Dergiler / Turkish Journal of Surgery / 2019 / Cilt: 35 - Sayı: 2

The predictive power of SAPS-3 and SOFA scores and their relations with patient outcomes in the Surgical Intensive Care Unit

SAPS-3 ve SOFA Skorlarının Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesindeki hastaların sonuçları ile ilişkileri ve tahmin gücü

Sayfa
124–130
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

It can be concluded that SAPS-3 and SOFA scores may be used to prognosticate postoperative ICUrequirement.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Objective: Individual risk of surgical patients is more often underestimated and there is not an absolute criterion demonstrating which patient deserves intensive care.
📊
Temel Bulgular & Veri:Since a nominative assessment of these patients to quantify the intensity of critical illness is not appropriate, prognostic scoresare used to assess the mortality rate and prognosis for critical patients including surgical ones.
💡
Sonuç & Katkı:It can be concluded that SAPS-3 and SOFA scores may be used to prognosticate postoperative ICUrequirement.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2017 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Objective: Individual risk of surgical patients is more often underestimated and there is not an absolute criterion demonstrating which patient deserves intensive care. Since a nominative assessment of these patients to quantify the intensity of critical illness is not appropriate, prognostic scoresare used to assess the mortality rate and prognosis for critical patients including surgical ones. This study aimed to test the calibration power of SAPS-3score and SOFA score of surgical patients undergoing gastrointestinal surgery, and identify any relation with patient outcomes in the department ofsurgical ICU.Material and Methods: This retrospective observational study was conducted during the period between August 2017 and December 2017. It wasperformed at a Gastroenterological Surgical ICU, a tertiary care hospital in Ankara, Türkiye. To calculate SAPS-3 and SOFA score, physiological data andlaboratory analysis on the day of ICU admission were used. Records were reviewed from hospitalization to medical discharge or hospital mortality.Statistical analysis included Mann Whitney U-test and ROC-curves to predict 30-day mortality.Results: A total of 233 patients admitted to the Gastroenterological Surgical ICU were included into the study and the main reason for ICU admission wassurgical problems. Mortality rate was 2.6 % (6 patients). Average SAPS -3 score was 32.5 and SOFA score was 30.1. A significant correlation was observedwith the SAPS-3 score, but not with the SOFA score statistically in mortality as a dependent factor. The discriminative power, assessed using the AUC andthe probability of death estimation, was satisfactory with the SAPS-3 scores (AUC 0.754) while it was lower with the SOFA score (AUC 0.631)Conclusion: We found that SAPS-3 score was significantly correlated not only with mortality rate, but also with LOS in the ICU. Nonetheless, SOFA scorewas not related to mortality, but related to LOS in the ICU. Prognostic score systems are used to estimate mortality but they may be used to identifyLOS in the ICU and postoperative complications. It can be concluded that SAPS-3 and SOFA scores may be used to prognosticate postoperative ICUrequirement.

Abstract

Giriş ve Amaç: Cerrahi hastalarına yönelik bireysel risk bazen göz ardı edilmektedir ve hangi hastanın yoğun bakımda takibinin gerekliliğini gös-teren mutlak bir kriter bulunmamaktadır. Bu hastaların kritik hastalığın şiddetini ölçmek için subjektif bir değerlendirme uygun olmadığından, prognoza yönelik skorlama sistemleri, cerrahi olanlar da dahil olmak üzere kritik hastalar için mortalite oranını ve prognozu değerlendirmek için kullanılır. Bu çalışmamızda, gastrointestinal cerrahi geçiren hastalarının SAPS-3 skoru ve SOFA skorunun kalibrasyon gücünü test etmeyi ve cerra-hi yoğun bakım ünitesindeki hasta sonuçlarıyla ilişkisini tespit etmeyi amaçladık. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif gözlemsel çalışma, Ağustos 2017 ile Aralık 2017 tarihleri arasındaki dönemde Gastroenterolojik Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesinde gerçekleştirilmiştir. SAPS-3 ve SOFA skorunu hesaplamak için yoğun bakım ünitesine hastanın kabul edildiği gün kaydedilen fizyolojik veriler ve laboratuvar analizleri kullanıldı. Kayıtlar hastaneye yatıştan tıbbi taburculuk veya hastane mortalitesine kadar değerlendirildi. İstatistiksel analiz, 30 günlük mortaliteyi öngörmek için Mann-Whitney U testi ve ROC eğrilerini içermiştir. Bulgular: Çalışmaya Gastroenterolojik Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesine yatırılan toplam 233 hasta dahil edildi ve yoğun bakım ünitesinin kabul edilmesinin ana nedeni cerrahi problemlerdi. Mortalite oranı %2,6 (6 hasta) idi. Ortalama SAPS-3 skoru 32,5 ve SOFA skoru 30,1 idi. SAPS-3 skoru ile mortalite arasında anlamlı bir korelasyon gözlemlenmiştir, ancak istatistiksel olarak SOFA skoru ile anlamlı fark gözlemlenmemiştir. AUC ve ölüm tahmini olasılığı kullanılarak değerlendirilen ayırt edici güç, SAPS-3 skorları ile (AUC 0,754) tatmin edici iken, SOFA skoruyla (AUC 0,631) daha düşüktü. Sonuç: SAPS-3 skorunun sadece mortalite oranıyla değil aynı zamanda yoğun bakım ünitesinde kalış süresi ile de anlamlı olarak ilişkili olduğunu bulduk. Bununla birlikte SOFA skoru mortalite ile ilişkili değildi, fakat yoğun bakımda kalış süresi ile ilişkiliydi. Skorlama sistemleri sadece mortali-teyi tahmin etmek için değil yoğun bakım ünitesinde kalış süresi ve ve postoperatif komplikasyonları tanımlamak için de kullanılabilir. SAPS-3 ve SOFA skorlarının postoperatif yoğun bakım ünitesi gereksinimini tahmin etmek için kullanılabileceği sonucuna varılabilir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

MUNGAN, İ., BEKTAŞ, Ş., ÇAVUŞ, M. A., SARI, S., TURAN, S. (2019). The predictive power of SAPS-3 and SOFA scores and their relations with patient outcomes in the Surgical Intensive Care Unit. Turkish Journal of Surgery, Cilt: 35 - Sayı: 2, 124–130. https://ajindex.com/articles/376521

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Caldeira VM, Silva Junior JM, Oliveira AM, Rezende S, Araújo LA, Santana MR, et al. Criteria for patient admission to an intensive care unit and related mortality rates. Rev Assoc Med Bras 2010; 56: 528-34
  2. Jhanji S, Thomas B, Ely A, Watson D, Hinds CJ, Pearse RM. Mortality and utilisation of critical care resources amongst high-risk surgical patients in a large NHS trust. Anaesthesia 2008; 63: 695-700
  3. Nates JL, Nunnally M, Kleinpell R, Blosser S, Goldner J, Birriel B, et al. ICU admission, discharge, and triage guidelines: a framework to enhance clinical operations, development of institutional policies, and further research. Crit Care Med 2016; 44: 1553-602
  4. Silva JM, Rocha HMC, Katayama HT, Dias LF, de Paula MB, Andraus LMR, et al. SAPS 3 score as a predictive factor for postoperative referral to intensive care unit. Ann Intensive Care 2016; 6: 42
  5. Vincent JL, Moreno R. Clinical review: Scoring systems in the critically ill. Crit Care 2010; 14: 207
  6. Sakr Y, Krauss C, Amaral A, Réa-Neto A, Specht M, Reinhart K, et al. Comparison of the performance of SAPS II, SAPS 3, APACHE II, and their customized prognostic models in a surgical intensive care unit. Br J Anaesth 2008; 101: 798-803
  7. Poncet A, Perneger TV, Merlani P, Capuzzo M, Combescure C. Determinants of the calibration of SAPS II and SAPS 3 mortality scores in intensive care: a European multicenter study. Crit Care 2017; 21: 85
  8. Moreno RP, Metnitz PG, Almeida E, Jordan B, Bauer P, Campos RA, 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: 1345-55
  9. Jones AE, Trzeciak S, Kline JA. The Sequential Organ Failure Assessment score for predicting outcome in patients with severe sepsis and evidence of hypoperfusion at the time of emergency department presentation. Crit Care Med 2009; 37: 1649-54
  10. Khan M, Maitree P, Radhika A. Evaluation and comparison of the three scoring systems at 24 and 48 h of admission for prediction of mortality in an Indian ICU: a prospective cohort study. Ain-Shams J Anaesthesiol 2015; 8: 294-300
  11. Haniffa R, Isaam I, De Silva AP, Dondorp AM, De Keizer NF. Performance of critical care prognostic scoring systems in low and middle-income countries: a systematic review. Crit Care 2018; 22: 18
  12. Rapsang AG, Shyam DC. Scoring systems in the intensive care unit: A compendium Indian J Crit Care Med 2014; 1