Predicción de la mortalidad intrahospitalaria en medicina interna

Abstract

El pronóstico es una de las funciones básicas de la medicina, junto al diagnóstico y al tratamiento. El objetivo del pronóstico puede ser conocer qué enfermos pueden morir, estableciendo así la predicción de mortalidad. Esta predicción es difícil en la mayor parte de las circunstancias clínicas habituales, pero lo es más en poblaciones con pacientes muy diferentes, con pocas características comunes, como la de medicina interna. La predicción de mortalidad se establece basándose en la experiencia o en el método científico, mediante modelos estadísticos denominados modelos o índices probabilísticos. Se han desarrollado múltiples modelos predictivos para su aplicación en diferentes áreas, para diferentes momentos evolutivos y para diferentes enfermedades. En general, estos modelos incluyen las comorbilidades previas a la enfermedad aguda, y se denominan “modelos clínicos” o se basan en las constantes vitales y otros parámetros obtenidos en el primer contacto con el enfermo, constituyendo los “modelos fisiológicos”. No se ha diseñado específicamente ningún modelo para la predicción de la mortalidad intrahospitalaria, en el momento del ingreso, de los pacientes admitidos en medicina interna. La hipótesis de esta tesis es que dos modelos predictivos de mortalidad, diseñados en otros ámbitos, son útiles para este objetivo. Estos dos modelos son el modelo clínico de Rué, diseñado en salas de hospitalización del Hospital Parc Taulí, y el modelo fisiológico de Olsson, diseñado en urgencias para pacientes atendidos por patología médica. Para confirmar esta hipótesis, se realizó un estudio prospectivo y observacional, que dio lugar al primer artículo de esta tesis, en los pacientes que ingresaban en la sala convencional de medicina interna del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, hospital urbano, universitario y de tercer nivel. Se aplicaron ambos modelos en esta población y se confirmó su adecuada capacidad en la predicción global de mortalidad, y por tanto su utilidad para la evaluación de la calidad asistencial. Los resultados fueron similares para ambos modelos, siendo discretamente superior el fisiológico de Olsson, aunque sin diferencias estadísticamente significativas. Sin embargo, la capacidad predictiva mostrada en la predicción individual fue subóptima. La capacidad predictiva individual subóptima de los modelos es atribuible, entre otros factores, a su aplicación en una población tan heterogénea como la de medicina interna. Uno de los factores que más contribuyen a esta heterogeneidad es la edad, por este motivo se analizó ésta y su evolución en esta población en los últimos 20 años. Tal como se describió en el segundo artículo de esta tesis, se constató el envejecimiento progresivo de los pacientes admitidos en medicina interna, tanto en el propio hospital como en los hospitales de todo el sistema nacional de salud. Al considerar que la edad avanzada podía ser un factor determinante en la pérdida de la capacidad predictiva de los modelos, se amplió el estudio prospectivo y observacional y se dividió a la población en dos grupos de edad. Se estableció el punto de corte en 85 años. Se aplicó el modelo fisiológico de Olsson en ambos grupos, por ser el que había mostrado mayor capacidad predictiva en el primer trabajo. Se constató, tal como se describe en el tercer trabajo, que la edad avanzada interfiere en el modelo, disminuyendo su capacidad pronóstica. Probablemente hay otras variables no consideradas en estos modelos que son las que tienen mayor importancia en edades avanzadas. Sería de gran utilidad diseñar modelos predictivos de mortalidad para los pacientes de edad avanzada que ingresan en medicina interna.

Prognosis, along with diagnosis and treatment, is one of the primary functions of medicine. One of the objectives of the prognosis is to know which patients may die, and establish the prediction of mortality. This prediction is difficult in most of the usual clinical circumstances, but it is more difficult in populations with very different patients, with few common characteristics, as occurs in patients admitted in general internal medicine wards. Prediction of mortality is based on experience and may be supported by the scientific method, using probabilistic statistical models. Many probabilistic models have been developed and applied in different hospitalization areas, to different developmental stages of disease and for different diseases. In general, these models include either the prior comorbidities to acute illness and are considered “clinical models” or are based on the vital signs and other parameters obtained in the first contact with the patient, constituting the “physiological models”. To our knowledge, no model has been designed specifically for prediction of in-hospital mortality at the moment of admission for patients admitted to a general internal medicine ward. The hypothesis of this thesis is that two mortality predictive models designed in other areas are useful for this purpose. These two models are the Rue´s clinical model, designed in hospitalization wards of diverse specialities at Hospital Parc Taulí (Sabadell, Spain), and the Olsson´s physiological model, developed for medical patients in an emergency department. In order to test this hypothesis, a prospective observational cohort study was undertaken in patients admitted to an acute internal medicine ward in a tertiary, urban and university teaching hospital in Spain (Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona). The results of this study gave rise to the first article of this thesis. Both models were applied in this population and confirmed their accurate ability in the prediction of the overall in-hospital mortality. They were satisfactory for management purposes. Although the physiological model was slightly better than the clinical model, the difference was not statistically significant. However, the two models didn´t proved to be a reliable tool for individual predictions. Possible explanations for the unsatisfactory ability shown in individual prediction include, among other factors, the application of the models in a very heterogeneous population. One of the main factors that contribute to this heterogeneity is age. Therefore the age and its evolution over the past 20 years in this population were analysed. As we described in the second publication of this thesis, we confirmed that patients admitted to internal medicine in our hospital and in Spanish hospitals in general, are significantly older than some years ago and steadily increasing. The advanced age can be a decisive factor in unsatisfactory ability of individual mortality prediction of the models. To test this hypothesis, we extended the first study and divided the population in two age groups. Eighty-five years was the point. The Olsson´s physiological model was applied in both groups because it demonstrated to be the best predictor in the first study. The results are described in the third publication of this thesis and showed that age interferes in the model and significantly decreases its prognosis ability. There may be important variables in advanced age not taken into account in the predictive models. It would be of great interest to design predictive models of in-hospital mortality in general internal medicine for patients of advanced age.