Sepsis death risk factor score based on systemic inflammatory response syndrome, quick sequential organ failure assessment, and comorbidities

• Vinicius Nakad Orsatti ^[1] ; Victoria Stadler Tasca Ribeiro ^[1] ; Carolina de Oliveira Montenegro ^[1] ; Clarice Juski Costa ^[1] ; Eduardo Albanske Raboni ^[1] ; Eduardo Ramos Sampaio ^[1] ; Fernando Michielin ^[1] ; Juliano Gasparetto ^[1] ; João Paulo Telles ^[1] ; Felipe Francisco Tuon ^[1]
  1. [1] Pontifícia Universidade Católica do Paraná

     Pontifícia Universidade Católica do Paraná

     Brasil

     
• Localización: Medicina intensiva, ISSN-e 1578-6749, ISSN 0210-5691, Vol. 48, Nº. 5, 2024, págs. 263-271
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Puntuación de factores de riesgo de mortalidad por sepsis basada en el síndrome de respuesta inflamatoria sistémica, el índice rápido secuencial de fallo orgánico y comorbilidades
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• Resumen
  • español

    Objetivo En este estudio, nuestro objetivo fue evaluar los factores de riesgo de muerte de los pacientes incluidos en el protocolo de sepsis, utilizando datos clínicos de qSOFA, SIRS y comorbilidades, así como el desarrollo de un puntaje de riesgo de mortalidad.

    Diseño Este estudio de cohorte retrospectivo se llevó a cabo entre 2016 y 2021.

    Ámbito Dos hospitales universitarios en Brasil.

    Participantes Pacientes con sepsis.

    Intervenciones Se recopilaron varios datos clínicos y de laboratorio centrados en SIRS, qSOFA y comorbilidades.

    Variable de interésprincipales La mortalidad intrahospitalaria fue la variable de resultado primaria. Se desarrolló un puntaje de riesgo de mortalidad después del análisis de regresión logística.

    Resultados Se incluyeron un total de 1,808 pacientes con una tasa de mortalidad del 36%. Diez variables permanecieron como factores independientes relacionados con la muerte en el análisis multivariado: temperatura ≥38 °C (odds ratio [OR] = 0.65), sepsis previa (OR = 1.42), qSOFA≥2 (OR = 1.43), leucocitos >12,000 o <4,000 células/mm3 (OR = 1.61), accidente cerebrovascular encefálico (OR = 1.88), edad >60 años (OR = 1.93), cáncer (OR = 2.2), duración de la estancia hospitalaria antes de la sepsis >7 días (OR = 2.22), diálisis (OR = 2.51) y cirrosis (OR = 3.97). Considerando la ecuación del análisis de regresión logística binaria, el puntaje presentó un área bajo la curva de 0.668, un modelo débil para la predicción de la muerte.

    Conclusiones Varios factores de riesgo se asocian de forma independiente con la mortalidad, lo que permite el desarrollo de una puntuación de predicción basada en datos de qSOFA, SIRS y comorbilidades; sin embargo, el rendimiento de esta puntuación es bajo.

  • English

    Objective In this study, we aimed to evaluate the death risk factors of patients included in the sepsis protocol bundle, using clinical data from qSOFA, SIRS, and comorbidities, as well as development of a mortality risk score.

    Design This retrospective cohort study was conducted between 2016 and 2021.

    Setting Two university hospitals in Brazil.

    Participants Patients with sepsis.

    Interventions Several clinical and laboratory data were collected focused on SIRS, qSOFA, and comorbidities.

    Main variable of interest In-hospital mortality was the primary outcome variable. A mortality risk score was developed after logistic regression analysis.

    Results A total of 1,808 patients were included with a death rate of 36%. Ten variables remained independent factors related to death in multivariate analysis: temperature ≥38 °C (odds ratio [OR] = 0.65), previous sepsis (OR = 1.42), qSOFA ≥ 2 (OR = 1.43), leukocytes >12,000 or <4,000 cells/mm3 (OR = 1.61), encephalic vascular accident (OR = 1.88), age >60 years (OR = 1.93), cancer (OR = 2.2), length of hospital stay before sepsis >7 days (OR = 2.22,), dialysis (OR = 2.51), and cirrhosis (OR = 3.97). Considering the equation of the binary regression logistic analysis, the score presented an area under curve of 0.668, is not a potential model for death prediction.

    Conclusions Several risk factors are independently associated with mortality, allowing the development of a prediction score based on qSOFA, SIRS, and comorbidities data, however, the performance of this score is low.