Journals / SSK Tepecik Eğitim Hastanesi Dergisi / 2004 / Cilt: 14 - Sayı: 1

Determination of mortality risk of infants in intensive care unit PRISM and PIM scoring

Yoğun bakımda izlenen süt çocuklarında mortalite riskinin belirlenmesi: PRISM ve PIM skorlama

Pages
41–48
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The Hosmer and Lemeshow test showed a satisfactory overall calibration of both scoring systems.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Aim: Scoring systems that predict the risk of mortality for children in an intensive care unit (ICU) are needed for evaluation of the effectiveness of pediatric intensive care.
📊
Key Findings & Data:Methods : PRISM and PIM scores were calculated prospectively during a one-year period on solely non-surgical 105 infants admitted to the ICU.
💡
Conclusion & Impact:The Hosmer and Lemeshow test showed a satisfactory overall calibration of both scoring systems.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Ölüm oranı · Süt çocuğu · yenidoğan

Abstract

Aim: Scoring systems that predict the risk of mortality for children in an intensive care unit (ICU) are needed for evaluation of the effectiveness of pediatric intensive care. The Pediatric Risk of Mortality (PRISM) and the Pediatric Index of Mortality (PIM) scores have been developed to predict mortality among children in ICU. The purpose of this study was to evaluate whether these systems are effective and appropriate for our ICU patient population. Methods : PRISM and PIM scores were calculated prospectively during a one-year period on solely non-surgical 105 infants admitted to the ICU. Statistical analysis was performed to assess the performance of the scoring systems. Results: There were 29 (27.6 %) deaths and 76 (72.4 %) survivors. SMR and Z scores for PIM and PRISM signified higher mortality and poor performance. Mortality prediction by the scoring systems appeared to be underestimated in almost all risk groups. The Hosmer and Lemeshow test showed a satisfactory overall calibration of both scoring systems. Although ROC analysis showed a poor discriminatory function of both scores, a marginally acceptable performance for PIM was observed. ROC curve also showed an acceptable performance for PIM in patients with pre-existent chronic disorder. Conclusion : Although care must be taken not to overstate the importance of our results, we think that when revised according to the characteristics of the population, PIM may yield a favorable performance in predicting the mortality risk for infants in ICU, especially in countries where the mortality rate is relatively higher and pre-existent chronic disorders are more common.

Özet

Amaç: Pediatrik yoğun bakım ünitelerinin verimliliklerinin arttırılabilmesi ve yoğun bakım hastalarının değerlendirilmesinde standardizasyonun sağlanabilmesi için mortalite riskini önceden belirleyebilen skorlama sistemleri geliştirilmiştir. Bu prospektif çalışmanın amacı Pediyatrik Mortalite Riski Skorlaması (PRISM) ve Pediatrik Mortalite İndeksi (PIM)'nin süt çocukluğu dönemi yoğun bakım hastalarındaki performanslarını ve hasta populasyonumuzdaki kullanılabilirliğini araştırmaktır. Yöntem: Hastanemiz Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Klinikleri Süt Çocuğu Yoğun Bakım Ünitesinde 01.01.2002-31.12.2002 tarihleri arasında izlenen yaşları 1 ile 24 ay arasındaki toplam 105 olgu çalışma kapsamına alınmış, PIM skorları ilk 1 saatte, PRISM skorları ilk 24 saatte prospektif olarak değerlendirilmiştir. Cerrahi ve travma hastaları çalışma kapsamı dışında tutulmuştur. Her iki skorlama sisteminin performansı, standardize ölüm hızı (SMR) ve Z skoru ile değerlendirilmiş, PRISM ve PIM skorlarının sağkalım ve mortaliteyi önceden belirleyebilme etkinliği ROC (receiver operating characteristic) eğrisi kullanılarak araştırılmıştır. Skorlama sistemlerinin kalibrasyonunu belirlemede Hosmer ve Lemeshow goodness-of-fit istatistiksel analizi kullanılmıştır. Bulgular: Çalışma grubundaki yoğun bakım hastalarında mortalite %27.6 (n=29), sağkalım %72.4 (n=76) olarak bulunmuştur. PIM ve PRISM için SMR ve Z skorları, beklenenden yüksek ölüm hızı ve yetersiz performans göstermiştir. Risk gruplarında skorlama sistemleri ile belirlenen mortalite hızı gözlenenden düşük saptanmıştır. Hosmer ve Lemeshow testi ile skorlamaların kalibrasyonunun uygun olduğu belirlenmiştir. ROC analizi ile her iki skorlamanın ayrım etkinliği yetersiz olarak saptanmış ise de, PIM için kabul edilebilir olarak değerlendirilmiştir. ROC eğrisi ayrıca kronik hastalık varlığında PIM'in performansının kabul edilebilir olduğunu göstermiştir. Sonuç: Her iki skorlama yönteminin infantlarda mortaliteyi belirlemede düşük performans gösterdiği, PIM skorunun ülkemiz koşulları ve toplumun karakteristikleri doğrultusundaki ek düzenlemeler ile daha başarılı olabileceği kanısına varılmıştır.

🔖

Cite This Article

ASLAN, K. A., UMAY, F., HALICIOĞLU, O., SÜTÇÜOĞLU, S., SARIOĞLU, B., YAPRAK, I. (2004). Determination of mortality risk of infants in intensive care unit PRISM and PIM scoring. SSK Tepecik Eğitim Hastanesi Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 1, 41–48. https://ajindex.com/articles/312823

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. American Thoracic Society Bioethics Task Force. Fair allocation of Intensive Care Unit resources. Am J Respir. Crit Care Med 1997; 156:1282-301. 2.Earle MJ, Natera DM, Zaslavsky A, Quinones E, Carillo H, Gonzalez EG, et al. Outcome of pediatric intensive care at six centers in Mexico and Ecuador. Crit Care Med 1997; 25: 1462-7. 3.Schnitzler E. Pediatric intensive care in Argentina. Crit Care Med 1993; 21: 403-4. 4.Berenson RA. Intensive care units (ICU’s): clinical outcomes, costs, and decision making, Office of Technology Assessment Publication OTA-HCS-28 Office of Technology Assessment, November 1984. 5.Knaus WA, Thibault GE. Intensive care units today. In: McNeil BJ, Cravalho EG, editors. Critical Issues in Medical Technology. Boston: Auburn House:1980 6.Klem SA, Pollack MM, Getson PR. Cost, resource utilization, and severity of illness in intensive care, J Pediatr 1990; 30:1. 7.Bland M. An Introduction to Medical Statistics. Oxford: Oxford Medical Publications; 1995. 8.Flora JD. A method for comparing survival of burn patients to a standart survival curve. J Trauma 1978; 18:701-5. 9.Hanley JA, McNeil BJ. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology 1982;143: 29-36. 10.Shann F. Are we doing a good job: PRISM, PIM and all that. Intensive Care Med 2002, 28: 105-7. 11.Lemeshow S, Hosmer DW. A review of goodness of fit statistics for use in the development of logistic regression models. Am J Epidemiol 1982; 115: 92-106. 12.Marcin JP, Pollack MM, Patel KM. Prognostication and certainty in the pediatric intensive care unit. Pediatrics 1999;104:868-73. 13.Wells M, Riera-Fanego JF, Luyt DK. Poor discriminatory performance of the pediatric risk of mortality (PRISM) score in a South African intensive care unit. Crit Care Med 1996; 24: 1507-13. 14.Van Veen A, Karstens A, Van der Hock CJ. The prognosis of oncologic patients in the pediatric intensive care unit. Intensive Care Med 1996; 22: 237-41. 15.Zobel G, Rodi S, Rigler B. Prospective evaluation of clinical scoring systems in infants and children with cardiopulmonary insufficiency after cardiac surgery. J Cardovasc Surg 1993; 34: 333-7. 16.Madagame ET, Havens PL, Bresnahan JM. Survivor and functional outcome of children requiring mechanical ventilation during therapy for acute bacterial menengitis. Critical Care Med 1995;23:1279-83. 17.Gemke RJBJ, van Vught J. Scoring systems in pediatric intensive care: PRISM III versus PIM. Intensive Care Med. 2002;28: