Resultados obtenidos en la validación del Mortality Probability Models (MPM II – 0)

en cuidados intensivos
emergentes.

2. Resumen
4. Control
   semántico
5. Resultados y
   discusión
6. Conclusiones
7. Anexos
8. Referencias
   bibliográficas

RESUMEN

Se realizó un estudio transversal y descriptivo
acerca de los resultados obtenidos en la validación del
sistema de
evaluación pronostica Mortality Probability
Models (MPM II- 0) en el servicio de
Cuidados Intensivos Emergentes del Hospital Docente
‘’Saturnino Lora’’ de Santiago de
Cuba, desde
Abril a Septiembre de 1996. La casuística estuvo integrada
por 500 pacientes para el MPM II-0 en los que predominaron las
edades por debajo de los 60 años sin diferencias
apreciables entre uno y otro sexo. La
mortalidad resultó ser superior en los casos procedentes
de otros Hospitales. Los porcientos de mortalidad pronosticada y
real mostraron diferencias altamente significativas. La
sensibilidad, especificidad y valores
predictivos positivo y negativo no resultaron comparables a los
obtenidos en otros países, alcanzando la curva ROC
(Reaceiving Operador Characteristics) un área de 0.3833
± 0.0118 para el MPM II-0.

Descriptores: Validación, mortalidad
pronosticada, mortalidad real, sensibilidad, especificidad,
valor
predictivo positivo y negativo.

1 Especialista de Primer Grado en
Anestesiología y Reanimación, vertical izado en
Medicina
Intensiva y Emergencia.

2 Especialista de Primer Grado en Medicina Interna,
Verticalizado en Medina Intensiva y Emergencia.

3 Especialista de Primer Grado en M.I.G,
Verticalizado en Medicina Intensiva y Emergencia.

INTRODUCCION.

Uno de los objetivos mas
difíciles de la actuación médica es el
establecimiento de un pronóstico, de ahí que se
hayan desarrollado sistemas de
evaluación específica, que en
determinadas enfermedades permite
elaborar grupos
homogéneos, como son los propuestos por Ramson para
evaluar la pancreatitis aguda, el de Peel para la
cardiopatía isquemia y el de Glasgow para el coma
1-3. Asimismo, independientemente del diagnóstico, se han ideado sistemas de
valoración del estado de
gravedad que persiguen reflejar el riesgo de
fallecimiento 4,5. Estos sistemas de evaluación
del estado de
gravedad del paciente surgen como consecuencia de una necesidad
descriptiva, en un intento de emplear un lenguaje
común que sea valido para todos aquellos que tratan a
enfermos con características similares, por lo que su
función
se basa únicamente en analizar esa descripción. Desde 1981, se han propuesto
una serie de sistemas de valoración pronóstica para
evaluar pacientes de Cuidados Intensivos. Los primeros (Acute
Phisiology and Chronic Health Evaluation, conocidos como APACHE,
APACHE II y el Simplified Acute Phisiology Score, conocido como
SAPS) se estructuraron mediante un método
subjetivo que utilizaba un panel de expertos que ponderaba las
variables. El
Pediatric Risk of Mortality Score (PRISM) es el desarrollado con
esta misma metodología para pediatría. Los
sistemas mas recientes (Mortality Probability Models, conocido
como MPM II; y APACHE III), utilizan técnicas
de modelación estadística para seleccionar y ponderar las
variables,
mientras que el riesgo de
muerte se
estima a través de un modelo de
regresión logística múltiple. El sistema APACHE ha
sido actualizado dos veces desde su desarrollo en
1981, el SAPS y el MPM lo fueron en 1991 y se publicaron las
nuevas versiones en 1993 6, 7. El MPM constaba de dos
modelos
predictivos : el MPM-0 (que es el único modelo
predictivo al ingreso del paciente en Cuidados Intensivos) y el
MPM-24, que se realiza a las 24 horas de estadía en UCI. A
estos se le añadieron constantes para las 48 y 72 horas;
así como para la sepsis grave 5. 6.

La simplicidad del MPM permite fácilmente el
análisis retrospectivo de una población de la UCI. Todas las variables
requeridas, incluyendo la escala Glasgow
del coma, una muestra de
sangre y la
evaluación clínica, son fácilmente
obtenibles de los expedientes clínicos en las UCI. Por lo
tanto, el MPM resulta barato y confortable para los
pacientes.

En trabajos anteriores, se evaluó el APACHE II y
el SAPS en nuestro medio, y ahora, al recibir una nueva
versión del MPM, decidimos aplicarlo en el servicio de
Urgencias de nuestro hospital, con el objetivo de
obtener el nivel de gravedad de los pacientes que ingresan en el
mismo y validar el método, al
no existir antecedentes de estudios en servicios de
esta índole 7 .

CONTROL
SEMANTICO

PRUEBA Presente Ausente Total

=======================================

Positivo a b a + b

Negativo c d c + d

Total a + c b + d a + b + c + d

——————————————————————–.

La Sensibilidad es la probabilidad de
que una prueba sea positiva cuando se le realiza a una persona que
realmente presenta el problema.

a

Sensibilidad: —–

a + c

La Especificidad representa la probabilidad de
que una prueba sea negativa cuando se aplica a una persona que
realmente no presenta el problema.

d Especificidad: ———–

b + d

El Valor
Predictivo Positivo es la probabilidad de que el problema se
encuentre presente al ser positiva la prueba.

a

Valor Predictivo Positivo: —–

a + b

El Valor Predictivo Negativo es la probabilidad de que
el problema no se encuentre presente al ser negativa la
prueba.

d

Valor Predictivo Negativo: —–

c + d

RESULTADOS y
DISCUSION.

Si particularizamos nuestro análisis en relación a las
mortalidades pronosticadas y reales, que es el objetivo de
nuestro trabajo observamos en el Cuadro I. Un predominio de los
pacientes entre las edades de 20 a 39 años con 17.2 % y
18.6 % respectivamente, con poca incidencia de los pacientes en
edades límites de
la vida. Se tuvo en cuenta que este estudio se realizó en
un Hospital de adultos, donde se atienden los pacientes por
encima de 15 años de edad y que la expectativa de vida del
cubano es de76 años. Sin embargo, al relacionar los valores
del porciento de mortalidad del MPM II-0 resultó altamente
significativo (p<0.01) estadísticamente el hecho de que
las cifras más elevadas coinciden con las edades límites;
al mostrar a partir de los 70 años una mortalidad real
mayor que la pronosticada. Relacionándose así con
lo planteado por otros autores y ratificando el valor del MPM
II-0 para pronosticar. Nicolás y un grupo
multicéntrico francés concluyeron que la edad
constituye un elemento pronóstico en el paciente
crítico (8)

En nuestra casuística el 66.8% de los ingresos
procedieron de la sala de Reconocimiento, seguidos en orden de
frecuencia por los provenientes de la sala de Observaciones con
16.8% y la Terapia por Inhalación en el 11.4%, Cuadro
II.

Nuestro objetivo es el de evaluar "como pronostica el
MPM II-0 en UCIE". Apreciándose en el Cuadro III como se
trata de evaluar la efectividad del MPM II-0 como
pronóstico de mortalidad. Obsérvese que no existe
una aproximación entre lo esperado y lo pronosticado;
teniendo un resultado similar con otros métodos de
evaluación pronóstica. Nótese que el mismo
es adecuado, pues esta relación se mostró altamente
significativa. Al analizar por bondad de ajuste se demuestra que
existe una tendencia a pronosticar en forma más favorable
que en nuestros resultados.

Al tratar de evaluar un modelo predictivo surgen
problemas, los
que resulta de modelos
estadísticos o de la experiencia empírica obtenida
de grandes poblaciones representan la probabilidad de un grupo y no de
prediciones individuales. Es por ello que con frecuencia se
utiliza el método de una clasificación de 2×2 en la
que se analiza lo observado contra lo predicho y su validez se
clasifica de acuerdo con dichos resultados.

Esto es lo que representamos en el cuadro IV y que parte
del supuesto de que todos los pacientes incluidos en determinados
porcientos de mortalidad egresaron vivos, mientras que todos con
porciento de mortalidad superior fallecerán.

Desafortunadamente la interpretación de un
pronostico de mortalidad en 0.50 es que de cada dos pacientes uno
fallecerá, pero sin señalar cual de ellos. Esto es
lo que hace que se pierda el pronostico individual y tengamos que
analizar las relaciones entre sensibilidad, especificidad y
valores
predictivos positivos o negativos.

En nuestro resultados apreciamos que las relaciones
entre estas pruebas
resultan similares a los notificados por diversos autores y
diferentes sistemas predictivos con lo cual se demuestra lo
adecuado del pronóstico del MPM II-0(9).El porciento de
casos correctamente clasificados resultó elevado
(10).

Como es obvio, el éxito
del modelo empleado para el pronóstico se realiza sobre la
base del análisis mediante la curva ROC (Receiving
Operador Curva) en la que para cada punto de corte se pilotea la
sensibilidad (índice de verdaderos positivos) contra el
índice de falsos positivos (1-Especificidad)
(11)

En nuestro trabajo, la curva ROC demuestra la habilidad
predictiva del MPM II-0 basada en los 500 pacientes que
integraron la casuística. Los resultados por debajo de la
diagonal representaron una predicción no mejor que la del
azar (11)- El área bajo la curva alcanzó
0.3833± 0.0118. Si aunáramos que en todas nuestra
investigación la predicción de
mortalidad resulta inferior a la observada y que el área
bajo la curva no alcanza porcientos elevados, pudiéramos
inferir que la calibración y discriminación del sistema predictivo son
pobres para nuestro medio en relación a los resultados
alcanzados por la media internacional; no resultando comparables
a los obtenidos por el MPM II-0 en otros
países.

Conclusiones.

1. Predominan los pacientes en edades laboralmente
   activas, del sexo
   femenino y procedente de Reconocimiento, no influyendo estas
   variables en las mortalidades predichas y
   observadas.
2. La mortalidad pronosticada y observada evidencian una
   diferencia altamente significativa.
3. La sensibilidad, especificidad y valores predicativos
   positivo y negativo no resultan comparables a los obtenidos por
   el MPM II-0 en otros países.

ANEXOS.

Cuadro I "Distribución por grupos de edades
y estado al egreso". Abril a Provincia Santiago de Cuba. MPM II
– O.

.X² p< 0.01

Fuente: Historias clínicas del Hospital
Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro II. Procedencia y estado al egreso. Abril-
Septiembre.1996.UCIE. Saturnino Lora MPM II-0.

Fuente: Historias clínicas del
Hospital Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro III. Mortalidad Observada y Esperada entre los
vivos y fallecidos. Abril a Septiembre de 1996. Hospital
Clínico-Quirúrgico-Docente "Saturnino Lora".
Provincia Santiago de Cuba. MPM II – O. Bondad de Ajuste
prob. 00000.

Fuente: Historias clínicas del Hospital
Provincial Docente“Saturnino Lora“.

Cuadro IV. Valor pronóstico del MPM II por
riesgo de muerte. Abril
a Septiembre de 1996. Hospital
Clínico-Quirúrgico-Docente "Saturnino Lora".
Provincia Santiago de Cuba. MPM II – O.

Bondad de Ajuste Prob. 00000.

Sens: Sensibilidad. Esp: Especifidad.

VPP: Valor Predictivo Positivo VPN: Valor
Predictivo Negativo

Fuente: Historias clínicas del Hospital
Provincial Docente“Saturnino Lora“.

REFERENCIAS
BIBLIOGRAFICAS

1. Ramson, J.H.C. : Surgical treatment of acute
pancreatitisDis. Sci. 25:453, 1980.

2. Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality Probability
Models (MPM II) Based on an International Cohort of Intensive
Care Unit Patients. JAMA 1993; 270(20): 2478-2486.

3. Marse, M. P. et al. : Correlación de la
información proporcionada por dos
índices de gravedad: SAPS y SAPS modificado. Med. Intens.
9(4); 1985.

4. Damiano, A.M. et al : Reliability of a measure of
severity of illness : APACHE II.J. Clin. Epidemiol 45(2); 93-101,
1992

5.. Gil, Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality
Probability Models (MPM II) Based on an International Cohort of
Intensive Care Unit Patients. JAMA 1999;
270(20);2478-2486.

6. Lemeshow, S.; Teres, D. et al : Mortality probability
models for patients in the intensive care unit for 48 or 72 hours
: A prospective multicenter study Crit. Care Med.1994; 22(9);
1351-1358.

7. Abizanda C., R. y otros : Comparación de
APACHE II y SAPS como indicadores
pronósticos. Med. Intens. 14(6); 259-263,
1990

8.Nicolas, F; JR. Le Gall et al: Influence of
patient´s age on surviva, level of therapy and length of
stay in ICU. Int Care Med 1990.13(1): 9-13.

9. Hanley, J.A. Receiver Operating Characteristc (ROC)
metodology: the state of the art. Critical Reviews in Diagnostic
Imaging 1998.29:307-335.

10.Zimmerman, J.E et al. value and cost of teaching
hospitals. A prospective, multicenter, inception cohorte study.
Crit. Care Med. 1999. 21(10); 1432-1442.

11. Hanley, J.A. Receiver Operating Characteristc (ROC)
methodology. The state of the art. Critical Reviews in Diagnostic
Imaging 1999. 29:307-335.

Dra. Susana Fong Reyes, Eduardo Chivas No 394 ½.
Reparto Vista Hermosa Santiago de Cuba 90200.

Autor:

Dra. Susana Fong Reyes1, Dr. Dr. Rafael
Quintana Salvador1, Dr. Ángel Alberto
Pérez Pérez2, Dr.Reymundo Boudet
Cisneros2, Dra. Felicia Nápoles
Rodríguez 2, Dra. Maria del Carmen Ricardo
Cobas 2.

Maria Melian Savignon