Paciente traumático ingresado en UCI: epidemiología y factores de riesgo de mortalidad

Abstract

OBJETIVO: Describir los pacientes traumáticos graves ingresados en UCI y analizar las variables que influyen es su mortalidad. Comparar la capacidad predictiva de diferentes scores de gravedad. MATERIAL Y METODO: Se incluyen de forma consecutiva todos los pacientes ingresados en UCI (2005-2012) por un traumatismo grave. Modelo multivariable de riesgo según regresión de Cox. Estudio de las propiedades de discriminación (curvas ROC-ABC IC 95%) y calibración (estadístico H- HL) de los scores de trauma (ISS, NISS, RTS y TRISS) y clásicos de UCI (MPM II y APACHE II). RESULTADOS: Se incluyeron un total de 827 pacientes traumáticos. Fallecieron 133 pacientes (16,6%) principalmente por lesiones de tráfico (57,1%). La mitad de las muertes fueron debidas a un TCE (44,36%). El análisis multivariante seleccionó 6 variables al ingreso como predictivas de mortalidad: edad> 65a (OR =2,79 (1,94-3,99)), comorbilidad (OR = 2,99 (1,18-7,60)), GCS ≤ 8 (OR = 3,71 (2,49-5,53)), uso de inotropos (OR =1,82 (1,24-2,68)) y ventilación mecánica (OR = 2,24 (1,31-3,84)). Todos los modelos muestran una mala calibración con valores de HMH p<0,01. CONCLUSIONES: Los modelos fisiológicos son lineales y discriminan mejor que los anatómicos. Tanto los scores de UCI (MPM II/APACHE II) como traumáticos (TRISS) tienen una buena capacidad de discriminación pero pobre calibración.

OBJECTIUS: Descriure els pacients traumàtics greus ingressats a UCI i analitzar les variables que influeixen en la seva mortalitat. Comparar la capacitat predictiva dels diferents scores de gravetat. MATERIAL I MÈTODE: S’afegeixen de forma consecutiva tots els pacients ingressats a UCI (2005-2012) per un traumatisme greu. Model multivariable de risc segons regressió de Cox. Estudi de les propietats de discriminació (corbes ROC-ABC IC 95%) i calibració (estadístic H- HL) dels scores de trauma (ISS, NISS, RTS i TRISS) i d’ UCI (MPM II i APACHE II). RESULTATS: Es van incloure un total de 827 pacients traumàtics. Van morir 133 pacients (16,6%) principalment per lesions de trànsit (57,1%). L’ anàlisi multivariant va seleccionar 6 variables a l’ ingrés com a predictives de mortalitat: edat > 65a (OR = 2,79(1,94-3,99)), comorbiditat (OR = 2,99(1,18-7,60)), GCS ≤ 8 (OR = 3,71(2,49-5,53)), l’ús d’inotrops (OR =1,82 (1,24-2,68)) i ventilació mecànica (OR = 2,24 (1,31-3,84)). Tots els models mostren una mala calibració amb valors de HMH p<0,01. CONCLUSIONS:Els models fisiològics són lineals i discriminen millor que els anatòmics. Tant els scores d’UCI (MPM II/APACHE II) com els traumàtics (TRISS) tenen una bona capacitat de discriminació però una pobra calibració.

OBJECTIVE: To describe severe trauma patients admitted to the ICU and evaluate which variables influence mortality. Also, to compare the predictive ability of diferent severity scores. MATERIALS AND METHODS: A prospective observational study was carried on traumatic patients consecutively admitted to the ICU (2005-2012). Data analysis was performed using multivariable Cox regression. The properties of discrimination (ROC-curves ABC 95%) and calibration (H- statistical HL) of the trauma scores (ISS, NISS, RTS and TRISS) and classical scores of ICU (MPM II and APACHE II) were evaluated. RESULTS: A total of 827 trauma patients were included, which presented a mortality rate of 16.6% mainly due to traffic injuries (57.1%). Multivariate analysis identified six mortality predictive variables at admission: age> 65 years (OR = 2.79 (1.94 to 3.99)), comorbidity (OR = 2.99 (1.18 to 7.60)) GCS ≤ 8 (OR = 3.71 (2.49 to 5.53)), use of inotropes (OR = 1.82 (1.24 to 2.68)) and mechanical ventilation (OR = 2.24 (1.31 to 3.84)). All models have poor calibration values (HMH p <0.01). CONCLUSIONS: Physiological models are linear and discriminate better than anatomical scores.