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    Escala APACHE II para pacientes críticos con cáncer sólido. Estudio de reclasificación

    Revista Española de Anestesiología y Reanimación 2018;65(8): 447-455

    medes_medicina en español

    MARTOS-BENÍTEZ FD, CORDERO-ESCOBAR I, SOTO-GARCÍA A, BETANCOURT-PLAZA I, GONZÁLEZ-MARTÍNEZ I

    Revista Española de Anestesiología y Reanimación 2018;65(8): 447-455

    Tipo artículo: Artículo

    Resumen del Autor: Objetivo Mejorar el rendimiento de la escala Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II para la predicción de muerte hospitalaria en pacientes críticos con cáncer. Materiales y métodos Estudio prospectivo de 522 pacientes con cáncer sólido admitidos en UCI. Se creó la «escala APACHE II para pacientes con cáncer sólido» (escala APACHE II PCC ); se adicionaron variables típicas del paciente oncológico crítico a la escala APACHE II general. Se evaluó la calibración (prueba de Hosmer-Lemeshow [H-L]) y discriminación (área bajo la curva de las características operativas del receptor [ACOR]). Se utilizó la mejora en la discriminación integrada (IDI), mejora neta en la reclasificación (NRI; 20% como valor de corte en el riesgo de muerte) y NRI cuantitativo (cNRI) para evaluar la mejora en la predicción de muerte hospitalaria con el nuevo modelo. Resultados La mortalidad hospitalaria fue del 13%. La discriminación fue superior con la escala APACHE II CCP (ACOR = 0,91 [IC del 95% 0,87-0,94; p < 0,0001]) comparado con la escala APACHE II general (ACOR = 0,62 [IC del 95% 0,54-0,70; p = 0,002]). La calibración fue mejor con la escala APACHE II CCP (H-L p = 0,267 vs. p = 0,001). En el análisis de reclasificación se observó una mejora en la predicción de muerte con la escala APACHE II CCP (IDI = 0,2994 [p < 0,0001]; cNRI = 134,3% [IC del 95% 108,8-159,8%; p < 0,0001]; NRI = 41,5% [IC del 95% 23,7-59,3%; p < 0,0001]). Conclusiones La escala APACHE II CCP fue superior a la escala APACHE II general en la predicción de muerte en pacientes críticos con cáncer sólido. Se requieren otros estudios que validen este nuevo modelo predictivo.

    Notas:

     

    Palabras clave: Anestesiología

    ID MEDES: 139087 [En proceso] DOI: 10.1016/j.redar.2018.04.001 *



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