Avaliação de um modelo de predição de mortalidade em terapia intensiva utilizando as variáveis delirium e nível de consciência (CONSCIUM SCORE) - Barreto, Bruna Brandão (2016)
RESUMO Objetivo: Desenvolver e validar um modelo de predição de mortalidade dinâmico para pacientes críticos que utilize delirium e nível de consciência como variáveis independentes, permitindo diferente predições conforme a evolução da disfunção neurológica do paciente avaliado. Desenho: Estudo Observacional unicêntrico. Ambiente: uma unidade de terapia intensiva brasileira acadêmica de 10 leitos. Participantes: 259 pacientes críticos com idade igual ou superior a 18 anos. Desfecho principal: Mortalidade na unidade de terapia intensiva. Resultados: O modelo foi desenvolvido utilizando 236 pacientes e validado utilizando 123 pacientes, com um total de 2184 avaliações realizadas durante o internamento na UTI. O modelo de predição CONSCIUM contém as seguintes variáveis: nível de consciência (pela escala de RASS), delirium (pelo CAM-ICU) e escore APACHE II. O modelo teve uma área sob a curva ROC de 0.71 na coorte de desenvolvimento e de 0.81 na coorte de validação. Quando avaliado a relação entre nível de consciência e mortalidade, o comportamento psicomotor hiperativo (RASS > 0) apresentou maior peso na predição de mortalidade, seguido pela sedação leve (RASS -1). Após ajuste para o diagnóstico de delirium, RASS -2 e -3 não mais foram associados à mortalidade. Os grupos de risco de acordo com o escore CONSCIUM predisseram corretamente a probabilidade de óbito, com 100% de sobreviventes no grupo de baixo risco de mortalidade, e uma incidência de óbito de 50% no grupo de alto risco. Conclusão: O escore CONSCIUM, como modelo de predição de mortalidade para pacientes críticos, tem o potencial de se constituir em uma ferramenta prática a ser utilizada em qualquer momento do internamento em unidade de terapia intensiva. Com somente três variáveis disponíveis após 24h da admissão, ela permite uma predição diária do prognóstico e, desta forma, otimizar as decisões clínicas.