Bu çalışmamızda yoğun bakımda yatan hastaların prognoz değerlendirmesinde SAPS II' nin ve MPM II' nin etkinliğini araştırmayı amaçladık. Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Yoğun Bakım Ünitesi' ne 2005 yılının ilk 6 ayında yatan hastaların dosyalarını retrospektif olarak incelendi. Yüz hastanın dosyası tarandı. Sekiz olgu çeşitli sebeplerle çalışmadan çıkarıldı. Yanıklı hastalar, 18 yaşından küçük hastalar, kardiyak cerrahi geçiren hastalar ve koroner bakım hastaları çalışmaya dahil edilmedi. Skorlama sistemleri için gerekli veriler hemşire gözlem kağıdı ve günlük gözlem formlarından elde edildi. Toplanan veriler hasta takip formuna yazıldı. Veriler bilgisayar hazır bulunan programa girilerek öngörülen ölüm yüzdeleri hesaplandı. Hastalar son nokta olarak ölüm varlığına göre 2 gruba ayrıldı ve ölüm olan ve olmayan hastaların kantitatif değişkenleri arasındaki fark student t-testi ile, kalitatif değişkenleri arasındaki fark ki-kare testi ile değerlendirildi. Daha sonra yoğun bakıma yatırılan hastalarda ölüm gelişme riski için bağımsız belirleyici olup olmadığını anlamak için çoklu değişkeli analizleri (lojistik regresyon analizi) uygulandı. Çoklu değişkenli analizlerde önce tekli değişken analizinde p değeri 0.05' den küçük olan yani istatiksel olarak anlamlı olan parametrelerin alındığı bir modelde çalışıldı. Daha sonrada araştırmada kullanılan ve detayları yöntem kısmında belirtilen yoğun bakım skorlama sistemleri SAPS II, MPM II 0. ve 24. saat modellerinin kullanıldığı çoklu değişkenli analizler uygulandı. Mortalite oranını % 54.34 olarak bulduk. SAPS II' yi oluşturan değişkenlerden yaş, glaskow koma skoru, kalp hızı, potasyum değerinin mortalite üzerinde etkili olduğunu bulduk. SAPS II, MPM II'nin 0. ve 24. saat tekli değişken analizleri ile değerlendirilmesi sonucu hepsinin mortalite ile korelasyon gösterdiğini; LRA ise bu skorlama sistemlerinin ölümü bağımsız olarak belirleyemediği görüldü. LRA'de mekanik ventilasyon süresinin, yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonun ölümü bağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık. Mortalite skorlama sistemlerinin performansları değişik popülasyonlara uygulandığında ciddi farklılıklar gösterebilmektedir. APACHE, SAPS II, MPM II skorlama sistemlerinin ölümü tahmin yeteneği azalmaktadır. MPM II içlerinde en az değişken kullanan modeldir. Bu nedenle APACHE ve SAPS II fizyolojik değerlerin ölçümü sırasındaki hatalardan daha çok etkilenmektedir. MPM II' nin 0. saat modeli hastanın yoğun bakıma girdiği zamandaki mortalite ihtimalini ölçen tek modeldir. Bu çalışmada ise Lojistik Regresyon Analizi ile bu skorlama sistemlerinin ölümü bağımsız olarak belirleyemediğini; mekanik ventilasyon süresinin, yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonun ölümü bağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık.
In 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, in critically ill patients. A retrospective study was conducted by collecting data on consecutive patients admitted 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 form the study for different reasons. Burn patients, patients younger than 18 years old, cardiac surgery patients and coronary care patients were also excluded from the study. Data required for scoring systems was collected from nurse observation datasheets and daily observation forms. Initial data analysis and mortality prediction percentages calculations were done by existing software. Patients were then divided into two groups based on occurrence of death. Differences between quantitative variables were analyzed with T-test while differences between qualitative variables were analyzed with chi-square test. After that logistic regression analysis is used to find out independent variables affecting the death occurrence risk. First we used single variable model for parameters which have a lower "p" value than 0.05. Later we used the multiple variable analysis ICU scoring systems SAPS II and MPM II 0. and 24. hour models which we discussed the details in the "method" section. The overall mortality rate of the study population was of 54.34%. We also found out that the variables as age, Glasgow coma scale, heart rate, potassium levels which SAPS II uses are effective on mortality prediction. For SAPS II and MPM II, 0 and 24th hour single variable analysis shows they all correlate with mortality, on the other hand with logistic regression analysis we found out that they don't predict mortality independently. With logistic regression analysis we found that duration of mechanical ventilation especially after 24th hour independently affects mortality. Conclusion: Performances of mortality scoring systems show significant changes on different populations. The predictive validity of scoring systems APACHE, SAPS II, MPM II decreases. Among these three systems, MPM II uses the least variables, for this reason the other two models are affected seriously from the measurement errors. MPM II 0 hour model is the only model that predicts the patients' mortality probability upon entering the ICU. The study results suggest that these models are not independent predictors of mortality while duration of mechanical ventilation especially after 24th hour appears to be an independent predictor of mortality.
Tez (Tıpta Uzmanlık) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Anesteziyoloji ve Reanimasyon Anabilim Dalı, 2006.
Kaynakça var.
Bu çalışmamızda yoğun bakımda yatan hastaların prognoz değerlendirmesinde SAPS II' nin ve MPM II' nin etkinliğini araştırmayı amaçladık. Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Yoğun Bakım Ünitesi' ne 2005 yılının ilk 6 ayında yatan hastaların dosyalarını retrospektif olarak incelendi. Yüz hastanın dosyası tarandı. Sekiz olgu çeşitli sebeplerle çalışmadan çıkarıldı. Yanıklı hastalar, 18 yaşından küçük hastalar, kardiyak cerrahi geçiren hastalar ve koroner bakım hastaları çalışmaya dahil edilmedi. Skorlama sistemleri için gerekli veriler hemşire gözlem kağıdı ve günlük gözlem formlarından elde edildi. Toplanan veriler hasta takip formuna yazıldı. Veriler bilgisayar hazır bulunan programa girilerek öngörülen ölüm yüzdeleri hesaplandı. Hastalar son nokta olarak ölüm varlığına göre 2 gruba ayrıldı ve ölüm olan ve olmayan hastaların kantitatif değişkenleri arasındaki fark student t-testi ile, kalitatif değişkenleri arasındaki fark ki-kare testi ile değerlendirildi. Daha sonra yoğun bakıma yatırılan hastalarda ölüm gelişme riski için bağımsız belirleyici olup olmadığını anlamak için çoklu değişkeli analizleri (lojistik regresyon analizi) uygulandı. Çoklu değişkenli analizlerde önce tekli değişken analizinde p değeri 0.05' den küçük olan yani istatiksel olarak anlamlı olan parametrelerin alındığı bir modelde çalışıldı. Daha sonrada araştırmada kullanılan ve detayları yöntem kısmında belirtilen yoğun bakım skorlama sistemleri SAPS II, MPM II 0. ve 24. saat modellerinin kullanıldığı çoklu değişkenli analizler uygulandı. Mortalite oranını % 54.34 olarak bulduk. SAPS II' yi oluşturan değişkenlerden yaş, glaskow koma skoru, kalp hızı, potasyum değerinin mortalite üzerinde etkili olduğunu bulduk. SAPS II, MPM II'nin 0. ve 24. saat tekli değişken analizleri ile değerlendirilmesi sonucu hepsinin mortalite ile korelasyon gösterdiğini; LRA ise bu skorlama sistemlerinin ölümü bağımsız olarak belirleyemediği görüldü. LRA'de mekanik ventilasyon süresinin, yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonun ölümü bağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık. Mortalite skorlama sistemlerinin performansları değişik popülasyonlara uygulandığında ciddi farklılıklar gösterebilmektedir. APACHE, SAPS II, MPM II skorlama sistemlerinin ölümü tahmin yeteneği azalmaktadır. MPM II içlerinde en az değişken kullanan modeldir. Bu nedenle APACHE ve SAPS II fizyolojik değerlerin ölçümü sırasındaki hatalardan daha çok etkilenmektedir. MPM II' nin 0. saat modeli hastanın yoğun bakıma girdiği zamandaki mortalite ihtimalini ölçen tek modeldir. Bu çalışmada ise Lojistik Regresyon Analizi ile bu skorlama sistemlerinin ölümü bağımsız olarak belirleyemediğini; mekanik ventilasyon süresinin, yoğun bakımda kalış süresinin ve 24. saatte devam eden mekanik ventilasyonun ölümü bağımsız olarak belirleyebileceğini saptadık.
In 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, in critically ill patients. A retrospective study was conducted by collecting data on consecutive patients admitted 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 form the study for different reasons. Burn patients, patients younger than 18 years old, cardiac surgery patients and coronary care patients were also excluded from the study. Data required for scoring systems was collected from nurse observation datasheets and daily observation forms. Initial data analysis and mortality prediction percentages calculations were done by existing software. Patients were then divided into two groups based on occurrence of death. Differences between quantitative variables were analyzed with T-test while differences between qualitative variables were analyzed with chi-square test. After that logistic regression analysis is used to find out independent variables affecting the death occurrence risk. First we used single variable model for parameters which have a lower "p" value than 0.05. Later we used the multiple variable analysis ICU scoring systems SAPS II and MPM II 0. and 24. hour models which we discussed the details in the "method" section. The overall mortality rate of the study population was of 54.34%. We also found out that the variables as age, Glasgow coma scale, heart rate, potassium levels which SAPS II uses are effective on mortality prediction. For SAPS II and MPM II, 0 and 24th hour single variable analysis shows they all correlate with mortality, on the other hand with logistic regression analysis we found out that they don't predict mortality independently. With logistic regression analysis we found that duration of mechanical ventilation especially after 24th hour independently affects mortality. Conclusion: Performances of mortality scoring systems show significant changes on different populations. The predictive validity of scoring systems APACHE, SAPS II, MPM II decreases. Among these three systems, MPM II uses the least variables, for this reason the other two models are affected seriously from the measurement errors. MPM II 0 hour model is the only model that predicts the patients' mortality probability upon entering the ICU. The study results suggest that these models are not independent predictors of mortality while duration of mechanical ventilation especially after 24th hour appears to be an independent predictor of mortality.