. Enciso, I. Torrejon, C. Hermosa, T. Mozo, R. Molina, et al.
Effect upon mortality of the extension to holidays and weekends of the ICU without walls project. A before-after study.
Med Intensiva, 40 (2016), pp. 273-279
[9]
J.C. Marshall, L. Bosco, N.K. Adhikari, B. Connolly, J.V. Diaz, T. Dorman, et al.
What is an intensive care unit? A report of the task force of the World Federation of Societies of Intensive and Critical Care Medicine.
J Crit Care, 37 (2017), pp. 270-276
[10]
J.L. Vincent, J. Creteur.
Paradigm shifts in critical care medicine: The progress we have made.
Crit Care, 19 (2015), pp. S10
[11]
L.T. Cardoso, C.M. Grion, T. Matsuo, E.H. Anami, I.A. Kauss, L. Seko, et al.
Impact of delayed admission to intensive care units on mortality of critically ill patients: A cohort study.
Crit Care, 15 (2011), pp. R28
[12]
Y. Sakr, S.M. Lobo, R.P. Moreno, H. Gerlach, V.M. Ranieri, A. Michalopoulos, SOAP Investigators, et al.
Patterns and early evolution of organ failure in the intensive care unit and their relation to outcome.
Crit Care, 16 (2012), pp. R222
[13]
L.S. Van Galen, P.W. Struik, B.E. Driesen, H. Merten, J. Ludikhuize, J.I. van der Spoel, et al.
Delayed recognition of deterioration of patients in general wards is mostly caused by human related monitoring failures: A root cause analysis of unplanned ICU admissions.
PLoS One, 11 (2016), pp. e0161393
[14]
C.W. Seymour, V.X. Liu, T.J. Iwashyna, F.M. Brunkhorst, T.D. Rea, A. Scherag, et al.
Assessment of clinical criteria for sepsis: For the Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3).
JAMA, 315 (2016), pp. 762-774
[15]
Y. Freund, N. Lemachatti, E. Krastinova, M. van Laer, Y.E. Claessens, A. Avondo, French Society of Emergency Medicine Collaborators Group, et al.
Prognostic accuracy of sepsis-3 criteria for in-hospital mortality among patients with suspected infection presenting to the emergency department.
JAMA, 317 (2017), pp. 301-308
[16]
A.J. Singer, J. Ng, H.C. Thode Jr., R. Spiegel, S. Weingart.
Quick SOFA Scores predict mortality in adult emergency department patients with and without suspected infection.
Ann Emerg Med, 69 (2017), pp. 475-479
[17]
M.M. Churpek, A. Snyder, X. Han, S. Sokol, N. Pettit, M.D. Howell, et al.
Quick sepsis-related organ failure assessment, systemic inflammatory response syndrome, and early warning scores for detecting clinical deterioration in infected patients outside the intensive care unit.
Am J Respir Crit Care Med, 195 (2017), pp. 906-911
Copyright © 2017. Elsevier España, S.L.U. y SEMICYUC
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