Journal of Cardiothoracic Surgery, 2006; 1: 14-14 (más artículos en esta revista)

Preoperatoria cálculo de riesgo para la prolongada unidad de cuidados intensivos después de permanecer a cirugía de revascularización coronaria injerto

BioMed Central
Sanjay V Ghotkar (sanjay.ghotkar @ ctc.nhs.uk) [1], Antony D Grayson (tony.grayson @ ctc.nhs.uk) [2], Brian M Fabri (Brian.Fabri @ ctc.nhs.uk) [1], Walid C Dihmis (walid.dihmis @ ctc.nhs.uk) [1], D Mark Pullan (mark.pullan @ ctc.nhs.uk) [1]
[1] Cardiothoracic Departamento de Cirugía, El Cardiothoracic Centre, Liverpool, Reino Unido
[2] Gobernanza Departamento Clínico, La Cardiothoracic Centre, Liverpool, Reino Unido

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Resumen
Objetivo

Los pacientes que han prolongado la estancia en unidad de cuidados intensivos (UCI) se asocian con resultados adversos. Estos pacientes tienen repercusiones en los costos y puede conducir a la escasez de camas de UCI. El objetivo fue desarrollar un preoperatorio herramienta de predicción de riesgo para la estancia prolongada UCI tras la cirugía arterial coronaria (CABG).

Métodos

5.186 pacientes sometidos a CABG entre el 1 de abril de 1997 y 31 de Marzo de 2002 se analizaron en un desarrollo conjunto de datos. Se aplicó la regresión logística por pasos hacia adelante con la técnica para identificar los factores de riesgo preoperatorio para UCI prolongada estancia; definida como pacientes que permanezcan más tiempo con más de 3 días en la UCI. Las variables examinadas incluían presentación historia, co-morbilidad, catéter y detalles demográficos. El uso de bypass cardiopulmonar (CPB), también fue registrada. La predicción herramienta fue probada en la validación de datos (1197 CABG pacientes entre el 1 º de abril de 2003 y el 31 de marzo de 2004). El área bajo la característica de funcionamiento del receptor (ROC) curva se calculó para evaluar el rendimiento de la herramienta de predicción.

Resultados

475 (9,2%) pacientes tuvieron una prolongada estancia en la UCI el desarrollo conjunto de datos. Las variables identificadas como factores de riesgo para una prolongada estancia UCI incluido disfunción renal, angina inestable, pobre fracción de eyección, enfermedad vascular periférica, obesidad, el aumento de la edad, tabaquismo, diabetes, el orden de prelación, hipercolesterolemia, hipertensión, y la utilización de CPB. En la validación de datos, el 8,1% de los pacientes tenía una UCI estancia prolongada en comparación con el 8,7% esperado. La curva ROC para el desarrollo y la validación de datos fue 0,72 y 0,74, respectivamente.

Conclusión

Una herramienta de predicción se ha desarrollado que es fiable y válido. La herramienta se está ensayando en nuestra institución de ayuda a la gestión de los recursos.

1. Introducción

Cirugía de revascularización coronaria del injerto (CABG) la cirugía las tasas de mortalidad han disminuido significativamente durante la última década, a pesar de un aumento de más edad, enfermos, y de alto riesgo pacientes tratados [1]. Sin embargo, la incidencia de la post-operatorio la morbilidad ha aumentado, lo que puede dar lugar a una prolongada duración de la estancia en el hospital para los pacientes, en particular, la unidad de cuidados intensivos (UCI).

De cuidados intensivos no sólo requiere el uso de equipos sofisticados, pero también altamente calificados y dedicados de enfermería y personal médico. Como tal, la UCI tiene una proporción significativa del coste total asociado con un global de los pacientes la estancia hospitalaria y, por lo tanto, los pacientes con estancias prolongadas UCI puede tener graves repercusiones en los costos. Por otra parte, los pacientes con estancia prolongada UCI también puede dar lugar a una escasez de camas de UCI y se traduce en la cancelación de operaciones.

Varios trabajos han intentado identificar factores de riesgo preoperatorio asociado a la UCI prolongada estancia, pero han sido en un número relativamente pequeño [2 - 5]. Jansen y asociados publicado recientemente una ecuación de regresión logística para predecir el riesgo de los pacientes permanecen en la UCI durante más de 3 días, sin embargo, esta se vio limitada por el hecho de que sólo se basan en un total de 104 resultados [5].

En una gran cohorte, que tuvo como objetivo identificar la enfermedad del paciente y las características asociadas con la UCI prolongada estancia y para desarrollar y validar un modelo de predicción de riesgo para estimar el riesgo prolongado de cuidados intensivos.

2. Métodos
2,1 población de pacientes y datos

Se realizó un estudio retrospectivo sobre un total de 5.186 pacientes consecutivos sometidos a cirugía CABG entre el 1 de abril de 1997 y 31 de Marzo de 2002, a las Cardiothoracic Centre-Liverpool. Los pacientes sometidos a CABG que se combinó con una válvula cardíaca de reparación o sustitución, la resección de un aneurisma ventricular o de otros procedimientos quirúrgicos no fueron incluidos. Aprobación para el estudio estuvo a cargo de los hospitales Cardiothoracic Surgery División y por el Departamento de Investigación y Desarrollo.

Los datos fueron recogidos prospectivamente durante la admisión del paciente como parte de la práctica clínica habitual en las siguientes variables: edad, sexo, índice de masa corporal (IMC), operación de urgencia, antes de la cirugía cardíaca o las intervenciones coronarias percutáneas, Nueva York Heart Association clase funcional, Canadá Cardiovascular Sociedad de la angina de clase, el grado de enfermedad coronaria y fracción de eyección ventricular izquierda. La historia de infarto de miocardio, el tabaquismo, la diabetes, hipercolesterolemia, hipertensión, enfermedad vascular periférica, enfermedad cerebrovascular, enfermedad respiratoria, disfunción renal, úlcera gástrica, y cirugía gastrointestinal También se señaló. El uso de bypass cardiopulmonar (CPB), también fue registrada. Definiciones y métodos de recopilación de datos han sido publicados con anterioridad [6], y están disponibles en www.nwheartaudit.nhs.uk.

2,2 prolongada estancia UCI

Criterios para la aprobación de la gestión de la UCI incluido estabilidad cardiovascular, mínima o ninguna asistencia respiratoria, pruebas de una comunicación adecuada con la función renal normal los niveles séricos de electrolitos, y las pruebas de función neuropsicológica adecuada. Días pasados en la UCI fueron contados por paciente censo a la medianoche de cada día. Los pacientes que permanecieron en la UCI durante más de 3 días consecutivos en la admisión inicial se clasificaron como tener una UCI prolongada, mientras que los pacientes permanecen 3 días o menos se clasificaron como normales con una estancia UCI.

El análisis estadístico 2,3

Los datos continuos se muestran como valores medianos con 25 y 75a percentiles. Variables categóricas se muestran como un porcentaje y se hicieron comparaciones con Chi-cuadrado pruebas, según proceda. Norma pruebas estadísticas se utilizaron para calcular odds ratios y 95% intervalos de confianza. A multivariante de regresión logística se llevó a cabo el análisis, utilizando la técnica de paso adelante, para identificar los factores de riesgo independientes para la prolongada estancia UCI [7]. Candidato variables se introdujeron en el modelo con un p-valor inferior a 0,1. El área bajo la característica de funcionamiento del receptor (ROC) y la curva de Hosmer-Lemeshow bondad del ajuste estadístico se calcularon para evaluar el desempeño y calibración del modelo, respectivamente [7, 8]. El riesgo multivariado modelo de predicción se comparó contra la estratificación del riesgo existente herramientas: Parsonnet Resultado [9], aditivo EuroSCORE [10], logística y EuroSCORE [11].

Una simplificación de la evaluación del riesgo clínico herramienta fue desarrollada a partir de la multivariado modelo de predicción de riesgo y se anotó el redondeo de las cifras de odds ratio ajustada para cada variable más cercana a los 0,5. Estas ponderaciones se resume a continuación. La relación entre esta clínica puntuación de riesgo y la probabilidad calculada a partir de la modelo de predicción de riesgo se dio lectura de un gráfico. Esta clínica herramienta de evaluación de riesgos, por lo tanto, se aproxima el riesgo de que habría sido calculado a partir de la modelo de predicción de riesgo. La evaluación del riesgo clínico herramienta se divide en baja (inferior al 45% de la cohorte), media, alta (superior al 10% de cohorte) los grupos de riesgo, lo que puede ser útil para ayudar a la gestión de los recursos.

Validación externa del modelo se llevó a cabo en 1197 CABG consecutivos aislados los casos que abarca el período 1 de abril de 2003 y el 31 de Marzo de 2004. En todos los casos un valor de p <0,05 fue considerado significativo. Todos los análisis estadísticos se realizaron con SAS para Windows versión 8,2. Debido a una serie de pacientes, 30 en total, que falleció el post-operatorio o tres días antes, los datos fueron analizados de nuevo con estos pacientes excluidos para evaluar el efecto que estos pacientes podrían tener en nuestras conclusiones. Los factores de riesgo independientes identificados originalmente se mantuvo sin cambios y no se produjeron diferencias significativas con respecto a la ponderación dada a cada variable.

3. Resultados
3,1 Resultados y datos de pacientes

De los 5186 pacientes sometidos a CABG, 475 (9,2%) tuvieron una prolongada estancia UCI. El paciente preoperatorio características se informa en la Tabla 1.

3,2 univariante asociación con prolongada estancia UCI

El cuadro 1 muestra la asociación univariante con la UCI con prolongada estancia. Preoperatorio importantes características incluyen la edad, índice de masa corporal, angina clase, clase NYHA, historia de infarto de miocardio, el tabaquismo, la hipertensión, diabetes, disfunción renal, enfermedad cerebrovascular, enfermedad vascular periférica, enfermedades respiratorias, la fracción de eyección, el alcance de la enfermedad, y la urgencia de operación. 4381 (84,5%) pacientes fueron sometidos a CABG con CPB, mientras que los restantes 805 (15,5%) fueron sometidos a CABG sin CPB. En los pacientes con CPB utilizado, el 9,9% tuvo una prolongada estancia UCI frente al 5,2% en los pacientes sin CEC (p <0,001).

3,3 factores de riesgo independientes para la prolongada estancia UCI

Los factores de riesgo independiente para la UCI prolongada estancia, junto con co-efficients, errores estándar, razón de momios, límites de confianza, y p-valores, se muestran en la Tabla 2. La ecuación de regresión logística para el cálculo de riesgo previsto de estancia prolongada UCI se muestra en la parte inferior del cuadro 2. La curva ROC para el modelo multivariado de predicción fue 0.72 (Figura 1]. El predijo los riesgos de cada uno de los pacientes fueron ordenadas por rango y dividido en deciles. Dentro de cada grupo de riesgo estimado, el número de UCI prolongada estancia prevista se comparó con el número de observar UCI prolongada estancia. El Hosmer-Lemeshow bondad del ajuste estadístico a través de grupos de riesgo no fue estadísticamente significativa (Figura 2, p = 0,30), lo que indica poca salida de un ajuste perfecto.

3,4 comparación con los actuales instrumentos de estratificación de riesgo

Figura 3 se compara la ecuación de regresión logística para la estancia prolongada UCI con tres herramientas de la estratificación de riesgo. La ecuación de regresión logística es un mejor predictor en comparación con el Parsonnet Resultado (curva ROC = 0,65), aditivo EuroSCORE (curva ROC = 0,66), y la logística EuroSCORE (curva ROC = 0,66).

3,5 Validación del modelo

Aplicando la ecuación de regresión logística a los datos de 1197 casos consecutivos CABG realizadas entre el 1 de abril de 2003 y 31 de Marzo de 2004 reveló una curva ROC de 0,74. El Hosmer-Lemeshow bondad del ajuste estadístico a través de grupos de riesgo no fue estadísticamente significativa (p = 0,79), lo que indica poca salida de un ajuste perfecto. En esta validación de datos el modelo de regresión logística pronosticado 8,7% de los pacientes con UCI estancia prolongada en comparación con el 8,1% (p = 0,61).

3,6 simplificado herramienta de puntuación

Una clínica simplificado herramienta de evaluación de riesgos derivados de la ecuación de regresión logística, que se describe en la parte inferior del cuadro 2, se muestra en la Figura 4. La clínica herramienta de evaluación de riesgos se dividen en baja, media, y los grupos de alto riesgo, como se muestra en la Figura 5.

4. Discusión

En este estudio, hemos desarrollado y validado un riesgo multivariado preoperatorio modelo de predicción para el riesgo de estancia prolongada UCI. El modelo de predicción utiliza 12 disponibles preoperatorio del paciente y las enfermedades características de la asignación de un peso independiente a cada una para proporcionar información cuantitativa sobre el riesgo. El modelo de predicción demostró relativamente fuerte capacidad discriminatoria (área bajo la curva ROC = 0,72), sin ninguna desviación significativa de ajuste perfecto. Este modelo de predicción, que hace uso de forma rutinaria datos disponibles preoperatorio, puede servir el médico y el paciente, proporcionando un método simple para evaluar con precisión el riesgo de estancia prolongada UCI tras la cirugía CABG. Por otra parte, para la contabilidad de la variabilidad del paciente, el modelo puede ofrecer una estimación de recursos necesarios en la cirugía CABG y esfuerzos para ayudar a controlar los costos y evitar la escasez de camas en UCI.

Debido a la siempre presente la escasez de camas en los hospitales, especialmente en la UCI, un considerable esfuerzo tiene que ser gastado en la planificación de los recursos y la asignación. Una solución para aumentar la eficiencia en el campo de la cirugía cardíaca UCI es el plan de operaciones para utilizar los recursos disponibles en condiciones óptimas [12]. Predicción de la estancia postoperatoria UCI facilitaría la decisión de asignar los recursos y planificar los horarios semanales para las operaciones de CABG. Cuando la UCI disponibilidad de camas es un problema, los pacientes con alto riesgo de quedarse para una estancia prolongada puede ser electiva programada para la cirugía de una serie en lugar de paralelo. Si bien la programación operativa lista, una casuística de pacientes que incluye a pacientes con probabilidad de estancia prolongada UCI y aquellos que puedan tener recuperación sin complicaciones podría evitar la posibilidad de que el bloqueo de camas en UCI.

Los actuales modelos de estratificación de riesgo para la mortalidad después de CABG han demostrado ser buenos predictores de la UCI prolongada estancia. Lawrence y compañeros de trabajo llegó a la conclusión de que la puntuación de Parsonnet era un buen predictor de la UCI estancia <24 horas, lo que podría ayudar a cardiothoracic unidades cuando los recursos son limitados a unas pocas camas de UCI [13]. Nilsson y asociados también encontró el EuroSCORE a ser un útil predictor de la UCI se mantiene superior a dos días de la cirugía a corazón abierto [14]. Sin embargo, nuestro estudio encontró que, en comparación con un diseñado específicamente modelo de predicción para la UCI prolongada estancia, el Parsonnet, y ambas versiones del EuroSCORE no eran fiables, con una tendencia a menores de predecir.

Varios estudios han identificado factores de riesgo para la prolongada estancia UCI con diferentes definiciones. Wong y sus colegas examinaron 885 pacientes CABG y definido UCI prolongada estancia como superior a 48 horas. Además, a diferencia de nuestro estudio, que examinaron post-operatorio factores. Los factores de riesgo identificados incluyen el aumento de la edad, sexo femenino, pre-operatorio infarto de miocardio, post-operatorio de uso intra-aórtica balón, fármacos inotrópicos, sangrado, arritmia auricular y la insuficiencia renal [2]. Michalopoulos y compañeros de trabajo utilizan la misma definición que Wong, e incluyó perioperatoria factores como la utilización de sangre y inotrope apoyo en su último modelo de regresión logística, sólo con la edad y la fracción de eyección preoperatoria identificados como factores de riesgo [3]. Otros postoperatorio identificados como factores predictores de estancia prolongada UCI han incluido Troponina elevados niveles-T [15] y la arteria pulmonar arterial temperatura superior a 36,4 grados C, relativa al acceso a la UCI [16]. La inclusión de peri-o post-operatorio factores en nuestro estudio, sin embargo, habría limitado la utilidad del modelo de predicción a ayudar a la gestión de los recursos antes de la cirugía.

Christakis y colegas [4] analizaron los factores de riesgo preoperatorio de prolongada estancia en la UCI 889 pacientes consecutivos sometidos a CABG aisladas entre 1990 y 1992. Usando la misma definición que en nuestro estudio, el 6,8% de los pacientes tenían estancias en la UCI de más de 3 días. Sólo dos factores de riesgo preoperatorio sin embargo podría ser identificado, ambos con infarto de miocardio reciente y actual de fumar aumenta el riesgo de estancia prolongada UCI. Nuestro estudio también encontró una asociación entre el consumo de tabaco y prolongado de cuidados intensivos, sin embargo, una historia de, o reciente, infarto de miocardio no se identificó como un factor de riesgo.

Más recientemente, Janssen y asociados [5] publicó un modelo de predicción preoperatoria para estancia prolongada UCI define como superior a 3 días. El análisis incluyó 888 pacientes contemporánea CABG, de los cuales 104 se quedaron en la UCI durante más de 3 días. Se presentó una ecuación de regresión logística para predecir la UCI prolongada estancia, que incluía las siguientes variables: enfermedades de los pulmones, no-ritmo sinusal, no válvula de patología leve, antes de la cirugía, prioridad, y en la bomba de la cirugía. Estos factores son muy diferentes de los identificados en nuestro estudio, con excepción de prioridad y en la bomba de la cirugía. Una razón para esto puede ser debido a el tamaño de la muestra, con sólo 104 resultados en comparación con las 457 UCI prolongada estancia pacientes en nuestro análisis. La inclusión de la bomba en la cirugía como un factor pre-operatoria se basa en el hecho de que en la mayoría de los casos, la utilización de CPB es un planteamiento previsto preoperatorio y no necesariamente un intra-operatorio de decisión, excepto en una minoría de casos. Puede haber cierta preocupación de que en la bomba de la cirugía sería identificado como un factor de riesgo puramente debido a sesgo de selección con bomba fuera de la cirugía que se realiza en bajo riesgo. Sin embargo, Bucerius y compañeros de trabajo llegó a la conclusión, en un análisis que incluyó más de 700 fuera de la bomba de CABG, evitando que bypass cardiopulmonar pueden optimizar los resultados del paciente con respecto a la prolongada estancia UCI [17].

Existen limitaciones a este estudio que es preciso considerar. Una de esas limitaciones es que se basa en los datos de una institución, y por lo tanto, con sujeción a los esfuerzos de las prácticas locales y de casuística. A pesar de que han validado el modelo de predicción en los datos externos entre abril 2003 y marzo de 2004, este modelo todavía requiere la validación de otras instituciones. Tampoco está claro la utilidad de esta herramienta podría ser en realidad ayudar a la gestión de los recursos, en comparación con un clínicos propias estimaciones de riesgo para un paciente individual. Se ha demostrado, sin embargo, que los médicos tienden a sobreestimar la probabilidad de mortalidad y estancia prolongada UCI [18]. La aplicación de este modelo a otros procedimientos de cirugía cardíaca también es necesario que estos otros no CABG procedimientos podrían tener un impacto significativo sobre la disponibilidad de camas UCI.

En conclusión, los médicos pueden utilizar el modelo de predicción que figura en este documento para ayudar en la gestión de los recursos dentro de la UCI. La logística versión del modelo puede ser fácilmente programado en el software apropiado residentes en los equipos de sobremesa y portátiles, ordenadores. Por otra parte, la evaluación del riesgo clínico herramienta podría ser usada y siempre en pequeñas de bolsillo laminado tarjetas de suministro de sencillo y fácil de aproximaciones el riesgo de prolongarse la UCI.

Agradecimientos

Nos gustaría agradecer la cooperación que nos de los siguientes Consultor cirujanos cardíacos en el Cardiothoracic Centre-Liverpool: John Chalmers AC, Brian M. Fabri, señor K. neeraj Mediratta, señor Y. Oo Aung, y el señor Abbas Rashid. También queremos dar las gracias por sus esfuerzos considerables por Janet y Andrew Deane Ward que mantienen la calidad y garantizar la integridad de los datos recogidos en nuestra cirugía cardíaca Secretaría.