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Duração da permanência na unidade de terapia intensiva pediátrica

> 1.1 Âmbito da análise

A seguinte revisão do passado trabalho realizado na área de unidade de terapia intensiva (UTI) do período de permanência é dividida em duas partes. A primeira parte abrange os estudos realizados no período de permanência da UCIP, enquanto a segunda parte investiga a literatura sobre o período de permanência da UTI.

1.2 Estudos de duração da estadia na Unidade de cuidados intensivos pediátricos

Ruttimann amp; Pollack (1996) investigou a relação de duração da unidade de terapia intensiva pediátrica (UTIP) para a gravidade da doença e outros fatores potencialmente relevantes disponíveis nas primeiras 24 horas após a admissão. Um comprimento médio mediano e geométrico da permanência da PICU de 2,0 e 1,9 dias, respectivamente, e o percentil 95 superior aos 12 dias foram encontrados. Para evitar a influência indevida dos valores atípicos, todos os pacientes que permaneceram por mais de 12 dias foram considerados pacientes de longa duração (4,1% da amostra total) e foram excluídos do processo de construção do modelo. No modelo de predição de LOS, as variáveis ​​encontradas significativamente associadas (p lt; 0,05) com duração prolongada da permanência da UTIP incluíram pontuação Pediátrica de Risco de Mortalidade (PRISM), 10 grupos de diagnóstico, 3 fatores de pré-admissão (status operatório, paciente internado/ambulatório, anterior Admissão da UTIP) e o uso do primeiro dia da ventilação mecânica (Tabela 2.1).

Tabela 1.1: modelo de regressão Log-logística para o período de permanência

Tabela 1.3: Modelo de regressão linear generalizada (Gaussiano inverso) para o período de permanência (n = 9558)

Variável

Taxa de relação de estadia

95% Intervalo de confiança

p Valueâ €

PRISM III-24

â € ¡

â € ¡

0.0001

(PRISM III-24) °° 2

â € ¡

â € ¡

0.0001

Diagnósticos primários

infecções do SNC

1.41

1.28-1.56

0.0001

Doenças neoplásicas

1.22

1.13-1.31

0.0001

Asma

0,91

0.85-0.96

0,0045

Pneumonia

1.50

1.40-1.61

0.0001

Sobredosagem de drogas

0,74

0,70-0,79

0.0001

CV não operacional

1.22

1.14-1.32

0.0001

Operação CV

0,89

0.83-0.95

0.0006

Diabetes

0,74

0,67-0,81

0.0001

Especificações de admissão

Pós-operatório

0.92

0.88-0.96

0.0004

Interno

1.17

1.13-1.22

0.0001

Adquirir UTI anterior

1.26

1.15-1.38

0.0001

Terapia

Ventilação mecânica

1,68

1,60-1,77

0.0001

Interceptação do modelo (± SEM) = 1,423 ± 0,021 dias

SNC, sistema nervoso central; CV, sistema cardiovascular.

° Efeito da variável depois de ajustar os efeitos de todas as outras variáveis ​​no modelo.

â € Relação log-verossimilhança em comparação com a distribuição de qui-quadrado com 1 grau de liberdade.

• Veja a Fig. 2 (pg 82, Ruttimann et al., 1998).

Ajuste do modelo: desvio variado = 9558 (qui-quadrado com 9543 graus de liberdade, p gt; 0,45). Período de permanência observado versus predito, média (± SEM) em: amostra de treinamento (n = 9,558): 2,351 (± 0,032) versus 2,360 (± 0,011), p gt; 0,64; amostra de teste (n = 1.100): 2.461 (± 0.069) versus 2.419 (± 0.035), p gt; 0.49.

Fonte: Modificado de Ruttimann et al. (1998).

Ruttimann et al. (1998) também avaliaram a eficiência da PICU com o novo modelo de predição de LOS e a validação da avaliação por uma medida de eficiência baseada no uso diário de terapias específicas de unidades de terapia intensiva (com base no critério se em cada dia um paciente usou pelo menos um terapia que é melhor entregue na UTI). A eficiência da UTIP foi calculada como a proporção dos dias eficientes observados ou os dias representados pelas variáveis ​​preditoras para os dias de cuidados totais, e o acordo foi avaliado pela análise de correlação de classificação de Spearman. As comparações de eficiência da UTIP, tanto para os métodos baseados em preditores quanto para a terapia, são quase equivalentes. Ruttimann e colegas (1998) reconheceram a vantagem da eficiência baseada em preditores, uma vez que pode ser calculada somente a partir dos dados do dia da admissão.

Era do maior interesse dos pesquisadores estudar os LE prolongados também. Os pacientes de longa permanência (LSPs) na UTIP foram posteriormente examinados por Marcin et al. (2001). Conforme explicado anteriormente, os LSPs foram definidos como pacientes com um período de permanência superior ao 95º percentil ( gt; 12 dias). No estudo, foram determinados os perfis clínicos e o uso relativo de recursos de LSPs e foi desenvolvido um modelo de previsão para identificar LSPs para intervenções iniciais de redução de custos e qualidade. Para criar um algoritmo preditivo, a análise de regressão logística foi utilizada para determinar as características clínicas, disponíveis nas primeiras 24 horas após a admissão que foram associadas a LSPs. Marcin e colegas (2001) observaram que os pacientes de longa permanência na UCIP consomem uma quantidade desproporcional de recursos de cuidados de saúde e apresentam maiores taxas de mortalidade do que os pacientes de curta duração.

A análise multivariada do estudo identificou fatores preditivos de longa permanência como: idade lt; 12 meses, admissão UTI anterior, admissão de emergência, sem RCP antes da admissão, admissão de outra UTI ou unidade intermediária, requisitos de cuidados crônicos (total parenteral nutrição e traqueostomia), diagnósticos específicos (doença cardíaca adquirida, pneumonia e outros distúrbios respiratórios), nunca foram dispensados ​​do hospital, necessidade de suporte ventilatório ou cateter intracraniano, e um escore pediátrico de mortalidade III (PRISM III) entre 10 e 33 (Tabela 2.4). Marcin et al. (2001) concluiu que os LSPs têm resultados menos favoráveis ​​e usam mais recursos que os não-LSPs. O perfil clínico das LSP inclui aqueles mais jovens e aqueles que necessitam de dispositivos de cuidados crônicos. Esperava-se que o algoritmo preditivo ajudasse na identificação de pacientes com alto risco de estadias prolongadas apropriadas para intervenções específicas.

Tabela 1.4: Variáveis ​​independentes significativas da análise de regressão logística

Variável

Razão de Odds

IC 95%

p Valor

Idade lt; 12 meses

1,77

1.42-2.20

lt; .001

Adquirir UTI anterior

2.18

1.52-3.11

lt; .001

admissão de emergência

1.67

1.28-2.19

lt; .001

CPR antes da admissão

0,59

0,37-0,96

0,032

Admitido de outra ICU ou IMU

2.28

1,13-4,58

0,020

TPN crônico

3.09

1,39-6,92

0,006

Traqueostomia crônica

2.23

1.41-3.52

0,001

Pneumonia

2.73

2.03-3.68

lt; .001

Outro distúrbio respiratório

2.33

1.64-3.32

lt; .001

Doença cardíaca adquirida

3.07

2.01-4.67

lt; .001

Nunca foi dispensado do hospital

2.27

1.12-4.59

0,020

Ventilador

4.59

3.60-5.86

lt; .001

cateter intracraniano

2.78

1.76-4.41

lt; .001

PRISM III-24 pontuação entre 10 e 33

2.99

2.35-3.81

lt; .001

IC, intervalo de confiança; UTI, unidade de terapia intensiva; RCP, ressuscitação cardiopulmonar; IMU, unidade de cuidados intermediários; TPN, nutrição parenteral total; PRISM, Risco Pediátrico de Mortalidade.

Fonte: Modificado de Marcin et al. (2001).

Em um estudo de caso realizado por Kapadia et al. (2000) em um hospital infantil no Texas Medical Center em Houston, tempo discreto, os processos de Markov foram aplicados para estudar o curso de permanência em uma UCIP à medida que os pacientes se movimentam entre a gravidade dos estados de doença. Para estudar a dinâmica do movimento dos pacientes em UTIP, foram utilizados escores PRISM que representam a intensidade da doença. O estudo modelou o fluxo de pacientes como um processo de Markov discreto. Ao invés de descrever por uma série de serviços e pontuações, o curso de tratamento e o tempo de permanência em terapia intensiva foram descritos como uma seqüência de gravidade baixa, média e alta. O modelo Markoviano resultante pareceu adequar os dados. Esperava-se que os modelos forneçam informações sobre como a atual gravidade da doença provavelmente mudará ao longo do tempo e quanto tempo a criança provavelmente permanecerá na UTIP. O uso de uma abordagem markoviana permitiu a estimativa do tempo gasto pelos pacientes em diferentes estados de gravidade da doença durante a permanência da UTIP, para fins de monitoramento de qualidade e alocação de recursos.

1.2 Estudos sobre a duração da estadia na unidade de terapia intensiva

De acordo com Gruenberg et al. (2006), fatores institucionais, médicos, sociais e psicológicos afetam coletivamente o tempo de permanência (LOS) na unidade de terapia intensiva (UTI). Os fatores institucionais incluem localização geográfica, recursos, estrutura organizacional e liderança. Em termos de fatores médicos, intervenções médicas específicas, valores específicos de laboratório clínico e o tipo e gravidade das doenças dos pacientes foram relacionados ao período de permanência na UTI. Fatores sociais como a falta de comunicação de qualidade entre as famílias dos pacientes e os médicos ou outros profissionais de saúde, e o conflito entre as famílias dos pacientes e o pessoal do hospital resultaram em internações prolongadas de UTI e hospitalares. A ansiedade e a depressão experimentadas pelos membros da família de um paciente são características psicológicas que contribuem para a tomada de decisão inadequada e estadias prolongadas na UTI.

Para examinar o impacto da permanência prolongada na unidade de terapia intensiva (UTI) sobre a utilização de recursos, Arabi e colegas (2002) realizaram um estudo prospectivo para determinar a influência de certos fatores como possíveis preditores de permanência prolongada em um UCI médica/cirúrgica para adultos em um hospital de ensino de cuidados terciários. A permanência prolongada da UTI foi definida como o período de permanência e 14 dias. Os dados analisados ​​incluíram a demografia e o perfil clínico de cada nova admissão. Além disso, dois meios foram usados ​​para avaliar a gravidade da doença: o escore da Fisiologia Aguda e da Avaliação da Saúde Crônica (APACHE) II (Knaus et al., 1985, como citado em Arabi et al., 2002) e a Pontuação de Fisiologia Aguda Simplificada (SAPS ) II (Le Gall et al., 1993, como citado em Arabi et al., 2002).

O estudo identificou preditores encontrados significativamente associados à permanência prolongada de UTI: admissões não-eletivas, readmissões, razões respiratórias ou relacionadas ao trauma para admissão e evidências de infecção de 24 horas, oligúria, coagulopatia e necessidade para ventilação mecânica ou terapia vasopressora tiveram associação significativa com a permanência prolongada de UTI (Tabela 2.5 e 2.6). Verificou-se também que o APACHE II e o SAPS II foram ligeiramente mais elevados em pacientes com estada prolongada. Arabi et al. (2002) concluiu que os pacientes com estadias prolongadas de UTI formam uma pequena proporção de pacientes com UTI, mas eles consomem uma parcela significativa dos recursos da UTI. No entanto, o resultado deste grupo de pacientes é comparável ao dos pacientes com estadia mais curta. Os pronósticos identificados no estudo deveriam ser utilizados na segmentação desse grupo para melhorar a utilização dos recursos e a eficiência dos cuidados da UTI.

Tabela 1.5: Perfil demográfico e clínico dos pacientes no grupo de estudo [todos os valores apresentados são n (%), exceto quando indicado de outra forma]

Todos (n = 947)

duração da permanência na UTI

valor p

‰ 14 dias (n = 843)

gt; 14 dias (n = 104)

Idade (anos) ¹

12-44

391 (41.3)

349 (41.4)

42 (40.4)

NS

45-64

309 (32.6)

274 (32.5)

35 (33.7)

NS

¥ 65

247 (26.1)

220 (26.1)

27 (26.0)

NS

Sexo

Masculino

591 (62.4)

518 (61.4)

73 (70.2)

NS

Feminino

356 (37.6)

325 (38.6)

31 (29.8)

NS

Tipo de admissão

Eletivo

169 (17.8)

164 (19.5)

5 (4.8)

lt; 0.001

Não eletivo

778 (82.2)

679 (80,5)

99 (95.2)

lt; 0.001

Gravidade da doença

Pontuação APACHE II (média ± DP)

19 ± 9

19 ± 9

21 ± 8

0,016

Pontuação SAPS II (média ± DP)

38 ± 20

37 ± 20

43 ± 16

0,003

Traqueostomia

113 (11,9)

52 (6.2)

61 (58.7)

lt; 0.001

mortalidade na UTI

193 (20.4)

173 (20.5)

20 (19.2)

NS

NS, não significativo.

¹Porque o arredondamento, algumas porcentagens podem não corresponder exatamente a 100%.

Fonte: Modificado de Arabi et al. (2002).

Tabela 1.6: Possíveis preditores de estada prolongada e odds ratio associado

No. dos pacientes (%)

ORs para estadia prolongada

valor p

(n = 947)

OR

IC 95%

admissão não eletiva

778 (82.8)

4.7

1.9-11.7

lt; 0.001

Readmission

79 (8.3)

2.1

1.1-3.8

0,02

principal motivo de admissão

Cirúrgico

Trauma

171 (18.1)

2.1

1.4-3.4

lt; 0.001

Não-trauma cirúrgico

231 (24.4)

0,3

0.1-0.5

lt; 0.001

Médico

Cardiovascular

212 (22.4)

1.0

0,6-1,6

NS

Respiratório

159 (16.8)

2.2

1.4-3.6

lt; 0.001

Neurologic

36 (3.8)

0,5

0.1-2.0

NS

Outro

138 (14.6)

0,51

0,25-1,05

NS

Primeiros dados de 24 horas

Coagulopatia

345 (36.4)

1.5

1.0-2.3

0,05

Coma

156 (16.5)

1.5

0,9-2,5

NS

Infecção

203 (21.4)

2.3

1.5-3.5

lt; 0.001

Oliguria

124 (13.1)

1.8

1.1-3.1

0,02

Ventilação mecânica

478 (50,5)

1.9

1.3-2.9

0,03

terapia vasopressora

211 (22.3)

1.8

1.2-2.9

0,007

OU, odds ratio. NS, não significativo.

Fonte: Modificado de Arabi et al. (2002).

Em um estudo de coorte inicial realizado por Knaus et al. (1993), foi avaliada a quantidade de variação na mortalidade intra-hospitalar e duração da internação na UTI que pode ser explicada pelos dados clínicos disponíveis na internação na UTI. O estudo teve como objetivo explorar a capacidade de avaliar o desempenho da UTI com taxas de mortalidade hospitalar ajustadas ao risco e duração da internação na UTI. As principais variáveis ​​do paciente que se mostraram influentes para a mortalidade intra-hospitalar e o tempo de permanência na UTI foram o escore fisiológico agudo, a idade cronológica, sete condições comórbidas, como representado no escore APACHE III (Knaus et al., 1991, citado em Knaus et al. 1993), o principal motivo para a admissão à UTI, o estado da cirurgia (emergência ou eletiva), a localização do paciente antes da admissão na UTI e o período de internação hospitalar antes da admissão na UTI. O estudo resultou em um tempo médio não ajustado de internação na UTI variando de 3,3 para 7,3 dias e 78% da variação (R2 = 0,78) foi atribuído ao paciente e características institucionais selecionadas.

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