Hızlı Arama
Sınırlı kaynaklarla şiddetli çoklu travmada mortaliteyi tahmin etmek
Daniel Rajko Mijaljica1, Pavle Gregoric2, Nenad Ivancevic2, Vedrana Pavlovic2, Bojan Jovanovic2, Vladimir Djukic21Acil Cerrahi Departmanı, Acil Durum Merkezi, Sırbistan Üniversitesi Klinik Merkezi, Pasterova 2, Belgrad-Sırbistan2Belgrad Üniversitesi Tıp Fakültesi, Dr. Subotića 8, Belgrad-Sırbistan
AMAÇ: Yaralı hastaların durumlarının ciddiyetinin objektif olarak değerlendirilmesi, yeterli triyaj, karar verme, operasyon ve yoğun bakım yönetimi, önlem ve koruma, sonuç çalışmaları ve sistem kalite değerlendirmesi açısından çok önemlidir. Bu çalışma, yaygın olarak kullanılan altı travma skorlama sistemini mortalitenin öngörücüleri olarak karşılaştırmayı ve sınırlı kaynaklara sahip ortamlarda aralarında en güçlü olanı belirlemeyi amaçlamıştır. GEREÇ VE YÖNTEM: Haziran 2018–Ağustos 2020 tarihleri arasında Acil Cerrahi Kliniği yoğun bakım ünitesine (Birinci basamak travma merkezi, CSS Belgrad) başvuran yetmiş beş çoklu travmalı hasta çalışmaya dahil edildi. Dahil edilme kriterleri; yaş ≥16, ISS ≥16 ve SOFA ≥5 idi. Puanlar, lojistik regresyon modeli ve alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alanların (AUC) analizi kullanılarak değerlendirildi.
BULGULAR: Yirmi altı aylık süre boyunca, çoğunlukla künt travma (%97.3), trafik kazası (%68) ve serbest düşme (%25.3) olmak üzere yüksek seviyede seçilmiş vakalar dahil edildi. Toplam mortalite oranı %36 ile, 56 (%74.7) olguda cerrahi ve 19 (%25.3) olguda nonoperatif tedavi indikas-yonu verildi. Lojistik regresyon analizi, altı travma skorunun tamamının (ISS, NISS, APACHE2, SOFA, TRISS, KTS) anlamlı mortalite öngörücüleri olduğunu göstermiştir (p<0.001). Gözlemlenen eşik değerleri olan ISS: 39.5, NISS: 42, APACHE 2: 25, SOFA: 6.5 puanları, hayatta kalamayanlarda mortalite için öngörücü değerlerdir. Çok değişkenli bir analiz, en güçlü mortalite öngörücülerinin TRISS ve APACHE 2 olduğunu ve sırasıyla AUC’le-rin 0.9 ve 0.866 olduğunu göstermiştir.
TARTIŞMA: Çalışmamıza göre, en güçlü mortalite öngörücüleri APACHE 2 ve TRISS’dir; sınırlı kaynaklara sahip hastane ortamlarında bile istatistiksel olarak anlamlı olan KTS, beklendiği gibi performans göstermemiştir. “Altın saat”ten faydalanma aracı olarak KTS’yi, kabul aşamasında ISS veya NISS kullanımını, ve yoğun bakım ünitesine kabulden sonraki ilk 24 saatte kullanım için APACHE 2 veya TRISS’i önermekteyiz.
Predicting mortality in severe polytrauma with limited resources
Daniel Rajko Mijaljica1, Pavle Gregoric2, Nenad Ivancevic2, Vedrana Pavlovic2, Bojan Jovanovic2, Vladimir Djukic21Clinic For Emergency Surgery, Emergency Center, Clinical Center Of Serbia, Pasterova 2, Belgrade, Serbia2Medical Faculty, University Of Belgrade, Dr. Subotića 8, Belgrade, Serbia
BACKGROUND: Objective evaluation of the severity of injured patients is crucial for the adequate triage, decision-making, operative and intensive care management, prevention, outcome studies and system quality assessment. This study aimed to compare six, widely- used, trauma scores as predictors of mortality, and to identify the most powerful among them in limited-resources settings.
METHODS: Seventy-five polytraumatized patients, admitted to the ICU of the Clinic for Emergency Surgery (Level 1 trauma center, CSS Belgrade) from June 2018-August 2020, were included in the study. The inclusion criteria were age≥16, ISS≥16 and SOFA≥5 points. Scores were evaluated using logistic regression model and analysis of areas under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC).
RESULTS: During the 26 months period, highly selected cases, mostly of blunt trauma (97.3%), due to a road traffic accident (68%) and free-falls (25.3%) were included. Surgery was indicated in 56 (74.7%) and non-operative treatment in 19 (25.3%) cases, with overall mortality rate at 36%. Logistic regression analysis demonstrated that all six trauma scores (ISS, NISS, APACHE2, SOFA, TRISS, KTS) were significant mortality predictors (p<0.001). Observed cut-off values for ISS: 39.5, NISS: 42, APACHE 2: 25, SOFA 6.5 points are predictive for mortality in non-survivors. A multivariate analysis showed that the most powerful mortality predictors are TRISS and APACHE 2 with AUCs: 0.9 and 0.866.
CONCLUSION: According to our study the most powerful mortality predictors are APACHE 2 and TRISS, even in limited-resources hospital settings, while statistically significant KTS, did not perform as expected. We propose the appliance of the KTS, as the tool for exploiting “golden hour”, ISS or NISS during admission stage and APACHE 2 or TRISS for use in the first 24 hours after admission to ICU.
Makale Dili: İngilizce