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    Pronóstico de los pacientes oncológicos médicos ingresados en Reanimación

    Revista Española de Anestesiología y Reanimación 2007;54(7): 405-413

    medes_medicina en español

    GONZÁLEZ-PÉREZ L, MONEDERO P, DE IRALA J, KADRI C, LUSHCHENKOV D

    Revista Española de Anestesiología y Reanimación 2007;54(7): 405-413

    Tipo artículo: Artículo

    Resumen del Autor: OBJETIVO: Valorar el pronóstico de los pacientes oncológicos médicos ingresados en Reanimación (UCI); comparar distintos sistemas de medida de gravedad en su capacidad de predecir la muerte hospitalaria; y mejorar su capacidad predictiva con nuevas variables. PACIENTES Y MÉTODOS: Estudio de cohorte en una UCI médico-quirúrgica de un hospital universitario. Se recogieron las características demográficas y oncológicas, junto con la mortalidad de todos los pacientes oncológicos médicos ingresados entre enero de 1995 y junio del 2000. Se calcularon las puntuaciones de gravedad y el riesgo de muerte. RESULTADOS: Se estudiaron 250 pacientes, con una mortalidad hospitalaria del 58% e intra-UCI del 38,8%. La mejor capacidad predictiva se obtuvo con APACHE III, SOFA total máximo (TMS) y MODS total máximo (TMM). APACHE II y SAPS II predecían bien, mientras que ICMM sobreestimaba y MPM0, MPM24 y LODS infraestimaban la mortalidad hospitalaria. La mejor discriminación se obtuvo con TMS y TMM, y la peor con SOFA0, MODS0, MPM0 y MPM24. Todos los sistemas de medida de gravedad, excepto APACHE III, mejoraron su discriminación al añadir nuevas variables asociadas con la mortalidad: el estado funcional previo, diabetes, infiltrados pulmonares radiológicos, ventilación mecánica y soporte vasoactivo. CONCLUSIONES: No se debe privar de los cuidados intensivos a todos los pacientes oncológicos médicos. Ninguno de los sistemas evaluados ofrece ventajas clínicamente relevantes para la predicción de la mortalidad hospitalaria en pacientes oncológicos médicos en la UCI, aunque recomendamos el uso del SAPS II porque incluye variables oncológicas, es fácil de calcular y tiene características predictivas buenas.

    Notas:

     

    Palabras clave:

    ID MEDES: 36154



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