Resultados obtenidos en la validación del Mortality Probability Models (MPM II – 0)

en cuidados intensivos emergentes.

2. Resumen
4. Control semántico
5. Resultados y discusión
6. Conclusiones
7. Anexos
8. Referencias bibliográficas

RESUMEN

Se realizó un estudio transversal y descriptivo acerca de los resultados obtenidos en la validación del sistema de evaluación pronostica Mortality Probability Models (MPM II- 0) en el servicio de Cuidados Intensivos Emergentes del Hospital Docente ‘’Saturnino Lora’’ de Santiago de Cuba, desde Abril a Septiembre de 1996. La casuística estuvo integrada por 500 pacientes para el MPM II-0 en los que predominaron las edades por debajo de los 60 años sin diferencias apreciables entre uno y otro sexo. La mortalidad resultó ser superior en los casos procedentes de otros Hospitales. Los porcientos de mortalidad pronosticada y real mostraron diferencias altamente significativas. La sensibilidad, especificidad y valores predictivos positivo y negativo no resultaron comparables a los obtenidos en otros países, alcanzando la curva ROC (Reaceiving Operador Characteristics) un área de 0.3833 ± 0.0118 para el MPM II-0.

Descriptores: Validación, mortalidad pronosticada, mortalidad real, sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo.

1 Especialista de Primer Grado en Anestesiología y Reanimación, vertical izado en Medicina Intensiva y Emergencia.

2 Especialista de Primer Grado en Medicina Interna, Verticalizado en Medina Intensiva y Emergencia.

3 Especialista de Primer Grado en M.I.G, Verticalizado en Medicina Intensiva y Emergencia.

INTRODUCCION.

Uno de los objetivos mas difíciles de la actuación médica es el establecimiento de un pronóstico, de ahí que se hayan desarrollado sistemas de evaluación específica, que en determinadas enfermedades permite elaborar grupos homogéneos, como son los propuestos por Ramson para evaluar la pancreatitis aguda, el de Peel para la cardiopatía isquemia y el de Glasgow para el coma 1-3. Asimismo, independientemente del diagnóstico, se han ideado sistemas de valoración del estado de gravedad que persiguen reflejar el riesgo de fallecimiento 4,5. Estos sistemas de evaluación del estado de gravedad del paciente surgen como consecuencia de una necesidad descriptiva, en un intento de emplear un lenguaje común que sea valido para todos aquellos que tratan a enfermos con características similares, por lo que su función se basa únicamente en analizar esa descripción. Desde 1981, se han propuesto una serie de sistemas de valoración pronóstica para evaluar pacientes de Cuidados Intensivos. Los primeros (Acute Phisiology and Chronic Health Evaluation, conocidos como APACHE, APACHE II y el Simplified Acute Phisiology Score, conocido como SAPS) se estructuraron mediante un método subjetivo que utilizaba un panel de expertos que ponderaba las variables. El Pediatric Risk of Mortality Score (PRISM) es el desarrollado con esta misma metodología para pediatría. Los sistemas mas recientes (Mortality Probability Models, conocido como MPM II; y APACHE III), utilizan técnicas de modelación estadística para seleccionar y ponderar las variables, mientras que el riesgo de muerte se estima a través de un modelo de regresión logística múltiple. El sistema APACHE ha sido actualizado dos veces desde su desarrollo en 1981, el SAPS y el MPM lo fueron en 1991 y se publicaron las nuevas versiones en 1993 6, 7. El MPM constaba de dos modelos predictivos : el MPM-0 (que es el único modelo predictivo al ingreso del paciente en Cuidados Intensivos) y el MPM-24, que se realiza a las 24 horas de estadía en UCI. A estos se le añadieron constantes para las 48 y 72 horas; así como para la sepsis grave 5. 6.

La simplicidad del MPM permite fácilmente el análisis retrospectivo de una población de la UCI. Todas las variables requeridas, incluyendo la escala Glasgow del coma, una muestra de sangre y la evaluación clínica, son fácilmente obtenibles de los expedientes clínicos en las UCI. Por lo tanto, el MPM resulta barato y confortable para los pacientes.

En trabajos anteriores, se evaluó el APACHE II y el SAPS en nuestro medio, y ahora, al recibir una nueva versión del MPM, decidimos aplicarlo en el servicio de Urgencias de nuestro hospital, con el objetivo de obtener el nivel de gravedad de los pacientes que ingresan en el mismo y validar el método, al no existir antecedentes de estudios en servicios de esta índole 7 .

CONTROL SEMANTICO

PRUEBA Presente Ausente Total

=======================================

Positivo a b a + b

Negativo c d c + d

Total a + c b + d a + b + c + d

——————————————————————–.

La Sensibilidad es la probabilidad de que una prueba sea positiva cuando se le realiza a una persona que realmente presenta el problema.

a

Sensibilidad: —–

a + c

La Especificidad representa la probabilidad de que una prueba sea negativa cuando se aplica a una persona que realmente no presenta el problema.

d Especificidad: ———–

b + d

El Valor Predictivo Positivo es la probabilidad de que el problema se encuentre presente al ser positiva la prueba.

a

Valor Predictivo Positivo: —–

a + b

El Valor Predictivo Negativo es la probabilidad de que el problema no se encuentre presente al ser negativa la prueba.

d

Valor Predictivo Negativo: —–

c + d

RESULTADOS y DISCUSION.

Si particularizamos nuestro análisis en relación a las mortalidades pronosticadas y reales, que es el objetivo de nuestro trabajo observamos en el Cuadro I. Un predominio de los pacientes entre las edades de 20 a 39 años con 17.2 % y 18.6 % respectivamente, con poca incidencia de los pacientes en edades límites de la vida. Se tuvo en cuenta que este estudio se realizó en un Hospital de adultos, donde se atienden los pacientes por encima de 15 años de edad y que la expectativa de vida del cubano es de76 años. Sin embargo, al relacionar los valores del porciento de mortalidad del MPM II-0 resultó altamente significativo (p<0.01) estadísticamente el hecho de que las cifras más elevadas coinciden con las edades límites; al mostrar a partir de los 70 años una mortalidad real mayor que la pronosticada. Relacionándose así con lo planteado por otros autores y ratificando el valor del MPM II-0 para pronosticar. Nicolás y un grupo multicéntrico francés concluyeron que la edad constituye un elemento pronóstico en el paciente crítico (8)

En nuestra casuística el 66.8% de los ingresos procedieron de la sala de Reconocimiento, seguidos en orden de frecuencia por los provenientes de la sala de Observaciones con 16.8% y la Terapia por Inhalación en el 11.4%, Cuadro II.

Nuestro objetivo es el de evaluar "como pronostica el MPM II-0 en UCIE". Apreciándose en el Cuadro III como se trata de evaluar la efectividad del MPM II-0 como pronóstico de mortalidad. Obsérvese que no existe una aproximación entre lo esperado y lo pronosticado; teniendo un resultado similar con otros métodos de evaluación pronóstica. Nótese que el mismo es adecuado, pues esta relación se mostró altamente significativa. Al analizar por bondad de ajuste se demuestra que existe una tendencia a pronosticar en forma más favorable que en nuestros resultados.

Al tratar de evaluar un modelo predictivo surgen problemas, los que resulta de modelos estadísticos o de la experiencia empírica obtenida de grandes poblaciones representan la probabilidad de un grupo y no de prediciones individuales. Es por ello que con frecuencia se utiliza el método de una clasificación de 2×2 en la que se analiza lo observado contra lo predicho y su validez se clasifica de acuerdo con dichos resultados.

Esto es lo que representamos en el cuadro IV y que parte del supuesto de que todos los pacientes incluidos en determinados porcientos de mortalidad egresaron vivos, mientras que todos con porciento de mortalidad superior fallecerán.

Desafortunadamente la interpretación de un pronostico de mortalidad en 0.50 es que de cada dos pacientes uno fallecerá, pero sin señalar cual de ellos. Esto es lo que hace que se pierda el pronostico individual y tengamos que analizar las relaciones entre sensibilidad, especificidad y valores predictivos positivos o negativos.

En nuestro resultados apreciamos que las relaciones entre estas pruebas resultan similares a los notificados por diversos autores y diferentes sistemas predictivos con lo cual se demuestra lo adecuado del pronóstico del MPM II-0(9).El porciento de casos correctamente clasificados resultó elevado (10).

Como es obvio, el éxito del modelo empleado para el pronóstico se realiza sobre la base del análisis mediante la curva ROC (Receiving Operador Curva) en la que para cada punto de corte se pilotea la sensibilidad (índice de verdaderos positivos) contra el índice de falsos positivos (1-Especificidad) (11)

En nuestro trabajo, la curva ROC demuestra la habilidad predictiva del MPM II-0 basada en los 500 pacientes que integraron la casuística. Los resultados por debajo de la diagonal representaron una predicción no mejor que la del azar (11)- El área bajo la curva alcanzó 0.3833± 0.0118. Si aunáramos que en todas nuestra investigación la predicción de mortalidad resulta inferior a la observada y que el área bajo la curva no alcanza porcientos elevados, pudiéramos inferir que la calibración y discriminación del sistema predictivo son pobres para nuestro medio en relación a los resultados alcanzados por la media internacional; no resultando comparables a los obtenidos por el MPM II-0 en otros países.

Conclusiones.

1. Predominan los pacientes en edades laboralmente activas, del sexo femenino y procedente de Reconocimiento, no influyendo estas variables en las mortalidades predichas y observadas.
2. La mortalidad pronosticada y observada evidencian una diferencia altamente significativa.
3. La sensibilidad, especificidad y valores predicativos positivo y negativo no resultan comparables a los obtenidos por el MPM II-0 en otros países.

ANEXOS.

Cuadro I "Distribución por grupos de edades y estado al egreso". Abril a Provincia Santiago de Cuba. MPM II – O.

.X² p< 0.01

Fuente: Historias clínicas del Hospital Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro II. Procedencia y estado al egreso. Abril- Septiembre.1996.UCIE. Saturnino Lora MPM II-0.

Fuente: Historias clínicas del Hospital Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro III. Mortalidad Observada y Esperada entre los vivos y fallecidos. Abril a Septiembre de 1996. Hospital Clínico-Quirúrgico-Docente "Saturnino Lora". Provincia Santiago de Cuba. MPM II – O. Bondad de Ajuste prob. 00000.

Fuente: Historias clínicas del Hospital Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro IV. Valor pronóstico del MPM II por riesgo de muerte. Abril a Septiembre de 1996. Hospital Clínico-Quirúrgico-Docente "Saturnino Lora". Provincia Santiago de Cuba. MPM II – O.

Bondad de Ajuste Prob. 00000.

Sens: Sensibilidad. Esp: Especifidad.

VPP: Valor Predictivo Positivo VPN: Valor Predictivo Negativo

Fuente: Historias clínicas del Hospital Provincial Docente“Saturnino Lora“.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

1. Ramson, J.H.C. : Surgical treatment of acute pancreatitisDis. Sci. 25:453, 1980.

2. Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality Probability Models (MPM II) Based on an International Cohort of Intensive Care Unit Patients. JAMA 1993; 270(20): 2478-2486.

3. Marse, M. P. et al. : Correlación de la información proporcionada por dos índices de gravedad: SAPS y SAPS modificado. Med. Intens. 9(4); 1985.

4. Damiano, A.M. et al : Reliability of a measure of severity of illness : APACHE II.J. Clin. Epidemiol 45(2); 93-101, 1992

5.. Gil, Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality Probability Models (MPM II) Based on an International Cohort of Intensive Care Unit Patients. JAMA 1999; 270(20);2478-2486.

6. Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality probability models for patients in the intensive care unit for 48 or 72 hours : A prospective multicenter study Crit. Care Med.1994; 22(9); 1351-1358.

7. Abizanda C., R. y otros : Comparación de APACHE II y SAPS como indicadores pronósticos. Med. Intens. 14(6); 259-263, 1990

8.Nicolas, F; JR. Le Gall et al: Influence of patient´s age on surviva, level of therapy and length of stay in ICU. Int Care Med 1990.13(1): 9-13.

9. Hanley, J.A. Receiver Operating Characteristc (ROC) metodology: the state of the art. Critical Reviews in Diagnostic Imaging 1998.29:307-335.

10.Zimmerman, J.E et al. value and cost of teaching hospitals. A prospective, multicenter, inception cohorte study. Crit. Care Med. 1999. 21(10); 1432-1442.

11. Hanley, J.A. Receiver Operating Characteristc (ROC) methodology. The state of the art. Critical Reviews in Diagnostic Imaging 1999. 29:307-335.

Dra. Susana Fong Reyes, Eduardo Chivas No 394 ½. Reparto Vista Hermosa Santiago de Cuba 90200.

Autor:

Dra. Susana Fong Reyes1, Dr. Dr. Rafael Quintana Salvador1, Dr. Ángel Alberto Pérez Pérez2, Dr.Reymundo Boudet Cisneros2, Dra. Felicia Nápoles Rodríguez 2, Dra. Maria del Carmen Ricardo Cobas 2.

Maria Melian Savignon