Predikcija mortaliteta "neizmerenim anjonima" kod kritično obolelih bolesnika

Abstract

Uvod/Cilj: Acido-bazni poremećaji su uobičajeni kod kritično obolelih pacijenata. Fizičko-hemijski pristup koji je opisao Stewart a modifikovao Figge i sar., omogućava precizan način kvantifikovanja metaboličke acidoze i pruža uvid u njene glavne mehanizme, kao i doprinos neizmerenih anjona metaboličkoj acidozi. Ova studija ima za cilj da utvrdi: 1) da li su konvencionalne acido-bazne varijable povezane sa mortalitetom kritično obolelih pacijenata u jedinici intenzivne nege; 2) da li su SID/SIG bolji prediktori mortaliteta od konvencionalnih acido-baznih varijabli; 3) odrediti sve značajne prediktivne faktore acido-bazne ravnoteže za 28-dnevni mortalitet u Jedinici intenzivne nege. Metode: retrospektivna opservaciona analitička studija. Pacijenti: 142 odrasla pacijenta na mehaničkoj ventilaciji, preživeli (n=68) i umrli (n=74). Vrednosti SIDapp, SIDeff i SIG su izračunavani pomoću Stewart’s-Figge kvantitativnog biofizičkog metoda. U ovoj studiji korišćene su deskriptivne i analitičke statističke metode (T test, Mann-Whitney U test, Hi-kvadrat test, binarna logistička regresija, ROC krive, kalibracija). Rezultati: Univarijantna analiza ukazuje da su statistički značajni prediktori: starost, Na, APACHE II, Cl, albumin, SIG, SIDapp, SIDeff i AG. AG predstavlja model sa lošom kalibracijom, odnosno model sa malom prediktivnom moći. APACHE II ima p vrednost veću od 0,05, ali je blizu istog pa se i on može smatrati potencijalno sumnjivim za predikciju ishoda. SIDeff i SIG predstavljaju modele sa dobrom kalibracijom. ROC analiza ukazuje da APACHE II, Cl, albumin, SIDeff, SIG i AG imaju najveću površinu ispod krive. Kreiranjem logističkih modela metodom kalibracije pronašli smo da ishod zavisi od SIG i APACHE II skora.Zaključak: Neizmereni anjoni omogućavaju predikciju mortaliteta kritično obolelih pacijenata na mehaničkoj ventilaciji, za razliku od tradicionalnih acido-baznih varijabli koje nisu precizni prediktori 28-dnevnog preživljavanja.

Background/Aim: Acid-base disorders are common within patients who are critically ill. Physico-chemical approach described by Stewart and modified by Figge et al. gives precise quantification method of metabolic acidosis and gives insight into its main mechanisms, as well as influence of unmeasured anion on metabolic acidosis. Objective of this study is to determine the following: 1) whether conventional acid-base variables are connected with survival rate of critically ill patients at Intensive care unit; 2) whether SID/SIG is better predictor of mortality rate comparing to conventional acid-base variables; 3) determine all significant predictable parameters for 28-day mortality rate at Intensive care unit. Methods: retrospective observational analytic type of study. Patients: 142 adult requiring mechanical ventilation, survivors (n=68) and nonsurvivors (n=74). SIDapp, SIDeff and SIG values were calculated with Stewart- Figge’s quantitative- biophysical method. Descriptive and analytical statistical methods were used in the study (T test, Mann-Whitney U test, Hi-square test, binary logistic regression, ROC curves, calibration).Results: Univariance analysis shows that the following predictors are statistically significant: age, Na, APACHE II, Cl, albumin, SIG, SID app, SIDeff, and AG. AG represents a model with imprecise calibration, i.e. a model with little predictive power. APACHE II has p value more than 0.05 if it is near it, and therefore it can be considered potentially unreliable for outcome prediction. SIDeff and SIG represent models with well-defined calibration. ROC analysis results show that APACHE II, Cl, albumin, SIDeff, SIG i AG have the largest area bellow the curve. By creation of logistic models with calibration methods, we found that outcome depends on SIG and APACHE II score. Conclusion: Unmeasured anions provide prediction of mortality of critically ill patients on mechanical ventilation, unlike the traditional acid-base variables who are not accurate predictors of 28-day mortality rate.