Anest. intenziv. Med. 2023;34(3):120-124 | DOI: 10.36290/aim.2023.043

Prognostická skóre na JIP - klinické reviewPřehledový článek

Harazim M.
Interní gastroenterologická klinika Fakultní nemocnice Brno
Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Brno

Prognostické skórovací systémy v prostředí intenzivní péče využíváme k odhadu výsledků naší léčby, charakterizaci závažnosti onemocnění či orgánové dysfunkce či srovnání v rámci vědeckého výzkumu. Tento přehledový článek se věnuje historii a představení nejčastěji využívaných skórovacích systémů na jednotkách intenzivní péče. Snaží se ukázat jejich výkonnost, a také směr budoucího směřování, protože prognostické modely budou i nadále důležité nejen pro naše publikační výstupy, ale také pro optimalizaci využití zdrojů a zefektivnění poskytované péče.

Klíčová slova: APACHE, prognóza, SOFA, JIP, skórovací systémy.

Prognostic scores in the ICU

Prognostic scoring systems are employed in the intensive care unit to predict the outcome of our treatments, to characterize the severity of disease or organ dysfunction, or for comparisons in scientific research. This review article outlines the history and introduction of frequently utilized scoring systems in intensive care units. It aims to demonstrate performance and future directions, emphasizing the significance of prognostic models not only in publications but also for enhancing resource usage and improving the provided care.

Keywords: Intensive Care, APACHE, prognosis, SOFA, scoring systems.

Vloženo: 1. srpen 2023; Revidováno: 24. září 2023; Přijato: 2. říjen 2023; Zveřejněno online: 25. říjen 2023; Zveřejněno: 31. říjen 2023  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Harazim M. Prognostická skóre na JIP - klinické review. Anest. intenziv. Med. 2023;34(3):120-124. doi: 10.36290/aim.2023.043.
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Falcão ALE, Barros AGA, Bezerra AAM, Ferreira NL, Logato CM, Silva FP, et al. The prognostic accuracy evaluation of SAPS 3, SOFA and APACHE II scores for mortality prediction in the surgical ICU: an external validation study and decision­‑making analysis. Ann Intensive Care. 2019 Jan 30;9(1):18. doi: 10.1186/s13613-019-0488-9. PMID: 30701392; PMCID: PMC6353976. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    2. Haniffa R, Isaam I, De Silva AP, Dondorp AM, De Keizer NF. Performance of critical care prognostic scoring systems in low and middle­‑income countries: a systematic review. Crit Care. 2018 Jan 26;22(1):18. doi: 10.1186/s13054-017-1930-8. PMID: 29373996; PMCID: PMC5787236. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    3. Ko RE, Cho J, Shin MK, Oh SW, Seong Y, Jeon J, et al. Machine Learning­‑Based Mortality Prediction Model for Critically Ill Cancer Patients Admitted to the Intensive Care Unit (CanICU). Cancers (Basel). 2023 Jan 17;15(3):569. doi: 10.3390/cancers15030569. PMID: 36765528; PMCID: PMC9913129. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    4. Choi MH, Kim D, Choi EJ, Jung YJ, Choi YJ, Cho JH, et al. Mortality prediction of patients in intensive care units using machine learning algorithms based on electronic health records. Sci Rep. 2022 May 3;12(1):7180. doi: 10.1038/s41598-022-11226-4. PMID: 35505048; PMCID: PMC9065110. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    5. Subudhi S, Verma A, Patel AB, Hardin CC, Khandekar MJ, Lee H, et al. Comparing machine learning algorithms for predicting ICU admission and mortality in COVID-19. NPJ Digit Med. 2021 May 21;4(1):87. doi: 10.1038/s41746-021-00456-x. PMID: 34021235; PMCID: PMC8140139. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    6. Yeh TS, Pollack MM, Holbrook PR, Fields AI, Ruttiman U. Assessment of pediatric intensive care--application of the Therapeutic Intervention Scoring System. Crit Care Med. 1982 Aug;10(8):497-500. doi: 10.1097/00003246-198208000-00002. PMID: 7094595. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    7. Keene AR, Cullen DJ. Therapeutic Intervention Scoring System: update 1983. Crit Care Med. 1983 Jan;11(1):1-3. doi: 10.1097/00003246-198301000-00001. PMID: 6848305. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    8. Knaus WA. APACHE 1978-2001: the development of a quality assurance system based on prognosis: milestones and personal reflections. Arch Surg. 2002 Jan;137(1):37-41. doi: 10.1001/archsurg.137. 1. 37. PMID: 11772212. Přejít k původnímu zdroji...
    9. Lemeshow S, Teres D, Klar J, Avrunin JS, Gehlbach SH, Rapoport J. Mortality Probability Models (MPM II) based on an international cohort of intensive care unit patients. JAMA. 1993 Nov 24;270(20):2478-86. PMID: 8230626. Přejít k původnímu zdroji...
    10. Le Gall JR, Loirat P, Alperovitch A, Glaser P, Granthil C, Mathieu D, et al. A simplified acute physiology score for ICU patients. Crit Care Med. 1984 Nov;12(11):975-7. doi: 10.1097/00003246-198411000-00012. PMID: 6499483. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    11. Vincent JL, Moreno R, Takala J, Willatts S, De Mendonça A, Bruining H, et al. The SOFA (Sepsis­‑related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure. On behalf of the Working Group on Sepsis­‑Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Med. 1996 Jul;22(7):707-10. doi: 10.1007/BF01709751. PMID: 8844239. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    12. Zimmerman JE, Kramer AA, McNair DS, Malila FM. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) IV: hospital mortality assessment for today's critically ill patients. Crit Care Med. 2006 May;34(5):1297-310. doi: 10.1097/01.CCM.0000215112.84523.F0. PMID: 16540951. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    13. Harrison DA, Parry GJ, Carpenter JR, Short A, Rowan K. A new risk prediction model for critical care: the Intensive Care National Audit & Research Centre (ICNARC) model. Crit Care Med. 2007 Apr;35(4):1091-8. doi: 10.1097/01.CCM.0000259468.24532. 44. PMID: 17334248. Přejít k původnímu zdroji...
    14. Vincent JL, Moreno R. Clinical review: scoring systems in the critically ill. Crit Care. 2010;14(2):207. doi: 10.1186/cc8204. Epub 2010 Mar 26. PMID: 20392287; PMCID: PMC2887099. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    15. Moreno R, Rhodes A, Piquilloud L, Hernandez G, Takala J, Gershengorn HB, et al. The Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) Score: has the time come for an update? Crit Care. 2023 Jan 13;27(1):15. doi: 10.1186/s13054-022-04290-9. PMID: 36639780; PMCID: PMC9837980. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    16. Bosman RJ, Oudemane van Straaten HM, Zandstra DF. The use of intensive care information systems alters outcome prediction. Intensive Care Med. 1998 Sep;24(9):953-8. doi: 10.1007/s001340050695. PMID: 9803332. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    17. Kuzniewicz MW, Vasilevskis EE, Lane R, Dean ML, Trivedi NG, Rennie DJ, et al. Variation in ICU risk­‑adjusted mortality: impact of methods of assessment and potential confounders. Chest. 2008 Jun;133(6):1319-1327. doi: 10.1378/chest.07-3061. Epub 2008 Apr 10. PMID: 18403657. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    18. Wu T, Wei Y, Wu J, Yi B, Li H. Logistic regression technique is comparable to complex machine learning algorithms in predicting cognitive impairment related to post intensive care syndrome. Sci Rep. 2023 Feb 11;13(1):2485. doi: 10.1038/s41598-023-28421-6. PMID: 36774378; PMCID: PMC9922285. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    19. Escher M, Ricou B, Nendaz M, Scherer F, Cullati S, Hudelson P, et al. ICU physicians' and internists' survival predictions for patients evaluated for admission to the intensive care unit. Ann Intensive Care. 2018 Nov 14;8(1):108. doi: 10.1186/s13613-018-0456-9. PMID: 30430269; PMCID: PMC6236006. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    20. Meyer A, Zverinski D, Pfahringer B, Kempfert J, Kuehne T, Sündermann SH, et al. Machine learning for real­‑time prediction of complications in critical care: a retrospective study. Lancet Respir Med. 2018 Dec;6(12):905-914. doi: 10.1016/S2213-2600(18)30300-X. Epub 2018 Sep 28. PMID: 30274956. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    21. NKÚ. Kontrolní závěr z kontrolní akce - Zdravotnické informační systémy ve správě organizačních složek resortu zdravotnictví. 2017.

    Zpět na obsah


    Anesteziologie a intenzivní medicína

    Vážená paní, pane,
    upozorňujeme Vás, že webové stránky, na které hodláte vstoupit, nejsou určeny široké veřejnosti, neboť obsahují odborné informace o léčivých přípravcích, včetně reklamních sdělení, vztahující se k léčivým přípravkům. Tyto informace a sdělení jsou určena výhradně odborníkům dle §2a zákona č.40/1995 Sb., tedy osobám oprávněným léčivé přípravky předepisovat nebo vydávat (dále jen odborník).
    Vezměte v potaz, že nejste-li odborník, vystavujete se riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob, pokud byste získané informace nesprávně pochopil(a) či interpretoval(a), a to zejména reklamní sdělení, která mohou být součástí těchto stránek, či je využil(a) pro stanovení vlastní diagnózy nebo léčebného postupu, ať už ve vztahu k sobě osobně nebo ve vztahu k dalším osobám.

    Prohlašuji:

    1. že jsem se s výše uvedeným poučením seznámil(a),
    2. že jsem odborníkem ve smyslu zákona č.40/1995 Sb. o regulaci reklamy v platném znění a jsem si vědom(a) rizik, kterým by se jiná osoba než odborník vstupem na tyto stránky vystavovala.

    Ne
    Ano

    Pokud vaše prohlášení není pravdivé, upozorňujeme Vás,
    že se vystavujete riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob.