Se estudiarán los pacientes dados de alta en situación estable de la unidad de cuidados intensivos (UCI) que no logran sobrevivir al episodio hospitalario. La tasa de mortalidad que representa este grupo de pacientes, o tasa de mortalidad oculta, se estratificará correlacionada con el diagnóstico motivo de ingreso, con el estado de salud previo, y con nivel de gravedad que el paciente presentaba al ingreso en la UCI, medido con diferentes escalas de clasificación de la gravedad (APACHE, SAPS, MPM) validadas previamente. Se determinará el valor de la tasa de mortalidad oculta estratificada en función de la gravedad. Se medirá la capacidad de las probabilidades de mortalidad hospitalaria establecidas a partir de los sistemas APACHE, SAPS y MPM para predecir la mortalidad oculta intrahospitalaria real u observada entre los supervivientes de la UCI. Se establecerá, para cada uno de estos índices, si las predicciones de mortalidad oculta son más certeras cuando se miden al ingreso o a la salida de la UCI. Finalmente se estudiará cuál de estos índices es más predictivo de la mortalidad oculta por uno y otro método.
Bibliografía más relevante
Net A, Roglan A, Quintana E, Monroig M. Estudio de la mortalidad con especial referencia a la mortalidad oculta en cuidados intensivos. Rev Calidad Asistencial 1996; 11:S54-S61.
Los pacientes con esperanza de vida que son dados de alta en las áreas de Cuidados Intensivos médicos o quirúrgicos son a veces víctimas de la llamada mortalidad oculta, término frecuentemente usado entre los intensivistas para definir aquella mortalidad hospitalaria que tiene lugar en la planta del hospital una vez que el paciente ha sido dado de alta de forma satisfactoria en la Unidad de Cuidados Intensivos. No incluye el caso de pacientes terminales o sin esperanza para cualquier intento terapéutico (Net et al, 1996).
La evaluación de la eficacia, efectividad y eficiencia en Medicina Intensiva requiere instrumentos adecuados (Vázquez-Mata,1993).En general, se considera que las herramientas más importantes para este fin en los Cuidados Intensivos son: la predicción de la evolución, la relación coste/eficacia y la evaluación de la calidad de vida (Knaus et al, 1989A y B) . A su vez, el Modelo de Investigación Europeo sobre el Control de Calidad en las Unidades de Cuidados Intensivos (Reis Miranda, 1991) establece cuatro parámetros fundamentales: 1) características del paciente, 2) rendimientos, 3) medios, y 4) resultados. Este modelo recomienda que las características del paciente a que hace referencia el punto primero, sean definidas por medio de índices tales como APACHE (Acute Physiology Score and Chronic Health Evaluation), SAPS (Simplified Acute Physiology Score), y MPM (Mortality Probability Models) (Reis Miranda, 1991), que son sistemas de clasificación pronóstica que tienen demostrada en nuestro medio la doble propiedad de predecir el riesgo individual de mortalidad y de describir el nivel de gravedad de un paciente (Serrano, 1997).
Por otra parte, los resultados de estos indices predictivos de riesgo de muerte vienen siempre referidos a la mortalidad hospitalaria tomada de forma global. Por tanto, el estudio de la mortalidad de nuestros pacientes en el periodo comprendido entre el alta en UCI y el alta hospitalaria podría servir para completar el proceso de control de los actos médicos (Net et al, 1996).
Aunque hoy se piensa que estos sistemas pronósticos pueden predecir de forma adecuada la evolución individual de cada paciente (Teres et al, 1994), su poder predictivo es, en realidad, un índice de su exactitud para describir alteraciones fisiopatológicas, y su empleo con fines pronósticos siempre debe tener presente este hecho (Morgan et al, 1986; Bion et al, 1988; Sasse et al, 1993).
Existe un amplio consenso en que los índices predictivos no deben ser utilizados para valoraciones individuales de pacientes sino únicamente a nivel poblacional. El sistema de puntuación pronóstico ha resultado así ser un excelente método para estratificar a los pacientes críticos en función de la gravedad de su enfermedad y comparar la calidad de hospitales (Dubois et al, 1987; Dubois et al, 1988) o la eficacia de estrategias de tratamiento dentro de esos estratos (Knaus et al, 1982; LeGall et al, 1986; Zimmerman et al, 1988; Hopefl et al, 1989), o incluso entre pacientes con un tipo de enfermedad similar (Durocher et al, 1988; Bland et al, 1985; Arregui et al, 1991; Brown et al, 1995).
Estas puntuaciones son un utensilio inestimable en la investigación, tanto clinica como económica y legal, al permitir comparar entre grupos de pacientes en términos de isogravedad, y disponer de valores de tasa de mortalidad ajustada a la gravedad. Esto ha permitido discernir cuestiones tales como si la mayor dotación tecnológica de una UCI incide en una reducción efectiva de la mortalidad (Shortell et al, 1994) o si existen diferencias en la evolución y tratamiento entre los pacientes de diferente raza o clase social (Teres et al,1993; Williams et al, 1995). Tambien son capaces de describir y comparar eficacia de las UCI de distintos hospitales y distintos paises (Sirio et al, 1992), e incluso de correlacionar su composición de enfermeras y médicos con las necesidades asistenciales, obtenidas en función de la magnitud de las puntuaciones de sus pacientes (Cullen et al, 1974; GIRTI, 1991A y B; Keene et al, 1983; McClish et al, 1985).
Hasta nuestro conocimiento, los índices predictivos APACHE II, SAPS II y MPM II no han sido utilizados de forma directa en el estudio de la mortalidad oculta hospitalaria. En nuestra opinión, sería posible optimizar el valor de la tasa cruda de mortalidad oculta para el análisis de eficacia, efectividad y eficiencia de los cuidados intensivos estratificándola en función de la gravedad de la enfermedad, expresada mediante estos índices. Por otra parte, podría resultar de interés la validación de la capacidad de los índices predictivos APACHE II, SAPS II y MPM II como predictores de la tasa de mortalidad oculta.
El estudio que proponemos nos puede permitir cuantificar la magnitud, las causas y el coste de la mortalidad oculta, replanteando si la admisión de nuestros pacientes está justificada, y una revisión de los sistemas de coordinación entre UCI y las salas de hospitalización convencional.
Referencias:
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Objetivos
I. Conocer la tasa de mortalidad oculta intrahospitalaria en relación con el nivel de gravedad al ingreso en la UCI y con el tipo de patología que motivó el ingreso.
II. Estudiar la capacidad de las predicciones de mortalidad de los sistemas APACHE II, SAPS II y MPM II para predecir la mortalidad oculta intrahospitalaria.
III. Determinar si las predicciones de mortalidad oculta para cada uno de estos índices son más certeras cuando se miden al ingreso o a la salida de la UCI.
IV. Estudiar cuál de los índices APACHE II, SAPS II y MPM II es más predictivo de la mortalidad oculta.
Hipótesis, metodología y plan de trabajo.
Hipótesis:
I. Existe una relación medible entre la tasa de mortalidad oculta intrahospitalaria y el nivel de gravedad al ingreso en la UCI y el tipo de proceso.
II. Los sistemas APACHE II, SAPS II y MPM II son capaces de predecir la mortalidad oculta intrahospitalaria con un nivel de significación p<0,05.
III. No existen diferencias significativas entre las predicciones de mortalidad oculta realizadas por los sistemas APACHE II, SAPS II y MPM II sobre todos los pacientes a las 24 horas de ingreso en UCI y las predicciones realizadas sólo sobre los supervivientes a la salida de la UCI.
IV. De entre los índices APACHE II, SAPS II y MPM II es posible definir uno de ellos con mayor capacidad predictiva de la mortalidad oculta.
Metodología y plan de trabajo:
AMBITO:
Unidad de Cuidados Intensivos Polivalentes del Hospital Universitario de Canarias. Se considerará una población de pacientes críticos plurietiológicos, definida como aquellos pacientes cuya supervivencia está en peligro, y cuyo tratamiento no puede conseguirse en la planta normal de hospitalización. No se incluirán los pacientes de causa cardiológica atendidos en la Unidad de Cuidados Coronarios. De la población de estudio, seleccionaremos una muestra constituida por los pacientes ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos en un periodo de 12 meses.
DISEÑO:
Estudio prospectivo, longitudinal y observacional, de una cohorte de Pacientes Críticos Polivalentes.
DETERMINACIONES:
Los pacientes serán estudiados desde su ingreso en la UCI hasta el alta hospitalaria. Las variables independientes demográficas, clínicas, de laboratorio y de esfuerzo terapéutico necesarias para el cálculo de los diferentes índices predictivos serán recogidas para todos los pacientes durante su ingreso. A partir de ellas, serán determinados:
a) en las primeras 24 horas de ingreso:
Para el manejo informático de los datos se utilizarán los programas informáticos dBase, Lotus 1-2-3 y SPSS/PC+, para los que el Proyecto deberá contar con las correspondientes licencias de uso. La base de datos general se almacenará en el programa dBase. Para el cálculo simultáneo de las puntuaciones de gravedad APACHE II, SAPS II, y de las probabilidades individuales de mortalidad de APACHE II, SAPS II, y MPM II utilizaremos una hoja de cálculo diseñada por nosotros que puede ser leída con el programa Lotus 1-2-3 entre otros. Antes de ser utilizada de forma rutinaria, nuestra hoja de cálculo ha sido validada previamente frente al cálculo manual, y también frente a los ejemplos propuestos en la literatura por los autores de los sistemas APACHE, SAPS, y MPM. El análisis estadístico se realizará por medio del programa SPSS/PC+.
Comparación de las predicciones de mortalidad oculta de APACHE II, SAPS II, y MPM II. Dado que no existe una única medida estandard para describir la bondad del ajuste o capacidad predictiva de los modelos de regresión logística, la calibración (exactitud de las predicciones de riesgo hechas por los modelos) será comparada usando los estadísticos propuestos por Lemeshow y Hosmer (Lemeshow y Hosmer, 1982), y la discriminación (capacidad de los modelos para discriminar entre pacientes que sobreviven y pacientes que fallecen) será comparada usando tablas de clasificación a distintos puntos de corte, expresando los resultados en términos de sensibilidad, especificidad y cociente de clasificación correcta total. Se realizará además un análisis de la concordancia en el que las probabilidades individuales de mortalidad obtenidas por cada índice para todos los pacientes y para los pacientes supervivientes al alta en la UCI se correlacionarán tomadas 2 a 2 y se calculará en cada caso el valor de los coeficientes de correlación de Pearson.
TEMAS ETICOS Y LEGALES:
Este estudio cuenta con la aprobación de la Comisión Local de Etica e Investigación. Las predicciones individuales de mortalidad obtenidas del empleo de los diferentes índices pronóstico no serán usadas para modificar o influenciar las decisiones clínicas, y se garantizará la confidencialidad de todos los datos recolectados.