Severity classification and influencing variables of the Postintensive Care Syndrome

Abstract

Objective

The study aims to characterise Postintensive Care Syndrome by classifying the severity of the disease and identifying the variables of influence in two highly complex intensive care units for adults in Colombia.

Methods

A descriptive, cross-sectional, prospective study was carried out to characterise 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 characterised 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 characterised using the Healthy Aging Brain Care–Monitor 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.

Resumen

Objetivo

El objetivo del estudio fue caracterizar el síndrome poscuidado intensivo mediante clasificación de gravedad e identificación de variables de influencia en dos 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 en una muestra de 135 pacientes. Se realizó clasificación de la gravedad del síndrome poscuidado intensivo mediante la técnica de clusterización denominada Modelos Gaussianos Mixtos y se identificaron las variables de mayor influencia a través de 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, moderado y severo, 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 moderado o severo estuvo relacionada con el sexo masculino (91%), el índice de APACHE II (22.5%), la edad (13%), los dias de estancia en las unidades de cuidados intensivos (10.6%), el uso de sedoanalgesia y relajantes neuromusculares.

Conclusión

La caracterización de los sobrevivientes a las unidades de cuidados intensivos se realizó utilizando la escala Healthy Aging Brain-Care Monitor, 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.