El Factor Pronostico en Terapia Intensiva

7/28/2019 El Factor Pronostico en Terapia Intensiva

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EL FACTOR PRONOSTICO EN TERAPIA INTENSIVA

El presente artculo es una actualizacin al mes de diciembre del 2006 del Captulodel Dr. Carlos

Lovesio, del Libro Medicina Intensiva, Dr. Carlos Lovesio, Editorial El Ateneo, Buenos Aires (2001)

INTRODUCCIN

El poder establecer un pronstico en relacin con la evolucin de las enfermedades es unaparte integral del cuidado mdico. Los mdicos necesitan conocer los beneficios de los tratamientos

y los efectos tanto de las enfermedades como de las teraputicas para recomendar un curso de

accin, y compartir decisiones con los pacientes y sus familiares. Durante muchos aos se utilizaronsistemas pronsticos simples, tales como el escore Apgar para anticipar problemas en el recin

nacido, la clasificacin de Childs-Pugh para predecir la evolucin de los pacientes con insuficiencia

heptica, y los criterios de Ranson para predecir la sobrevida en la pancreatitis aguda. El empleo

exitoso de estos ndices de prediccin estimul el desarrollo de modelos pronsticos en otroscampos de la medicina, en especial en los pacientes crticos en terapia intensiva.

En el ao 1983, una Conferencia de Consenso sobre Cuidados Crticos del NIH formul las

siguientes recomendaciones: La combinacin de enfermedades que comprometen la vida, recursos

limitados, tcnicas teraputicas y de monitoraje invasivas y los altos costos imponen la necesidad decontar con datos adecuados en los cuales basar las decisiones y establecer prioridades. Las

investigaciones deben estar destinadas a determinar de que manera las UTIs pueden ser utilizadas

para el mximo beneficio de los pacientes crticos. Tales investigaciones deben incluirprocedimientos destinados a seleccionar a los pacientes (triaging) de modo de no negar el

ingreso a pacientes que pueden beneficiarse de la atencin en estas unidades as como excluir a

aqullos que no tienen una chance razonable de beneficiarse con el tratamiento. En este sentido, sedeben estimular las investigaciones destinadas a desarrollar predictores pronsticos en funcin delas condiciones de presentacin, diagnsticos y otras variables fisiolgicas agudas.

Los sistemas de escore pronstico en Terapia Intensiva se han desarrollado en parte para

satisfacer los requerimientos precedentes. Los sistemas de escore pronstico son herramientas que

predicen la evolucin de los pacientes basados en parmetros fisiolgicos que se considera que secorrelacionan con la evolucin, en base al anlisis estadstico o a la opinin de expertos. Estos

sistemas se han desarrollado histricamente para predecir la evolucin en grupos poblaciones y no

en pacientes individuales.

Los usos propuestos para los sistemas de escore pronstico en los pacientes crticos

incluyen: 1) establecer decisiones respecto al ingreso o descarga de la UTI de pacientesindividuales, 2) ayudar en las discusiones con los pacientes y los familiares respecto a la suspensin

de medidas teraputicas, 3) comparar la performance entre distintas UTIs o establecer mejoras de

calidad dentro de una unidad individual, 4) evaluar los efectos de nuevos tratamientos,procedimientos, o reorganizacin de la UTI, 5) asegurar que los grupos de pacientes en los estudios

de investigacin tengan una severidad de enfermedad similar, y 6) determinar la distribucin ptima

de las camas de terapia intensiva y de otros recursos del hospital.


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DESARROLLO DE LOS SISTEMAS DE ESCORE PRONSTICOS

Los sistemas de escore pronstico para los pacientes en UTI se han diseado para estableceruna estimacin de la probabilidad de mortalidad hospitalaria. Los mismos han evolucionado hasta

la actualidad a travs de tres generaciones de desarrollo. El primer sistema en aparecer en laliteratura fue el Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE). La seleccin de

variables y su peso relativo se bas en decisiones subjetivas de un grupo de expertos. Por s mismo,

el sistema APACHE inicial constituy la primera generacin de sistemas de escore en UTI.

La segunda generacin est representada por tres sistemas:el APACHE II, el Simplified

Acute Physiology Score (SAPS I) y el Mortality Probability Models (MPM I). El SAPS I y elAPACHE II derivaron directamente del APACHE original, por simplificacin del nmero de

variables incluidas. El MPM I utiliza un modelo de regresin logstica mltiple para la seleccin de

variables y para establecer el peso estadstico apropiado a partir de una gran cantidad de variablesposibles. El SAPS I establece solamente un escore, mientras que los otros dos sistemas permiten

realizar una ecuacin para establecer el riesgo de muerte hospitalaria.

La tercera generacin de sistemas incluye el APACHE III, el MPM II, y el SAPS II, todos

ellos estn basados en tcnicas de regresin logstica. La performance de estos modelos, tanto en

sus etapas de desarrollo como de validacin, se evalua a travs de medidas de calibracin y dediscriminacin.

La calibracin evala el grado de correspondencia existente entre las probabilidades de

mortalidad estimadas por el modelo y la mortalidad actual experimentada por los pacientes. Si un

modelo estima que un paciente tiene una probabilidad de muerte hospitalaria de 0,38, ello significaque entre 100 pacientes con probabilidad de morir, 38 se debe esperar que mueran y 62 se debeesperar que sobrevivan. Cuando el nmero observado de muertes es prximo al nmero esperado

por el modelo, el modelo se considera que est bien calibrado. La existencia de grandes diferencias

sugiere que el modelo no refleja correctamente la evolucin en esta cohorte de pacientes.

La discriminacin utiliza la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para evaluar lacapacidad del modelo de distinguir los pacientes que mueren de los que viven, sobre la base de las

probabilidades estimadas de mortalidad. Para construir la curva ROC, se especifica una secuencia

de puntos de corte de probabilidad y se construye una tabla de clasificacin 2 x 2 de evoluciones

predichas y observadas para cada punto de corte. Por ejemplo, si el punto de corte elegido es 0,35,cada paciente cuya probabilidad de mortalidad es 0,35 o ms se debe predecir que morir, mientras

que todo paciente cuya probabilidad es menos de 0,35 se predice que vivir. La mortalidad

observada es anotada para cada paciente, y en funcin de los resultados de la tabla 2 x 2, sedeterminan los resultados falsos-positivos y falsos-negativos. Todos los pares de la secuencia de

puntos de corte son luego distribuidos en una grfica, resultando en la presentacin visual de la

curva ROC.


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LOS MODELOS DE ESCORE DE PRONSTICO

APACHE II. El sistema APACHE, introducido originalmente en el ao 1981, constituy un

mtodo vlido para la medicin de la severidad de la enfermedad en los pacientes crticos y para

realizar una estratificacin de riesgo, pero era muy complejo y no fue sometido a una validacinmulticntrica. El APACHE II es una modificacin del modelo original, conteniendo tres elementos:

1) puntaje para 12 anormalidades fisiolgicas potenciales, 2) puntaje para la edad, y 3) puntaje para

anormalidades crnicas. El APACHE II predice el riesgo de muerte para grupos de pacientes conuno o ms diagnsticos en UTI en base a una estimacin del impacto de la enfermedad, el riesgo

impuesto por la ciruga de emergencia y el escore en el primer da. Las limitaciones ms

importantes del APACHE II son que la prediccin de mortalidad se realiza en base a los datosobtenidos en los aos 1979-1982, con una incidencia de error de aproximadamente el 15%. El

APACHE II no fue diseado ni intenta predecir la mortalidad de pacientes individuales.

A partir de la recoleccin de los datos del APACHE II se obtiene un escore para cada

paciente. Cuanto mayor es el escore, mayor es la gravedad de la enfermedad. Estos datos sonconvertidos en una probabilidad de muerte para cada paciente. Los mismos, combinados con otrasinformaciones, son utilizados para computarizar una mortalidad predicha para los grupos

poblacionales que entran en el programa. La ecuacin de prediccin de la mortalidad es la

siguiente:

Ln (R/1 R) = -3,517 + (APACHE II) (0,146) + S + D

Donde: R: riesgo de muerte hospitalaria; S: riesgo adicional impuesto por la ciruga de

emergencia; y D: riesgo (+ o -) impuesto por la enfermedad especfica.

APACHE III. El APACHE III fue introducido en 1991 para expandir y mejorar laestimacin pronstica provista por el APACHE II. A pesar de su mayor rendimiento, el APACHE

III no ha logrado reemplazar al APACHE II en la mayora de las Unidades, debido al alto costo para

su implementacin. El sistema APACHE III consiste de dos partes: un escore de APACHE III, quecontiene puntos para 17 anormalidades fisiolgicas (Tabla 1), edad y estado de salud crnico, y una

serie de ecuaciones predictivas establecidas a partir del diagnstico de admisin a UTI, criterios de

seleccin de pacientes y la base de datos del sistema. El escore APACHE III puede ser utilizado

para medir la severidad de la enfermedad y para estratificar el riesgo de los pacientes dentro de unacategora diagnstica nica o de un grupo definido de pacientes. El escore APACHE III tambin

puede ser utilizado para comparar la evolucin de grupos de pacientes, pero slo para aquellas

admisiones a UTI que comparten los diagnsticos y los criterios de seleccin con aqullos delestudio APACHE III. En tal sentido, el sistema ha individualizado 79 categoras diagnsticas y

nueve orgenes posibles de los pacientes.


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SAPS. El SAPS fue desarrollado como un mtodo independiente para simplificar el sistema

original APACHE. Una versin actualizada, el SAPS II, fue desarrollado y validado utilizando unabase de datos internacional similar a la utilizada por el MPM II. El sistema incluye 17 variables: 12

medidas fisiolgicas, edad, tipo de admisin (ciruga programada, ciruga de urgencia, o mdica) y

tres variables de enfermedad crnica (SIDA, cncer metastsico y enfermedad maligna

hematolgica). El SAPS II ha sido utilizado para evaluar el pronstico de grupos de pacientes ypara comparar la performance de distintas unidades, pero no es utilizable para establecer el

pronstico de pacientes individuales.

MPM. El sistema de Probabilidad de mortalidad (MPM) fue revisado recientemente para

estimar la probabilidad de mortalidad hospitalaria en el momento de la admisin a UTI y a las 24,48 y 72 horas luego de la admisin. El MPM se basa en un modelo estadstico objetivo; la

informacin se obtiene a partir de un gran nmero de variables, seguido por la identificacin de un

pequeo subgrupo de predictores pesados de pronstico derivados a partir de tcnicas de

reduccin estadstica. El modelo de admisin (MPM0) es el nico sistema disponible para estimar la

probabilidad de mortalidad hospitalaria en el momento de la admisin. Los modelos a las 24, 48 y72 horas reflejan el estado del paciente luego del tratamiento y predicen la mortalidad hospitalaria

basada en datos coleccionados durante estos perodos de tiempo.

El sistema MPM ha sido utilizado para evaluar la performance clnica y la relacincosto/efectividad en el cuidado en UTI para grupos de pacientes, y como un mtodo auxiliar para

evaluar la probabilidad de muerte hospitalaria en pacientes seleccionados.

En la Tabla 2 se indican las variables incluidas en cada uno de los sistemas de severidad

previamente citados.

SOFA. El sistema SOFA (Sepsis related organ failure assessment -Vincent y col.-) fuedesarrollado inicialmente para la evaluacin de las fallas orgnicas en los pacientes spticos.Recientemente, con la determinacin diaria del mismo y la evaluacin del denominado SOFA

mximo, este escore se ha convertido en un elemento de pronstico ampliamente utilizado en las

unidades de cuidados crticos, debido a su simplicidad y adecuado poder discriminatorio.


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Tabla 1. Escore APACHE III para signos vitales y anormalidades de laboratorio.Parmetro Valor asignado Parmetro Valor asignadoPulso (latidos por minuto)

< 3940-49

50-99

100-109110-119

120-139

140-154

> 155

Presin arterial media (mm Hg)

< 39

40-59

60-69

70-79

80-99100-119

120-129

130-139

> 140

Temperatura (C)

< 32,9

33-33,4

33,5-33,934-34,9

35-35,9

36-39,9

> 40

Frec. respiratoria (resp/min)< 5

6-11

12-1314-24

25-34

35-39

40-49

> 50

PaO2 (mm Hg)

< 49

50-69

70-79

> 80DO2 (A-a)

> 100

100-249

250-349

350-499

> 500

Glucosa (mg/dL)

> 39 (peso corporal 40-59 kg)40-59

85

0

15

7

13

17

23

15

7

6

04

7

9

10

20

16

138

2

0

4

17

8

70

6

9

11

18

15

5

2

0

0

7

9

11

14

89

Hematocrito (%)

< 40,941-49

> 50

Glbulos blancos (103x mm3)> 1,0

1,0-2,9

3,0-19,9

20,0-24,9

> 25

Creatinina ( mg/dL) (sin IRA)

< 0,4

0,5-1,4

1,5-1,94

> 1,95Creatinina (mg/dL) (con IRA)

0-1,4

> 1,5

Volumen urinario (cc/da)

< 399

400-599

600-899

900-14991.500-1.999

2.000-3.999

> 4.000

BUN (mg/dL)

< 16,917-19

20-39

40-79> 80

Sodio (mEq/L)

< 119

120-134

135-154

> 155

Albmina (g/dL)

< 1,9

1,0-2,4

2,5-4,4> 4,5

Bilirrubina (mg/dL)

> 1,9

2,0-2,9

3,0-4,9

5,0-7,9

> 8,0

30

3

19

5

0

1

5

3

0

4

7

0

10

15

8

7

54

0

1

02

7

1112

3

4

0

4

11

6

04

0

5

6

8

16


6/15

60-199

200-349

> 350

0

3

5


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Tabla 2. Variables incluidas en cada uno de los sistemas de severidad

Variables MPM IIadmisin

MPM IIa las 24,48, y 72 hs

SAPS II APACHE III

Estado de saludo crnico

SIDA Cirrosis Linfoma Neoplasia hematolgica Leucemia, mieloma mltiple Insuficiencia heptica Cncer metastsico Inmunosupresin Insuficiencia renal crnica

Valores fisiolgicos

Temperatura Frecuencia cardaca Frecuencia respiratoria Presin arterial (media o sistlica) Hematocrito Glbulos blancos Albmina Bilirrubina Glucosa Sodio srico Potasio srico Bicarbonato srico

Urea o BUN Creatinina Volumen urinario PO2 PaO2 o (A-a)DO2 PaO2 o FiO2 (ventilado o CPAP) pH y PCO2 (estado cido base) Tiempo de protrombina Escala de coma de Glasgow

Diagnsticos agudos

Insuficiencia renal aguda Arritmia cardaca ACV Sangrado digestivo Infeccin

Efecto de masa cerebral Seleccin de uno entre 78 Otros


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Edad Origen del paciente Tipo de admisin CPR antes del ingreso a UTI Asistencia respiratoria mecnica Terapia vasoactiva

Tabla 3. Escore de evaluacin de la falla orgnica secuencial (SOFA) (Vincent J., y col.: Intensive

Care Med 22:707-1996)Sistema orgnico 1 2 3 4

Respiracin (PaO2/FiO2mm Hg)


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sugiere que si el fallo circulatorio que conduce a la disfuncin orgnica severa con compromiso

progresivo de rganos persiste o se amplifica luego del tratamiento por cinco das, se asocia conmal pronstico. Cabre y col., en Espaa, comprobaron que en los pacientes por encima de 60 aos,

la presencia de un SOFA mximo de 13 o ms en cualquiera de los primeros cinco das, un SOFA

mnimo inferior a 10 en cualquier momento, y un SOFA con tendencia estable o en aumento, se

asocia con una mortalidad del 100%. Desde un punto de vista prctico conviene recordar que unpaciente con un escore SOFA por encima de 10, una edad por encima de 60 aos, y una tendencia

positiva o sin cambio en los primeros cinco das tendr una mortalidad del 100%.

Kajdacsy-Balla y col., evaluando el TMS, comprobaron que existen significativas

disparidades en la mortalidad observada y predicha para pacientes infectados y no infectados.Luego de adicionar la infeccin como una covariable (SOFA Max-infection model), la performance

mejora. Ello significa que cuando se utiliza el escore SOFA para evaluar la gravedad de un proceso,

se debe ajustar para la presencia o ausencia de infeccin.

El diagnstico de ingreso del paciente a la Unidad tambin influye el pronstico paraaqullos que desarrollan disfunciones orgnicas. La mortalidad hospitalaria es generalmente mayorpara los pacientes con fallas orgnicas cuyo diagnstico de ingreso es clnico y para aqullos que

deben ser sometidos a ciruga de urgencia. La mortalidad, por otra parte, es menor en pacientes

admitidos por trauma mltiple que en aqullos ingresados por sepsis o luego de un paro cardaco.

EMPLEO DE LOS ESCORES DE SEVERIDAD

Los escores de severidad han sido propuestos para ser utilizados en la prediccin evolutiva

de pacientes individuales, para evaluar la performance de las UTIs y para facilitar la realizacin delos ensayos teraputicos. En general, los usos propuestos deben ser considerados para un nivel depacientes individuales y para un anlisis de grupos poblacionales. Esto es, los escores se pueden

utilizar para tratar de establecer por anticipado el pronstico de un paciente en particular, o para

reconocer la evolucin de un grupo de pacientes. A pesar de los numerosos ensayos realizados conlos escores precedentes, an no existe una opinin universalmente aceptada respecto a su utilidad.

Un hecho a destacar es que en muchos estudios observacionales se ha sugerido que los

mdicos de terapia intensiva discriminan entre sobrevivientes y no sobrevivientes de una manera

ms adecuada que los sistemas de escores en las primeras 24 horas de admisin. En un estudio

reciente, Sinuff y col. evaluaron 12 estudios que comparaban la prediccin por el mdico y por elsistema de escore en pacientes ingresados a UTI. El hallazgo principal fue que tanto los mdicos

como los sistemas objetivos de escore tenan una capacidad moderada para discriminar entre los

sobrevivientes y no sobrevivientes, y que los mdicos eran ms eficientes que los sistemas deescores. Ello plantea difciles decisiones ticas respecto al rol de estos escores para establecer

conductas, y destaca el riesgo de los mismos en cuanto a las decisiones que impliquen suspender

medidas de soporte vital.


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Prediccin para pacientes individuales

Meyer y colaboradores comprobaron que ya sea que se utilice el criterio clnico o un escore

de riesgo objetivo para establecer la posibilidad de muerte de un paciente en particular, la

posibilidad de error es muy elevada. En efecto, de los pacientes en que ambos mtodos predijeron lamuerte, el 40% sobrevivan en el momento de la evaluacin final. La conclusin de los autores es

que no existe ningn mtodo para predecir la mortalidad individual. Por lo tanto, un buen sistema

de severidad provee una estimacin exacta del nmero de pacientes que se espera que muerandentro de un grupo de pacientes similares; el mismo no establece ninguna prediccin sobre que

paciente particular ser el que vivir y cual el que morir. Utilizando un modelo de severidad bien

calibrado, se puede esperar razonablemente que aproximadamente el 75% de los pacientes con unaprobabilidad de muerte del 0,75 morir, pero no se puede saber por anticipado cual ser el 75% que

muera y cual ser el 25% que sobreviva.

La posibilidad de que las decisiones clnicas puedan ser facilitadas si se dispone de un

mtodo de evaluacin pronstica objetivo es atractiva. Los mdicos estn interesados en disponerde un sistema de severidad para pacientes individuales como un agregado a su opinin informadapero subjetiva. El empleo de estas herramientas como parte del rbol de toma de decisiones es una

eleccin razonable y prudente. Sin embargo, las decisiones deben continuar siendo de la absoluta

responsabilidad de los mdicos y deben basarse en mltiples criterios, uno de los cuales puede ser lagravedad, tal como se estima con un sistema de evaluacin bien calibrado.

Evaluacin de la performance de las Unidades

A la luz de las controversias que involucran la estructura, beneficios y costos de la MedicinaCrtica, los sistemas pronsticos proveen un cuerpo de anlisis objetivo que puede ayudar a los

mdicos y a los administradores a analizar y reconocer la eficacia del cuidado mdico brindado ensu propia unidad, en comparacin con una base de datos desarrollada a partir de dichos escores.

Utilizando el sistema APACHE III, Knaus y colaboradores estimaron la probabilidad de

mortalidad hospitalaria en una muestra consecutiva de 16.622 pacientes de 42 unidades. Observaronque la relacin entre la mortalidad observada y la esperada vara entre el 0,67 y el 1,21 en distintas

UTIs. Esto significa que en algunas unidades la mortalidad observada es menor que la esperada por

el modelo, y en otras unidades es mayor. Le Gall y colaboradores, utilizando el sistema SAPS IIcon el mismo objetivo, estimaron la probabilidad de mortalidad hospitalaria y observaron la

mortalidad real en Unidades de varios pases. La relacin entre los pases vari del 0,74 al 1,31, con

algunos pases con mayor nmero de muertes que las esperadas y otros con un nmero menor.

Los resultados precedentes no significan necesariamente que existan diferencias objetivas

entre la calidad de cuidados brindados por distintas unidades o por unidades de distintos pases. Lasrelaciones precedentes deben ser interpretadas como una indicacin de que es necesario estudiar

ms profundamente los factores operativos en las distintas unidades para establecer aqullos

asociados con las diferencias de mortalidad.


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Ensayos teraputicos

Un problema crtico en la realizacin de los estudios clnicos prospectivos es la capacidad de

demostrar que el grupo control y el grupo bajo tratamiento presenta el mismo grado de gravedad de

enfermedad. Los sistemas de escore pronstico permiten establecer una medida de la gravedad de laenfermedad y pueden ser utilizados en forma efectiva en este contexto. Al momento actual, estos

escores se han utilizado para la seleccin de los pacientes en los distintos ensayos teraputicos

realizados en pacientes spticos.

CONTROVERSIAS RELACIONADAS CON EL EMPLEO DE LOS ESCORESPRONSTICOS

A pesar del entusiasmo de un grupo de especialistas en Medicina Crtica por los sistemas de

escore pronstico, se han realizado crticas y observaciones respecto al empleo de los mismos. Acontinuacin se analizan algunas de las estimaciones.

Aplicacin a unidades especializadas

Nadie discute la necesidad de realizar una evaluacin extensa de cualquier sistema

pronstico. Como ya se ha indicado, los mismos deben tener un alto grado de discriminacin y de

calibracin. Por lo tanto, se debe tener cuidado con la aplicacin de los mismos en Unidadesaltamente especializadas con poblaciones seleccionadas. Por ejemplo, en unidades de trauma,

neuroquirrgicas o incluso de ciruga general, se debe ser muy cuidadoso en la demostracin de los

poderes de discriminacin y de calibracin antes de emplear un modelo pronstico. El modelo

APACHE II ha sido criticado debido a su debilidad para pronosticar en grupos poblacionalesespecficos: trauma, SIDA, posoperatorio cardiovascular. No se deben aplicar estos modelos en

reas diferentes de aqullas en las cuales han sido desarrollados y validados.

Evaluacin de la calidad de atencin

Uno de los motivos principales para lo cual fueron diseados los escores pronsticos fue

para asegurar la calidad de atencin. Sin embargo, se debe tener en cuenta el tiempo y el esfuerzo

requerido para colectar y analizar adecuadamente los datos. Todo dato que es colectado en formamanual y entrado en un ordenador debe ser corroborado adecuadamente.

La interpretacin de los datos es un hecho problemtico, ya que se debe tener en cuenta que

estos modelos son tiles en relacin al momento y al lugar donde fueron desarrollados. Laaplicacin de los mismos en pases fuera del de origen o su aplicacin dcadas despus de su

desarrollo puede resultar en resultados estadsticos en ms o en menos con respecto a la calidad deatencin. Esto puede significar no que la UTI en anlisis es significativamente diferente de lo

predicho, sino que el modelo no est adecuadamente calibrado para ser utilizado en ese pas o en

ese perodo de tiempo.


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Aplicacin para evaluar la evolucin individual

Los sistemas de escore pronstico fueron desarrollados inicialmente para predecir la

evolucin en poblaciones de pacientes y no en pacientes individuales. El sistema APACHE III se ha

propuesto para predecir el riesgo de mortalidad en pacientes individuales. Los datos del escore seingresan en forma diaria. Cada estimacin diaria se basa en el resultado del da de ingreso y en el

escore APACHE ms reciente, as como en la localizacin del paciente y la categora de la

enfermedad. El uso de los sistemas pronsticos para predicciones individuales puede ser tentador,pero al mismo tiempo muy riesgoso. En efecto, ningn sistema ha probado ser 100% exacto, lo cual

hace que la informacin colocada en manos inapropiadas puede ser peligrosamente mal aplicada.

Contencin de costos

En una situacin de demandas crecientes y de costos finitos, la Medicina Crtica se

encuentra en estrecha observacin a fin de brindar una adecuada relacin costos beneficios y costos

eficacia. El establecer un escore pronstico puede ser til para realizar la seleccin (triage) de lospacientes en cuanto a la alocacin en terapia intensiva, en unidades de cuidados intermedios, o en

pisos de atencin general. Esto representa una situacin desafiante, por cuanto puede hacer que

pacientes que se beneficien, aunque sea marginalmente, de los cuidados en terapia intensiva, seanderivados a reas de menor atencin, con los consiguientes riesgos implcitos.

Uso de los sistemas de escore pronstico en la toma de decisiones ticas

Cuatro premisas ticas bsicas gobiernan todas las decisiones medicas: autonoma,beneficencia, no maleficencia y justicia distributiva. Algunos autores han propuesto que los

sistemas de escore pronstico contribuyen positivamente a todos estos preceptos. La autonoma del

paciente es aumentada por la informacin adicional que estos sistemas pueden proveer al mismo, locual, como consecuencia, facilita la toma de decisiones. La beneficencia es aumentada a travs de lacapacidad del mdico de recibir informacin que puede ser utilizada para tomar decisiones en

situaciones de falta de certezas. La no maleficencia es aumentada por la capacidad del mdico de

evitar proponer teraputicas no beneficiosas. La justicia distributiva es aumentada a travs de lacapacidad de disponer de los recursos y de las teraputicas en forma razonable. Se debe tener en

cuenta, sin embargo, que dado el grado de debate existente sobre estos sistemas, el uso de los

escores pronsticos en reas de tica mdica contina siendo muy controvertido.

CONCLUSIN

Los sistemas de escore pronstico permiten al personal mdico y administrativo evaluar la

performance de una UTI en relacin con otras. Estos sistemas se estn utilizando en forma crecienteen distintos pases del mundo. Teniendo en cuenta la complejidad de los pacientes crticos y la

variedad de organizaciones de Medicina Intensiva en distintos lugares, los mismos proveen una

herramienta mayor para evaluar dichos servicios. Independientemente del modelo de cuidado

crtico empleado, los mdicos disponen en la actualidad de un instrumento para evaluar su


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performance. En adicin a su empleo en tal sentido, estos sistemas pueden servir otros propsitos

potenciales. A pesar de ello, los mismos y sus aplicaciones aun son controvertidos. Se trata desistemas cada vez ms complejos, lo cual hace que puedan ser mal interpretados e incluso mal

utilizados.

Al momento actual es importante realizar una evaluacin creciente y con una base de datos

cada vez ms amplia de los distintos sistemas de asistencia mdica. Un ejemplo de una base de

datos nacional es el Proyecto de la Sociedad Americana de Medicina Crtica (SCCM) denominadoIMPACT, el cual se basa en la coleccin de datos en forma estandarizada en mltiples Unidades de

USA. A fines del ao 1999, se encontraban en procesamiento los datos de ms de 37.000 pacientes.

Una necesidad imperiosa es el desarrollo de un sistema que permita establecer pronsticos a mslargo plazo, por ejemplo seis meses despus del alta de UTI. En este sentido, el modelo SUPPORT

(Study to Understand Prognosis and Preferences for Outcomes and Risks of Treatments) se

encuentra en pleno desarrollo.

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El Factor Pronostico en Terapia Intensiva

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