Füsun EROĞLU, Ülkü ASLAN, Lütfi YAVUZ, Berit CEYLAN, Erol EROĞLU, Nurettin HEYBELİ

Yoğun Bakım Ünitesinde Mortalite Üzerine SAPS II ve MPM II Skorlama Sistemlerinin Etkinliklerinin Karşılaştırılması

Amaç: Yoğun bakım ünitesi (YBÜ) hastalarında mortalite oranı öngörüsünün belirlenmesinde Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II ile Mortality Probability Model (MPM) II0 ve MPM II24 skorlama sistemlerinin etkinliğini araştırmayı amaçladık. Hastalar ve Yöntemler: Üniversite hastanemiz YBÜ’süne kabul edilen ardışık 100 hastanın verileri geriye dönük olarak incelendi, 92 hasta çalışmaya alındı. Hastaların SAPS II ve MPM başlangıç verilerinin değerlendirilmesi ve mortalite öngörü oranlarının hesaplanması yardımcı yazılım ile yapıldı. Hastaların YBÜ’ye geldiği yer, YBÜ ve hastanede kalış süresi ve mekanik ventilasyon süreleri hesaplandı. Bulgular: Yoğun bakım ünitesine en çok hasta, hastanemiz acil servisinden (%53) kabul edilmişti. Yirmi yedi hasta başka bir servise devir, 15 hasta ise taburcu edildi. Ölen hastaların sayısı 50, mortalite oranı ise %54 olarak saptandı. Yoğun bakım ünitesinde kalış ve mekanik ventilasyon süreleri ölen hastalarda istatistiksel olarak anlamlı bulundu (sırasıyla p=0.007, p= < 0.0001). Sonuç: SAPS II, MPM II0 ve MPM II24 analizlerinin tümünün mortalite ile ilişkisi olmakla beraber lojistik regresyon analizinden bağımsız olarak mortaliteyi öngörmede etkileri yoktur. Öngörülmüş ölüm oranları lojistik regresyon analizi ile gözlenen ölüm oranlarıyla ilişkili bulunmuştur. Mekanik ventilasyon ve YBÜ’de kalış süreleri ile 24 saatten uzun süren mekanik ventilasyon süresi öngörülen mortaliteyi bağımsız olarak etkilemektedir

Anahtar Kelimeler:

SAPS II, MPM II0, MPM II24, yoğun bakım ünitesi mortalitesi

Comparison of the Efficacy of SAPS II and MPM II Scoring Systems in Intensive Care Unit Mortality

Objectives: We aimed to investigate the predicting performances of Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II and Mortality Probability Model (MPM) II0 and MPM II24 on determining the mortality rates of intensive care unit (ICU) patients. Patients and Methods: Consecutive 100 patients admitted to the ICU were investigated retrospectively, and 92 of them were included in the study. Initial SAPS and MPM analysis and calculations for mortality prediction percentages were performed with auxiliary software package. Transfer data, total ICU and hospital stay and duration of mechanical ventilation were calculated. Results: Most of the patients (53%) were transferred to the ICU from the emergency department. Twenty two patients were transferred to another department and 15 patients were discharged. The number of patients died were 50, the mortality rate was determined as 54%. The ICU stay and duration of mechanical ventilation of patients who died were found as statistically significant (p=0.007, p=&lt;0.0001, respectively). Conclusion: Although SAPS II, MPM II0 and MPM II24 analysis are related to mortality, they have no effect on predicting the mortality independent from logistic regression analysis. The predicted mortality rates were found related with those determined by logistic regression analysis. Duration of mechanical ventilation and ICU stay and mechanical ventilation duration above 24 hours affect the predicted mortality, independently. Amaç: Yoğun bakım ünitesi (YBÜ) hastalarında mortalite oranı öngörüsünün belirlenmesinde Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II ile Mortality Probability Model (MPM) II0 ve MPM II24 skorlama sistemlerinin etkinliğini araştırmayı amaçladık. Hastalar ve Yöntemler: Üniversite hastanemiz YBÜ&#39;süne kabul edilen ardışık 100 hastanın verileri geriye dönük olarak incelendi, 92 hasta çalışmaya alındı. Hastaların SAPS II ve MPM başlangıç verilerinin değerlendirilmesi ve mortalite öngörü oranlarının hesaplanması yardımcı yazılım ile yapıldı. Hastaların YBÜ&#39;ye geldiği yer, YBÜ ve hastanede kalış süresi ve mekanik ventilasyon süreleri hesaplandı. Bulgular: Yoğun bakım ünitesine en çok hasta, hastanemiz acil servisinden (%53) kabul edilmişti. Yirmi yedi hasta başka bir servise devir, 15 hasta ise taburcu edildi. Ölen hastaların sayısı 50, mortalite oranı ise %54 olarak saptandı. Yoğun bakım ünitesinde kalış ve mekanik ventilasyon süreleri ölen hastalarda istatistiksel olarak anlamlı bulundu (sırasıyla p=0.007, p=&lt;0.0001). Sonuç: SAPS II, MPM II0 ve MPM II24 analizlerinin tümünün mortalite ile ilişkisi olmakla beraber lojistik regresyon analizinden bağımsız olarak mortaliteyi öngörmede etkileri yoktur. Öngörülmüş ölüm oranları lojistik regresyon analizi ile gözlenen ölüm oranlarıyla ilişkili bulunmuştur. Mekanik ventilasyon ve YBÜ&#39;de kalış süreleri ile 24 saatten uzun süren mekanik ventilasyon süresi öngörülen mortaliteyi bağımsız olarak etkilemektedir.

Keywords:

SAPS II; MPM II0; MPM II24; intensive care unit mortality,

PDF

___

Zimmerman JE, Alzola C, Von Rueden KT. The use of benchmarking to identify top performing critical care units: a preliminary assessment of their policies and practices. J Crit Care 2003;18:76-86.
Nathanson BH, Higgins TL, Teres D, Copes WS, Kramer A, Stark M. A revised method to assess intensive care unit clinical performance and resource utilization. Crit Care Med 2007;35:1853-62.
Le Gall JR, Neumann A, Hemery F, Bleriot JP, Fulgencio JP, Garrigues B, et al. Mortality prediction using SAPS II: an update for French intensive care units. Crit Care 2005;9:R645-52.
Le Gall JR, Loirat P, Alperovitch A, Glaser P, Granthil C, Mathieu D, et al. A simplified acute physiology score for ICU patients. Crit Care Med 1984;12:975-7.
Ohno-Machado L, Resnic FS, Matheny ME. Prognosis in critical care. Annu Rev Biomed Eng 2006;8:567-99.
Zimmerman JE, Knaus WA. Outcome prediction in adult intensive care. In: Shoemaker WC, editor. Textbook of critical care. 2nd ed. Philadelphia: WB Saunders; 1989. p. 1447-65.
Knaus W, Wagner D, Draper E. APACHE III study design: analytic plan for evaluation of severity and outcome in intensive care unit patients. Development of APACHE. Crit Care Med 1989;17:S181-5.
Petty TL, Lakshminarayan S, Sahn SA, Zwillich CW, Nett LM. Intensive respiratory care unit. Review of ten years' experience. JAMA 1975;233:34-7.
Schäfer JH, Maurer A, Jochimsen F, Emde C, Wegscheider K, Arntz HR, et al. Outcome prediction models on admis- sion in a medical intensive care unit: do they predict indi- vidual outcome? Crit Care Med 1990;18:1111-8.
Suistomaa M, Kari A, Ruokonen E, Takala J. Sampling rate causes bias in APACHE II and SAPS II scores. Intensive Care Med 2000;26:1773-8.
Metnitz PG, Valentin A, Vesely H, Alberti C, Lang T, Lenz K, et al. Prognostic performance and customization of the SAPS II: results of a multicenter Austrian study. Simplified Acute Physiology Score. Intensive Care Med 1999;25:192-7.
Metnitz PG, Lang T, Vesely H, Valentin A, Le Gall JR. Ratios of observed to expected mortality are affected by differ- ences in case mix and quality of care. Intensive Care Med 2000;26:1466-72.
El Solh AA, Jaafar W. A comparative study of the complica- tions of surgical tracheostomy in morbidly obese critically ill patients. Crit Care 2007;11:R3.
Nouira S, Belghith M, Elatrous S, Jaafoura M, Ellouzi M, Boujdaria R, et al. Predictive value of severity scoring sys- tems: comparison of four models in Tunisian adult inten- sive care units. Crit Care Med 1998;26:852-9.
Moreno R, Apolone G. Impact of different customization strategies in the performance of a general severity score. Crit Care Med 1997;25:2001-8.
Glance LG, Osler TM, Dick A. Rating the quality of inten- sive care units: is it a function of the intensive care unit scoring system? Crit Care Med 2002;30:1976-82.
Sikka P, Jaafar WM, Bozkanat E, El-Solh AA. A com- parison of severity of illness scoring systems for elder- ly patients with severe pneumonia. Intensive Care Med 2000;26:1803-10.
Arabi Y, Al Shirawi N, Memish Z, Venkatesh S, Al-Shimemeri A. Assessment of six mortality prediction models in patients admitted with severe sepsis and septic shock to the intensive care unit: a prospective cohort study. Crit Care 2003;7:R116-22.
Bosman RJ, Oudemane van Straaten HM, Zandstra DF. The use of intensive care information systems alters outcome prediction. Intensive Care Med 1998;24:953-8.