Clasificación de gravedad y variables de influencia del síndrome poscuidado intensivo

Resumen

Objetivo

El objetivo del estudio fue caracterizar el síndrome poscuidado intensivo mediante la clasificación de gravedad y la identificación de variables de influencia en 2 unidades de cuidados intensivos adultos de alta complejidad en Colombia.

Método

Estudio descriptivo, transversal, prospectivo, mediante el cual se llevó a cabo la caracterización de pacientes sobrevivientes a una enfermedad crítica a través de la aplicación del instrumento Healthy Aging Brain-Care Monitor (HABC-M), en una muestra de 135 pacientes. La clasificación de la gravedad del síndrome poscuidado intensivo se realizó mediante la técnica de clusterización denominada modelos gaussianos mixtos y se identificaron las variables de mayor influencia a través de una regresión logística ordinal.

Resultados

La clusterización mediante la técnica de modelos gaussianos mixtos permitió clasificar el estado de gravedad del síndrome poscuidado intensivo en clases leve, moderada y severa, con un criterio de información de Akaike de 308 y un área bajo la curva de 0,80 como medida de buen ajuste; de este modo, la clase leve se caracterizó por un puntaje de la escala HABC-M total ≤ 9; la clase moderada por un puntaje HABC-M total ≥ 10 y ≤ 42 y la clase severa por un puntaje HABC-M total ≥ 43. Respecto a las variables de mayor influencia, la probabilidad de pertenecer a las clases moderada o severa estuvo relacionada con el sexo masculino (91%), el índice APACHE II (22,5%), la edad (13%), los días de estancia en las unidades de cuidados intensivos (10,6%) y el uso de sedoanalgesia y relajantes neuromusculares.

Conclusión

La caracterización de los sobrevivientes a las unidades de cuidados intensivos se realizó utilizando la escala HABC-M, la cual permitió clasificar el síndrome poscuidado intensivo, mediante la técnica de clustering, en leve, moderado y severo, identificando las variables de mayor influencia en la presentación del síndrome.

Abstract

Objective

The study aims to characterize postintensive care syndrome by classifying the severity of the disease and identifying the variables of influence in 2 highly complex intensive care units for adults in Colombia.

Method

A descriptive, cross-sectional, prospective study was carried out to characterize survivors of critical illness using the Healthy Aging Brain Care–Monitor in a sample of 135 patients. Postintensive care syndrome severity was classified using Gaussian mixture models for clustering, and the most influencing variables were identified through ordinal logistic regression.

Results

Clustering based on Gaussian mixture models allowed the classification of postintensive care syndrome severity into mild, moderate, and severe classes, with an Akaike information criterion of 308 and an area under the curve of 0.80, which indicates a good fit; thus, the mild class was characterized by a score on the HABC-M Total scale ≤ 9; the moderate class for a HABC-M Total score ≥ 10 and ≤ 42 and the severe class for a HABC-M Total score ≥ 43. Regarding the most influencing variables, the probability of belonging to the moderate or severe classes was related to male sex (91%), APACHE II score (22.5%), age (13%), intensive care units days of stay (10.6%), the use of sedation, analgesia and neuromuscular blockers.

Conclusion

Intensive care units survivors were characterized using the HABC-M scale, which made it possible to classify postintensive care syndrome through Gaussian mixture models clustering into mild, moderate, and severe, and to identify variables that had the major influence on the presentation of postintensive care syndrome.