Why the surgical patients are so critical in their intensive care unit arrival? / Porque os pacientes cirúrgicos chegam em estado tão crítico na unidade de terapia intensiva?

PURPOSE: To assess the ability of the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) to stratify the severity of illness and the impact of delay transfer to an Intensive Care Unit (ICU) on the mortality of surgical critically ill patients. METHODS: Five hundred and twenty-nine patients (60.3% males and 39.7% females; mean age of 52.8 ± 18.5 years) admitted to the ICU were retrospectively studied. The patients were divided into survivors (n=365) and nonsurvivors (n=164). APACHE II and death risk were analysed by generation of receiver operating characteristic (ROC) curves. The interval time between referral and ICU arrival was also registered. The level of significance was 0.05. RESULTS: The mean APACHE II and death risk was 19.9 ± 9.6 and 37.7 ± 28.9%, respectively. The area under the ROC curve for APACHE II and death risk was 0.825 (CI = 0.765-0.875) and 0.803 (CI = 0.741-0.856). The overall mortality (31%) increased progressively with the delay time to ICU transfer, as also evidencied by the APACHE II score and death risk. CONCLUSION: This investigation shows that the longer patients wait for ICU transfer the higher is their criticallity upon ICU arrival, with an obvious negative impact on survival rates.

OBJETIVO: Investigar a habilidade do Acute Phisiologic and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) na estratificação da gravidade e o impacto causado pelo tempo de transferência para a unidade de terapia intensiva (UTI) sobre a mortalidade de pacientes cirúrgicos em estado crítico. MÉTODOS: Foram estudados retrospectivamente 529 pacientes (60,3% homens e 39,7% mulheres, média de idade = 52,8 ± 18,5 anos) admitidos na UTI, divididos em sobreviventes (n=365) e não sobreviventes (n=164). O APACHE II e o risco de óbito (RO) foram analisados por curvas ROC (Receiver Operating Characteristics). O tempo decorrido entre a solicitação da vaga e a chegada do paciente na UTI foi verificado. Considerou-se um nível de significância de 0,05. RESULTADOS: O APACHE II e o risco de óbito foram de 19,9 ± 9,6 e 37,7 ± 28,9%, respectivamente. A área sob a curva ROC para o APACHE II foi de 0,825 (IC = 0,765-0,875) e para o RO de 0,803 (IC = 0,741-0,856). A mortalidade geral (31%) cresceu progressivamente com o tempo decorrido entre a solicitação da vaga e a chegada do paciente na UTI, também evidenciado pelo APACHE II e o risco de óbito. CONCLUSÃO: Esta investigação mostra que quanto maior é a demora na transferência do paciente para a UTI mais aumenta a gravidade dos pacientes, cujo impacto na sobrevida é negativo.

The use of perioperative serial blood lactate levels, the APACHE II and the postoperative MELD as predictors of early mortality after liver transplantation / O uso da dosagem seriada do lactato sérico no perioperatório, do APACHE II e do MELD pós-operatório como preditores de mortalidade precoce após transplante hepático

PURPOSE: To evaluate the accuracy of different parameters in predicting early (one-month) mortality of patients submitted to orthotopic liver transplantation (OLT). METHODS: This is a retrospective study of forty-four patients (38 males and 10 females, mean age of 52.2 ± 8.9 years) admitted to the Intensive Care Unit of a tertiary hospital. Serial lactate blood levels, APACHE II, MELD post-OLT, creatinine, bilirubin and INR parameters were analyzed by receiver-operator characteristic (ROC) curves as evidenced by the area under the curve (AUC). The level of significance was set at 0.05. RESULTS: The mortality of OLT patients within one month was 17.3 percent. Differences in blood lactate levels became statistically significant between survivors and nonsurvivors at the end of the surgery (p<0.05). The AUC was 0.726 (95 percentCI = 0.593-0.835) for APACHE II (p = 0.02); 0.770 (95 percentCI = 0.596-0.849) for blood lactate levels (L7-L8) (p = 0.03); 0.814 (95 percentCI = 0.690-0.904) for MELD post-OLT (p < 0.01); 0.550 (95 percentCI = 0.414-0.651) for creatinine (p = 0.64); 0.705 (95 percentCI = 0.571-0.818) for bilirubin (p = 0.05) and 0.774 (95 percentCI = 0.654-0.873) for INR (p = 0.02). CONCLUSION: Among the studied parameters, MELD post-OLT was more effective in predicting early mortality after OLT.

OBJETIVO: Avaliar qual parâmetro é o mais eficiente na predição de mortalidade precoce (um mês) de pacientes submetidos a transplante ortotópico de fígado (OLT). MÉTODOS: Estudo retrospectivo em cinqüenta e oito pacientes adultos (44 homens e 14 mulheres, com uma idade média de 51,7 ± 10,1 anos) admitidos na Unidade de Terapia Intensiva de um hospital terciário. Os parâmetros como a dosagem seriada de lactato no sangue, APACHE II, MELD pós-OLT, creatinina, bilirrubina e INR foram analisados por curvas ROC (Receiver-operator characteristic), evidenciado pela área abaixo da curva (AUC). O nível de significância foi definido em 0,05. RESULTADOS: A mortalidade dos pacientes OLT em até um mês foi de 17,3 por cento. As diferenças no nível de lactato no sangue tornaram-se estatisticamente significantes entre sobreviventes e não sobreviventes no final da cirurgia (p < 0,05). A AUC foi de 0,726 (95 por centoCI = 0,593-0,835) para APACHE II (p = 0,02); 0,770 (95 por centoCI = 0,596-0,849) para o lactato sérico (L7-L8) (p = 0,03); 0,814 (95 por centoCI = 0,690-0,904) para MELD post-OLT (p < 0,01); 0,550 (95 por centoCI = 0,414-0,651) de creatinina (p = 0,64); 0,705 (95 por centoCI = 0,571-0,818) de bilirrubina (p = 0,05) e 0,774 (95 por centoCI = 0,654-0,873) para INR (p = 0,02). CONCLUSÃO: Dentre os vários parâmetros estudados, o MELD pós-OLT foi o mais eficaz na predição de mortalidade precoce em pacientes submetidos à OLT.

Energy expenditure in critically ill surgical patients. Comparative analysis of predictive equation and indirect calorimetry / Gasto energético em pacientes cirúrgicos. Análise comparativa entre equação preditiva e calorimetria indireta

PURPOSE: The aim of this investigation was to compare the resting energy expenditure (REE) calculated by the Harris-Benedict equation (REE HB) with the REE measured by indirect calorimetry (REE IC) in critically ill surgical patients under mechanical ventilation. METHODS: Thirty patients were included in this work. REE was calculated by the Harris-Benedict equation (REE HB) using real body weight, and it was also measured by indirect calorimetry (REE IC), which was performed for 30 minutes. RESULTS: REE HB had significant (p < 0.0005) but low correlation (Spearman r = 0.57) with REE IC, with a mean bias of 12 kcal.d-1 and limits of agreement ranging from - 599.7 to 623.7 kcal.d-1 as detected by the Bland-Altman analysis. CONCLUSION: These findings suggest that REE IC seems to be more appropriate than REE HB for accurate measurement of REE in critically ill surgical patients under mechanical ventilation.

OBJETIVO: O objetivo deste estudo foi comparar o gasto energético de repouso (GER), calculado pela equação de Harris-Benedict (GER HB) com o GER medido pela calorimetria indireta (GER CI) em pacientes cirúrgicos gravemente enfermos em ventilação mecânica. MÉTODOS: Trinta pacientes foram incluídos nesta investigação. O gasto energético de repouso foi calculado pela equação de Harris-Benedict (GER HB) utilizando o peso corporal real e medido pela calorimetria indireta (GER CI). A calorimetria indireta foi realizada durante 30 minutos. RESULTADOS: O gasto energético de repouso calculado pela equação de Harris-Benedict mostrou uma correlação significativa (p < 0,0005), porém fraca (Spearman r = 0,57) com GER CI, com um viés médio de 12 kcal.d-1 e os limites de concordância variando de - 599,7 a -623,7 kcal.d-1 como detectados pela análise de Bland-Altman. CONCLUSÃO: Estes achados sugerem que a calorimetria indireta parece ser mais apropriada do que a equação de Harris Benedict para a medida exata do GER em pacientes cirúrgicos gravemente enfermos em ventilação mecânica.