Contexto: A ocorrência de resultados de saúde favoráveis é mais provável quando a equipe de saúde reconhece os pacientes sujeitos a um maior risco e intervém de forma conjunta. Regras de previsão permitem a identificação de subconjuntos de pacientes de alto risco, mas a disponibilidade de múltiplas regras para diferentes doenças dificulta sua implementação e assimilação.
Métodos: Derivamos uma regra de previsão para a mortalidade em 30 dias ao início da internação a partir de uma coorte retrospectiva de pacientes adultos internados num hospital comunitário na região Midwestern (centro-oeste?) dos Estados Unidos, entre 2008 e 2009, usando valores clínicos e laboratoriais, a história patológica pregressa e diagnósticos presentes no momento da internação. A regra foi validada usando dados de 2010 do mesmo hospital e de um hospital diferente. O risco de mortalidade calculado foi então usado para prever a transferência não planejada para a unidade de terapia intensiva, a tentativa de reanimação por parada cardiopulmonar, a ocorrência de uma condição que não estava presente no momento da internação (complicações), a utilização da unidade de terapia intensiva, a evolução para o estado de cuidado paliativo, a morte intra-hospitalar, a reinternação em 30 dias e a mortalidade em 180 dias.
Resultados: As previsões de mortalidade em 30 dias para os conjuntos de dados de derivação e validação tiveram áreas sob a curva ROC (receiver operating characteristic) de 0,88. O risco de mortalidade em 30 dias foi, por sua vez, um forte preditor de morte intra-hospitalar, de evolução para o estado de cuidado paliativo e de mortalidade em 180 dias; foi também um preditor modesto de transferência não planejada e de parada cardiopulmonar e um preditor mais fraco dos outros eventos de interesse.
Conclusões: A previsão da mortalidade em 30 dias dá ao sistema de saúde uma série de informações prognósticas que podem servir como ponto de referência comum para a organização das atividades clínicas dos diversos profissionais envolvidos no cuidado de saúde.
Background: Favorable health outcomes are more likely to occur when the clinical team recognizes patients at risk and intervenes in consort. Prediction rules can identify high-risk subsets, but the availability of multiple rules for various conditions present implementation and assimilation challenges.
Methods: A prediction rule for 30-day mortality at the beginning of the hospitalization was derived in a retrospective cohort of adult inpatients from a community hospital in the Midwestern United States from 2008 to 2009, using clinical laboratory values, past medical history, and diagnoses present on admission. It was validated using 2010 data from the same and from a different hospital. The calculated mortality risk was then used to predict unplanned transfers to intensive care units, resuscitation attempts for cardiopulmonary arrests, a condition not present on admission (complications), intensive care unit utilization, palliative care status, in-hospital death, rehospitalizations within 30 days, and 180-day mortality.
Results: The predictions of 30-day mortality for the derivation and validation datasets had areas under the receiver operating characteristic curve of 0.88. The 30-day mortality risk was in turn a strong predictor for in-hospital death, palliative care status, 180-day mortality; a modest predictor for unplanned transfers and cardiopulmonary arrests; and a weaker predictor for the other events of interest.
Conclusions: The probability of 30-day mortality provides health systems with an array of prognostic information that may provide a common reference point for organizing the clinical activities of the many health professionals involved in the care of the patient.
