Modelo preditivo de óbito em pacientes vítimas de trauma admitidos em Unidade de Terapia Intensiva 

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Oliveira, Heleno de Paiva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de regressão; Critical care outcomes; Hospital mortality; Índices de gravidade do trauma; Logistic models; Modelos logísticos; Mortalidade hospitalar; Multiple trauma; Regression analysis; Resultados de cuidados críticos; Trauma severity indices; Traumatismo múltiplo
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5152/tde-28102020-165038/

Modelos preditivos e escores de gravidade para pacientes de trauma vem sendo estudados nas últimas décadas, melhorando o cuidado hospitalar e controle de qualidade. Entretanto, modelos de predição de mortalidade são em sua maioria baseados em dados pré-hospitalares, e há pouca informação na literatura sobre a predição em pacientes críticos vítimas de trauma. Para melhor entender mortalidade nesse cenário singular, nós desenhamos um modelo preditivo de óbito em pacientes vítima de trauma na Unidade de Terapia Intensiva (UTI). Uma coorte retrospectiva foi executada de abril de 2012 a julho de 2017 usando uma base de dados coletados prospectivamente de paciente de trauma admitidos em uma UTI especializada em um hospital escola. Todos pacientes consecutivos de trauma nessa UTI foram incluídos, quer tenham chegado do Pronto-Socorro ou do Centro Cirúrgico. O objetivo primário do estudo foi desenvolver um modelo preditivo de risco de morte na UTI baseado em dados epidemiológicos, clínicos e laboratoriais coletados quando da admissão na UTI. Um modelo de regressão logística foi construído baseado nas variáveis significantes. A validade preditiva foi avaliada de acordo com especificidade e robustez. Entre 1.503 pacientes incluídos, 23% foram à óbito na UTI. Comparados com aqueles que sobreviveram, eles eram mais velhos (46,6 vs. 38,6 anos, p < 0,0001), maior prevalência de Traumatismo Crânio Encefálico (TCE) (78,61% vs. 60,24%, p < 0,001), e maiores de ambos Simplified Acute Physiology Score (SAPS 3) (61,73 vs. 44,46, p < 0,001) e Injury Severity Score (ISS) (27,36 vs. 23,67, p < 0,001), todos com diferença estatisticamente significativa. Um modelo regressivo final foi construído com uma regressão logística binária para todas as variáveis significantes, e em seguida testado com o método hierárquico retrógrado: SAPS 3 (OR= 1,066; IC 95% = 1,056 - 1,077), ISS (OR = 1,025; IC 95% = 1,012 - 1,038) e TCE (OR = 1,453; IC 95% = 1,061 - 1,989) foram associados com um maior risco de mortalidade. O Trauma Intensive Care Score (TICS) foi então desenhado com uma equação e testado para acurácia com uma área sob a curva ROC (Receiver-Operating Characteristic) de 0,785, e robustez com o teste de chiquadrado de Hosmer-Lemeshow (HL) de 10,99. A adoção do TICS como um modelo de predição de mortalidade específico para vítimas de trauma em UTI, poderia otimizar a performance dos cuidados em trauma e pesquisas sobre desfecho