Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát triển và xác thực một hệ số dự đoán tỷ lệ tử vong ở bệnh nhân ICU mắc sốc nhiễm khuẩn: một nghiên cứu hồi cứu đa trung tâm
Tóm tắt
Việc xác định sớm và chính xác các bệnh nhân nhiễm khuẩn có nguy cơ cao tử vong trong ICU có thể giúp các bác sĩ lâm sàng đưa ra các quyết định lâm sàng tối ưu và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Nghiên cứu này nhằm phát triển và xác thực (trong nội bộ và bên ngoài) một hệ số dự đoán tử vong cho sốc nhiễm khuẩn sau khi nhập viện vào ICU. Chúng tôi đã thu thập dữ liệu hồi cứu về bệnh nhân nhiễm khuẩn người lớn từ một bệnh viện giảng dạy ở Wenzhou, Trung Quốc và một cơ sở dữ liệu chăm sóc đặc biệt đa trung tâm lớn từ Mỹ. Dữ liệu nhân khẩu học, dấu hiệu sinh tồn, giá trị xét nghiệm, bệnh đồng mắc và kết quả lâm sàng đã được thu thập. Kết quả chính là tỷ lệ tử vong trong ICU. Thông qua hồi quy logistic đa biến, một hệ số dự đoán tử vong cho sốc nhiễm khuẩn đã được phát triển và xác thực. Có 4.236 bệnh nhân trong nhóm phát triển và 8.359 bệnh nhân trong ba nhóm xác thực. Hệ số Dự đoán Tử vong cho Sốc Nhiễm khuẩn trong ICU (POSMI) bao gồm tuổi ≥ 50 tuổi, nhiệt độ < 37 °C, nhịp thở > 35 lần/phút, MAP ≤ 50 mmHg, SpO2 < 90%, albumin ≤ 2 g/dL, bilirubin ≥ 0.8 mg/dL, lactate ≥ 4.2 mmol/L, BUN ≥ 21 mg/dL, thở máy, suy gan và ung thư di căn. Thêm vào đó, diện tích dưới đường cong đặc trưng hoạt động (AUC) cho nhóm phát triển là 0.831 (95% CI, 0.813–0.850) trong khi AUC dao động từ 0.798 đến 0.829 trong ba nhóm xác thực. Hơn nữa, hệ số POSMI còn có AUC cao hơn cả hệ số SOFA và APACHE IV. Đáng chú ý, kết quả kiểm tra độ phù hợp Hosmer–Lemeshow (H–L) và đường cong hiệu chuẩn đã cho thấy độ hiệu chuẩn tốt ở cả nhóm phát triển và nhóm xác thực. Hơn nữa, hệ số POSMI vẫn thể hiện phân biệt và hiệu chuẩn xuất sắc sau phân tích nhạy cảm. Về mặt tính hữu ích lâm sàng, phân tích đường cong quyết định (DCA) của POSMI cho thấy lợi ích ròng cao hơn SOFA và APACHE IV trong nhóm phát triển. POSMI đã được xác thực là công cụ hiệu quả cho việc dự đoán tử vong ở bệnh nhân ICU mắc sốc nhiễm khuẩn.
Từ khóa
#tử vong #sốc nhiễm khuẩn #ICU #hệ số dự đoán #hồi quy logistic #xác thực #phân tích nhạy cảm #lâm sàngTài liệu tham khảo
Vincent JL, Marshall JC, Namendys-Silva SA, et al. Assessment of the worldwide burden of critical illness: the intensive care over nations (ICON) audit. Lancet Respir Med. 2014;2(5):380–6.
Lelubre C, Vincent JL. Mechanisms and treatment of organ failure in sepsis. Nat Rev Nephrol. 2018;14(7):417–27.
Yébenes JC, Ruiz-Rodriguez JC, Ferrer R, et al. Epidemiology of sepsis in Catalonia: analysis of incidence and outcomes in a European setting. Ann Intensive Care. 2017;7(1):19.
Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):801–10.
Knaus WA, Draper EA, Wagner DP, et al. APACHE II: a severity of disease classification system. Crit Care Med. 1985;13(10):818–29.
Zimmerman JE, Kramer AA, McNair DS, et al. Acute physiology and chronic health evaluation (APACHE) IV: hospital mortality assessment for today’s critically ill patients. Crit Care Med. 2006;34(5):1297–310.
Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. A new simplified acute physiology score (SAPS II) based on a European/North American multicenter study. JAMA. 1993;270(24):2957–63.
Moreno RP, Metnitz PG, Almeida E, et al. SAPS 3—from evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 2: development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission. Intensive Care Med. 2005;31(10):1345–55.
Cardoso T, Teixeira-Pinto A, Rodrigues PP, et al. Predisposition, insult/infection, response and organ dysfunction (PIRO): a pilot clinical staging system for hospital mortality in patients with infection. PLoS ONE. 2013;8(7):e70806.
Charlson ME, Pompei P, Ales KL, et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40(5):373–83.
Ghorbani M, Ghaem H, Rezaianzadeh A, et al. A study on the efficacy of APACHE-IV for predicting mortality and length of stay in an intensive care unit in Iran. F1000Res. 2017;6:2032.
Pollard TJ, Johnson AEW, Raffa JD, et al. The eICU Collaborative Research Database, a freely available multi-center database for critical care research. Sci Data. 2018;5:180178.
O’Halloran HM, Kwong K, Veldhoen RA, Maslove DM. Characterizing the patients, hospitals, and data quality of the eICU collaborative research database. Crit Care Med. 2020;48(12):1737–43.
Shankar-Hari M, Phillips GS, Levy ML, et al. Developing a new definition and assessing new clinical criteria for septic shock: for the third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):775–87.
Levy MM, Fink MP, Marshall JC, et al. 2001 SCCM/ESICM/ACCP/ATS/SIS international sepsis definitions conference. Crit Care Med. 2003;31(4):1250–6.
Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996;15(4):361–87.
DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837–45.
Pencina MJ, D’Agostino RB Sr, D’Agostino RB, et al. Evaluating the added predictive ability of a new marker: from area under the ROC curve to reclassification and beyond. Stat Med. 2008;27(2):157–72.
Serafim R, Gomes JA, Salluh J, et al. A comparison of the Quick-SOFA and systemic inflammatory response syndrome criteria for the diagnosis of sepsis and prediction of mortality: a systematic review and meta-analysis. Chest. 2018;153(3):646–55.
Seymour CW, Liu VX, Iwashyna TJ, et al. Assessment of clinical criteria for sepsis: for the third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):762–74.
Ford DW, Goodwin AJ, Simpson AN, et al. A severe sepsis mortality prediction model and score for use with administrative data. Crit Care Med. 2016;44(2):319–27.
Liu Z, Meng Z, Li Y, et al. Prognostic accuracy of the serum lactate level, the SOFA score and the qSOFA score for mortality among adults with Sepsis. Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2019;27(1):51.
Wernly B, Mamandipoor B, Baldia P, et al. Machine learning predicts mortality in septic patients using only routinely available ABG variables: a multi-centre evaluation. Int J Med Inform. 2021;145:104312.
Raith EP, Udy AA, Bailey M, et al. Prognostic accuracy of the SOFA score, SIRS criteria, and qSOFA score for in-hospital mortality among adults with suspected infection admitted to the intensive care unit. JAMA. 2017;317(3):290–300.
Zhang XM, Zhang WW, Yu XZ, et al. Comparing the performance of SOFA, TPA combined with SOFA and APACHE-II for predicting ICU mortality in critically ill surgical patients: a secondary analysis. Clin Nutr. 2020;39(9):2902–9.
Gao X, Liu Y, Xu F, et al. Assessment of apoptosis inhibitor of macrophage/CD5L as a biomarker to predict mortality in the critically ill with sepsis. Chest. 2019;156(4):696–705.
Bennett CE, Wright RS, Jentzer J, et al. Severity of illness assessment with application of the APACHE IV predicted mortality and outcome trends analysis in an academic cardiac intensive care unit. J Crit Care. 2019;50:242–6.
Annane D. Body temperature in sepsis: a hot topic. Lancet Respir Med. 2018;6(3):162–3.
Wu DY, Lu SQ. The effects of abnormal body temperature on the prognosis of patients with septic shock. Ther Hypothermia Temp Manag. 2020;10(3):148–52.
Shen Y, Lou Y, Zhu S. Hyperthermia is a predictor of high mortality in patients with sepsis. Crit Care. 2020;24(1):543.
Schortgen F, Clabault K, Katsahian S, et al. Fever control using external cooling in septic shock: a randomized controlled trial. Am J Respir Crit Care Med. 2012;185(10):1088–95.
Rumbus Z, Matics R, Hegyi P, et al. Fever is associated with reduced, hypothermia with increased mortality in septic patients: a meta-analysis of clinical trials. PLoS ONE. 2017;12(1):e0170152.
Shimazui T, Nakada TA, Walley KR, et al. Significance of body temperature in elderly patients with sepsis. Crit Care. 2020;24(1):387.
Kushimoto S, Abe T, Ogura H, et al. Impact of body temperature abnormalities on the implementation of sepsis bundles and outcomes in patients with severe sepsis: a retrospective sub-analysis of the focused outcome research on emergency care for acute respiratory distress syndrome, sepsis and trauma study. Crit Care Med. 2019;47(5):691–9.
Walter EJ, Hanna-Jumma S, Carraretto M, et al. The pathophysiological basis and consequences of fever. Crit Care. 2016;20(1):200.
Arbo JE, Lessing JK, Ford WJH, et al. Heart rate variability measures for prediction of severity of illness and poor outcome in ED patients with sepsis. Am J Emerg Med. 2020;38(12):2607–13.
Jarkovska D, Valesova L, Chvojka J, et al. Heart-rate variability depression in porcine peritonitis-induced sepsis without organ failure. Exp Biol Med (Maywood). 2017;242(9):1005–12.
Barnaby DP, Fernando SM, Herry CL, et al. Heart rate variability, clinical and laboratory measures to predict future deterioration in patients presenting with sepsis. Shock. 2019;51(4):416–22.
von Bahr V, Hultman J, Eksborg S, et al. Long-term survival in adults treated with extracorporeal membrane oxygenation for respiratory failure and Sepsis. Crit Care Med. 2017;45(2):164–70.
Sheu CC, Gong MN, Zhai R, et al. Clinical characteristics and outcomes of sepsis-related vs non-sepsis-related ARDS. Chest. 2010;138(3):559–67.
Jensen JS, Peters L, Itenov TS, et al. Biomarker-assisted identification of sepsis-related acute liver impairment: a frequent and deadly condition in critically ill patients. Clin Chem Lab Med. 2019;57(9):1422–31.
Ryoo SM, Lee J, Lee YS, et al. Lactate level versus lactate clearance for predicting mortality in patients with septic shock defined by sepsis-3. Crit Care Med. 2018;46(6):e489–95.
Mikkelsen ME, Miltiades AN, Gaieski DF, et al. Serum lactate is associated with mortality in severe sepsis independent of organ failure and shock. Crit Care Med. 2009;37(5):1670–7.
Woolum JA, Abner EL, Kelly A, Thompson Bastin ML, Morris PE, Flannery AH. Effect of thiamine administration on lactate clearance and mortality in patients with septic shock. Crit Care Med. 2018;46(11):1747–52.