Modelo de probabilidad de ventilación mecánica prolongada

• J.M. Añón ^[1] ; V. Gómez-Tello ^[11] ; E. González-Higueras ^[1] ; J.J. Oñoro ^[11] ; V. Córcoles ^[2] ; M. Quintana ^[3] ; J. López-Martínez ^[4] ; L. Marina ^[5] ; G. Choperena ^[12] ; A.M. García-Fernández ^[6] ; C. Martín-Delgado ^[13] ; F. Gordo ^[7] ; R. Díaz-Alersi ^[8] ; J.C. Montejo ^[9] ; A. García de Lorenzo ^[10] ; M. Pérez-Arriaga ^[6] ; R. Madero ^[10]
  1. [1] Hospital Virgen de La Luz de Cuenca

     Hospital Virgen de La Luz de Cuenca

     Cuenca, España

     
  2. [2] Complejo Hospitalario Universitario de Albacete

     Complejo Hospitalario Universitario de Albacete

     Albacete, España

     
  3. [3] Hospital Nuestra Señora del Prado

     Hospital Nuestra Señora del Prado

     Talavera de la Reina, España

     
  4. [4] Hospital Severo Ochoa

     Hospital Severo Ochoa

     Madrid, España

     
  5. [5] Hospital Virgen de la Salud

     Hospital Virgen de la Salud

     Toledo, España

     
  6. [6] Hospital de Mérida

     Hospital de Mérida

     Mérida, España

     
  7. [7] Fundación Hospital Alcorcón

     Fundación Hospital Alcorcón

     Alcorcón, España

     
  8. [8] Hospital Universitario de Puerto Real

     Hospital Universitario de Puerto Real

     Puerto Real, España

     
  9. [9] Hospital Universitario 12 de Octubre

     Hospital Universitario 12 de Octubre

     Madrid, España

     
  10. [10] Hospital Universitario La Paz

      Hospital Universitario La Paz

      Madrid, España

      
  11. [11] Hospital Moncloa
  12. [12] Hospital Donostia
  13. [13] Hospital La Mancha Centro

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• Localización: Medicina intensiva, ISSN-e 1578-6749, ISSN 0210-5691, Vol. 36, Nº. 7, 2012, págs. 488-495
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Prolonged mechanical ventilation probability model
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  • español

    Objetivo Diseñar un modelo de probabilidad de ventilación mecánica prolongada (VMP) con variables clínicas obtenidas durante las primeras 24 horas de su instauración.

    Diseño Estudio de cohorte, observacional, prospectivo, multicéntrico.

    Ámbito Trece UCI españolas polivalentes.

    Pacientes Adultos ventilados durante más de 24 horas.

    Intervenciones Ninguna.

    Variables de interés APACHE II, SOFA, variables clínicas y demográficas, motivo de VM, comorbilidad y estado funcional. Se construyó un modelo de riesgo multivariante en el que la variable dependiente tenía tres posibles estados: 1.- Muerte precoz. 2.- Retirada precoz de la VM. 3.- VMP.

    Resultados Se incluyeron 1.661 pacientes. El 67,9% (n=1.127) fueron hombres. Edad: 62,1±16,2 años. APACHE II: 20,3±7,5. SOFA: 8,4±3,5. Las puntuaciones APACHE II y SOFA fueron mayores en pacientes ventilados ≥ 7 días (p=0,04 y p=0,0001 respectivamente). El fracaso de la ventilación no invasiva (VNI) se asoció a VMP (p=0,005). Se generó un modelo de riesgo multivariante con las siguientes variables: APACHE II, SOFA, fracaso de VNI, ubicación hospitalaria antes del ingreso en UCI y motivo de ventilación mecánica. La exactitud del modelo global fue de: 0,763 (95% IC: 0,729-0,804) para la muestra de diseño y 0,751 (95% IC: 0,672-0,816) para la muestra de validación. Las razones de verosimilitud (likelihood ratio–LR-) en el modelo de extubación precoz para un punto de corte de 0,65 en la muestra de diseño fueron LR (+): 2,37 (IC 95% 1,77-3,19); LR (-): 0,47 (IC 95%: 0,41-0,55). En el modelo exitus y para un punto de corte de 0,73 en la muestra de diseño fueron LR (+): 2,64 (IC 95%: 2,01-3,4); LR (-): 0,39 (IC 95%: 0,30-0,51).

    Conclusiones El modelo propuesto podría constituir una herramienta de ayuda para la toma de decisiones clínicas aunque debido a la moderada exactitud del mismo se debe considerar como una primera aproximación y los resultados deberán ser corroborados en estudios futuros con muestras más amplias y criterios de estandarización.

  • English

    Objective To design a probability model for prolonged mechanical ventilation (PMV) using variables obtained during the first 24hours of the start of MV.

    Design An observational, prospective, multicenter cohort study.

    Scope Thirteen Spanish medical-surgical intensive care units.

    Patients Adult patients requiring mechanical ventilation for more than 24hours.

    Interventions None.

    Study variables APACHE II, SOFA, demographic data, clinical data, reason for mechanical ventilation, comorbidity, and functional condition. A multivariate risk model was constructed. The model contemplated a dependent variable with three possible conditions: 1. Early mortality; 2. Early extubation; and 3. PMV.

    Results Of the 1661 included patients, 67.9% (n=1127) were men. Age: 62.1±16.2 years. APACHE II: 20.3±7.5. Total SOFA: 8.4±3.5. The APACHE II and SOFA scores were higher in patients ventilated for 7 or more days (p=0.04 and p=0.0001, respectively). Noninvasive ventilation failure was related to PMV (p=0.005). A multivariate model for the three above exposed outcomes was generated. The overall accuracy of the model in the training and validation sample was 0.763 (95%IC: 0.729-0.804) and 0.751 (95%IC: 0.672-0.816), respectively. The likelihood ratios (LRs) for early extubation, involving a cutoff point of 0.65, in the training sample were LR (+): 2.37 (95%CI: 1.77-3.19) and LR (-): 0.47 (95%CI: 0.41-0.55). The LRs for the early mortality model, for a cutoff point of 0.73, in the training sample, were LR (+): 2.64 (95%CI: 2.01-3.4) and LR (-): 0.39 (95%CI: 0.30-0.51).

    Conclusions The proposed model could be a helpful tool in decision making. However, because of its moderate accuracy, it should be considered as a first approach, and the results should be corroborated by further studies involving larger samples and the use of standardized criteria.