Long-term risk of death in patients with infection attended by prehospital emergency services

Emergencias Pub Date : 2023-12-28 DOI:10.55633/s3me/023.2023
Melero Guijarro Laura, Martín-Rodríguez Francisco, Jesús Álvarez Manzanares, Carlos del Pozo Vegas, Ancor Sanz García, M. C. Castro Villamor, Raúl López-Izquierdo
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Abstract

Objetivos. Diseñar y validar un modelo de riesgo con variables determinadas a nivel prehospitalario para predecir el riesgo de mortalidad a largo plazo (1 año) en pacientes con infección. Métodos. Estudio multicéntrico, observacional prospectivo, sin intervención, en pacientes adultos con sospecha infección atendidos por unidades de soporte vital avanzado y trasladados a 4 hospitales españoles entre el 1 de junio de 2020 y el 30 de junio de 2022. Se recogieron variables demográficas, fisiológicas, clínicas y analíticas. Se construyó y validó un modelo de riesgo para la mortalidad a un año usando una regresión de Cox. Resultados. Se incluyeron 410 pacientes, con una tasa de mortalidad acumulada al año del 49%. La tasa de diagnóstico de sepsis (infección e incremento sobre el SOFA basal $ 2 puntos) fue del 29,2% en supervivientes frente a un 56,7% en no supervivientes. El modelo predictivo obtuvo un área bajo la curva de la característica operativa del receptor para la mortalidad a un año fue de 0,89, e incluyó: edad, institucionalización, índice de comorbilidad de Charlson ajustado por edad, presión parcial de dióxido de carbono, potasio, lactato, nitrógeno ureico en sangre, creatinina, saturación en relación con fracción inspirada de oxígeno y diagnóstico de sepsis. Conclusiones. El modelo desarrollado con variables epidemiológicas, analíticas y clínicas mostró una excelente capacidad predictiva, y permitió identificar desde el primer contacto del paciente con el sistema sanitario, a modo de evento centinela, casos de alto riesgo
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院前急救服务中感染患者的长期死亡风险
目的设计并验证一个风险模型,利用院前确定的变量来预测感染患者的长期(1 年)死亡风险。方法。这是一项前瞻性、观察性、非干预性、多中心研究,研究对象为 2020 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日期间,由高级生命支持单位接诊并转至西班牙 4 家医院的疑似感染成人患者。研究收集了人口统计学、生理学、临床和分析变量。使用 Cox 回归法构建并验证了一年死亡率风险模型。研究结果共纳入 410 名患者,1 年累计死亡率为 49%。脓毒症诊断率(感染和 SOFA 比基线增加 2 分)在幸存者中为 29.2%,而在非幸存者中为 56.7%。预测模型得出的 1 年死亡率接收器操作特征曲线下面积为 0.89,其中包括:年龄、住院情况、年龄调整后的夏尔森合并症指数、二氧化碳分压、血钾、乳酸、血尿素氮、肌酐、饱和吸氧分数和败血症诊断。最后得出结论。利用流行病学、分析和临床变量建立的模型显示出卓越的预测能力,并能从患者与医疗系统的首次接触中识别出高风险病例,将其作为哨点事件。
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