AI Summary & Key Takeaways
AI InsightConclusion: We concluded that any of the four systems could be used to predict outcome in our population taking account of the differences between our population and the original populations which the scoring systems were developed.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Aim: The purpose of this study was to assess the performance of four mortality prediction systems and their ability to predict outcome in our population. Methods: A total of 200 patients, who stayed in the intensive care unit for more than 72 hours, were included in the study. Burn patients, brain-dead patients and those younger than 16 years were excluded. APACHE II, SAPS II, and LODS scores were calculated in accordance with the original methodology, using the worst physiologic values in the first 24 hours. TRIOS was calculated in accordance with the original methodology, TRIOS, SAPS II and LODS were calculated on the second and third day of intensive care unit stay as well, using the worst physiologic values in each day. Predicted mortality was calculated using the original regression formulas. The performance of each scoring systems were assessed with calibration and discrimination measures. Results: Calculated standardized mortality rates were: 1.30 for APACHE II, 1.22 for SAPS II, 1.07 for LODS and 1.13 for TRIOS. For all systems, p values calculated using the Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit C test were greater than 0.05 indicating a good fit. Area under the ROC curve were greater than 0.80 for each scoring system. The level of calibration was acceptable for the systems but they failed to predict the actual mortality. All the systems showed reasonable discrimination, they were able to distinguish between survivors and non-survivors. According to our results, none of these systems showed superiority over others. Conclusion: We concluded that any of the four systems could be used to predict outcome in our population taking account of the differences between our population and the original populations which the scoring systems were developed.
Özet
Amaç: Dört yoğun bakım skorlama sisteminin performansının ve yoğun bakım hasta popülasyonumuzda bu sistemlerin sonucu öngörebilme yetilerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Yoğun bakım ünitesinde 72 saat ve daha fazla yatan 200 hasta çalışmaya dahil edildi. APACHE II, SAPS II, LODS ve TRIOS orijinal metodolojilerinde tarif edildiği şekilde hesaplandı. Skorlama sistemlerince hesaplanan puanlardan, lojistik regresyon formülleri kullanılarak öngörülen mortalite oranı hesaplandı. Skorlama sistemlerinin performansları kalibrasyonlarının ve diskriminasyonlarının değerlendirilmesi ile test edildi. Bulgular: Her dört sistem için hesaplanan skorlar, ölen hastalarda istatistiksel olarak anlamlı derecede daha yüksektir (p 0.05’tir. “Receiver Operating Characteristic” eğrisi altında kalan alanlar her dört sistem için 0.8’in üzerindedir. Dört skorlama sistemi için de kalibrasyon kabul edilebilir olmakla birlikte, hiçbiri gerçekleşen mortaliteye tam olarak yaklaşamamışlardır. Dört skorlama sistemi için diskriminasyon iyidir. Her dört sistem, yaşayan ve ölen hastaları birbirinden ayırt edebilmiştir. Sonuç: Sistemler arasında belirgin bir farklılık gözlenmemiştir. Çalışma popülasyonunun, sistemlerin oluşturulduğu orijinal popülasyonlardan farklı olduğu, bunun da performansı etkileyen bir faktör olduğu göz önünde tutulmak şartıyla, incelenen dört skorlama sisteminden herhangi birinin yoğun bakım sonuçlarının değerlendirilmesinde kullanılmasının önerilebileceği görüşüne varılmıştır.