Yoğun bakım hastalarının prognoz değerlendirmesinde SAPS II (simplified acute physiology score II) ve MPM II (mortality probability models )`in etkinliğinin araştırılması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ÖZETBu çalışmamızda yoğun bakımda yatan hastaların prognoz değerlendirmesinde SAPSII' nin ve MPM II' nin etkinliğini araştırmayı amaçladık.Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Yoğun Bakım Ünitesi' ne 2005 yılının ilk6 ayında yatan hastaların dosyalarını retrospektif olarak incelendi. Yüz hastanın dosyasıtarandı. Sekiz olgu çeşitli sebeplerle çalışmadan çıkarıldı. Yanıklı hastalar, 18 yaşından küçükhastalar, kardiyak cerrahi geçiren hastalar ve koroner bakım hastaları çalışmaya dahiledilmedi. Skorlama sistemleri için gerekli veriler hemşire gözlem kağıdı ve günlük gözlemformlarından elde edildi. Toplanan veriler hasta takip formuna yazıldı. Veriler bilgisayar hazırbulunan programa girilerek öngörülen ölüm yüzdeleri hesaplandı. Hastalar son nokta olarakölüm varlığına göre 2 gruba ayrıldı ve ölüm olan ve olmayan hastaların kantitatif değişkenleriarasındaki fark student t-testi ile, kalitatif değişkenleri arasındaki fark ki-kare testi iledeğerlendirildi. Daha sonra yoğun bakıma yatırılan hastalarda ölüm gelişme riski içinbağımsız belirleyici olup olmadığını anlamak için çoklu değişkeli analizleri (lojistik regresyonanalizi) uygulandı. Çoklu değişkenli analizlerde önce tekli değişken analizinde p değeri 0.05'den küçük olan yani istatiksel olarak anlamlı olan parametrelerin alındığı bir modeldeçalışıldı. Daha sonrada araştırmada kullanılan ve detayları yöntem kısmında belirtilen yoğunbakım skorlama sistemleri SAPS II, MPM II 0. ve 24. saat modellerinin kullanıldığı çokludeğişkenli analizler uygulandı.Mortalite oranını %54.34 olarak bulduk. SAPS II' yi oluşturan değişkenlerden yaş,glaskow koma skoru, kalp hızı, potasyum değerinin mortalite üzerinde etkili olduğunubulduk. SAPS II, MPM II'nin 0. ve 24. saat tekli değişken analizleri ile değerlendirilmesisonucu hepsinin mortalite ile korelasyon gösterdiğini; LRA ise bu skorlama sistemlerininölümü bağımsız olarak belirleyemediği görüldü. LRA'de mekanik ventilasyon süresinin,yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonun ölümübağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık.Mortalite skorlama sistemlerinin performansları değişik popülasyonlara uygulandığındaciddi farklılıklar gösterebilmektedir. APACHE, SAPS II, MPM II skorlama sistemlerininölümü tahmin yeteneği azalmaktadır. MPM II içlerinde en az değişken kullanan modeldir. Bunedenle APACHE ve SAPS II fizyolojik değerlerin ölçümü sırasındaki hatalardan daha çoketkilenmektedir. MPM II' nin 0. saat modeli hastanın yoğun bakıma girdiği zamandakimortalite ihtimalini ölçen tek modeldir. Bu çalışmada ise Lojistik Regresyon Analizi ile buskorlama sistemlerinin ölümü bağımsız olarak belirleyemediğini; mekanik ventilasyonsüresinin, yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonunölümü bağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık. SUMMARYIn this study we aimed to evaluate the predictive validity of two scoring systems,Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II and Mortality Probability Model (MPM) II, incritically ill patients.A retrospective study was conducted by collecting data on consecutive patientsadmitted to the Intensive Care Unit (ICU) of Suleyman Demirel University Medical Center,including surgical, medical and coronary care unit, between January 1, 2005 and June 31,2005. Data was collected on 100 patients admitted to the ICU. 8 patients were excluded formthe study for different reasons. Burn patients, patients younger than 18 years old, cardiacsurgery patients and coronary care patients were also excluded from the study. Data requiredfor scoring systems was collected from nurse observation datasheets and daily observationforms. Initial data analysis and mortality prediction percentages calculations were done byexisting software. Patients were then divided into two groups based on occurrence of death.Differences between quantitative variables were analyzed with T-test while differencesbetween qualitative variables were analyzed with chi-square test. After that logistic regressionanalysis is used to find out independent variables affecting the death occurrence risk. First weused single variable model for parameters which have a lower ?p? value than 0.05. Later weused the multiple variable analysis ICU scoring systems SAPS II and MPM II 0. and 24. hourmodels which we discussed the details in the ?method? section.The overall mortality rate of the study population was of 54.34%. We also found outthat the variables as age, Glasgow coma scale, heart rate, potassium levels which SAPS IIuses are effective on mortality prediction. For SAPS II and MPM II , 0 and 24th hour singlevariable analysis shows they all correlate with mortality, on the other hand with logisticregression analysis we found out that they don?t predict mortality independently. With logisticregression analysis we found that duration of mechanical ventilation especially after 24th hourindependently affects mortality.Conclusion: Performances of mortality scoring systems show significant changes ondifferent populations. The predictive validity of scoring systems APACHE, SAPS II, MPM IIdecreases. Among these three systems, MPM II uses the least variables, for this reason theother two models are affected seriously from the measurement errors. MPM II 0 hour modelis the only model that predicts the patients? mortality probability upon entering the ICU. Thestudy results suggest that these models are not independent predictors of mortality whileduration of mechanical ventilation especially after 24th hour appears to be an independentpredictor of mortality.
Collections