Utilidad de la puntuación qSOFA para predecir mortalidad hospitalaria en pacientes con cáncer / Usefulness of the qSOFA score for predicting hospital mortality in cancer patients

Resumen Antecedentes: El quick Sequential Sepsis-related Organ Failure Assessment (qSOFA) es una puntuación propuesta para identificar de forma rápida a pacientes con mayor probabilidad de morir. Objetivo: Describir la utilidad de la puntuación qSOFA para predecir mortalidad hospitalaria en pacientes con cáncer. Material y métodos: Estudio transversal realizado entre enero de 2021 y diciembre de 2022. La mortalidad hospitalaria fue la variable dependiente. Se calculó el área bajo la curva ROC (ABC) para determinar la capacidad discriminativa de qSOFA para predecir mortalidad hospitalaria. Resultados: Se incluyeron 587 pacientes con cáncer. La puntuación qSOFA < 1 obtuvo una sensibilidad de 57.2 %, una especificidad de 78.5 %, un valor predictivo positivo de 55.4 % y un valor predictivo negativo de 79.7 %. El ABC de qSOFA para predecir mortalidad hospitalaria fue de 0.70. La mortalidad hospitalaria de los pacientes con qSOFA de 2 y 3 puntos fue de 52.7 y 64.4 %, respectivamente. La mortalidad hospitalaria fue de 31.9 % (187/587). Conclusión: qSOFA mostró capacidad discriminativa aceptable para predecir mortalidad hospitalaria en pacientes con cáncer.

Abstract Background: The quick Sequential Sepsis-related Organ Failure Assessment (qSOFA) is a score that has been proposed to quickly identify patients at higher risk of death. Objective: To describe the usefulness of the qSOFA score to predict in-hospital mortality in cancer patients. Material and methods: Cross-sectional study carried out between January 2021 and December 2022. Hospital mortality was the dependent variable. The area under the ROC curve (AUC) was calculated to determine the discriminative ability of qSOFA to predict in-hospital mortality. Results: A total of 587 cancer patients were included. A qSOFA score higher than 1 obtained a sensitivity of 57.2 %, specificity of 78.5 %, a positive predictive value of 55.4 % and negative predictive value of 79.7 %. The AUC of qSOFA for predicting in-hospital mortality was 0.70. In-hospital mortality of patients with qSOFA scores of 2 and 3 points was 52.7 and 64.4 %, respectively. In-hospital mortality was 31.9 % (187/587). Conclusions: qSOFA showed acceptable discriminative ability for predicting in-hospital mortality in cancer patients.

A risk score to predict admission to the intensive care unit in patients with Covid-19: the ABC-GOALS score / Puntaje de riesgo para predecir el ingreso a una unidad de cuidados intensivos en pacientes con Covid-19: puntaje ABC-GOALS

Abstract: Objective: To develop a score to predict the need for intensive care unit (ICU) admission in Covid-19. Materials and methods: We assessed patients admitted to a Covid-19 center in Mexico. Patients were segregated into a group that required ICU admission, and a group that never required ICU admission. By logistic regression, we derived predictive models including clinical, laboratory, and imaging findings. The ABC-GOALS was constructed and compared to other scores. Results: We included 329 and 240 patients in the development and validation cohorts, respectively. One-hundred-fifteen patients from each cohort required ICU admission. The clinical (ABC-GOALSc), clinical+laboratory (ABC-GOALScl), clinical+laboratory+image (ABC-GOALSclx) models area under the curve were 0.79 (95%CI=0.74-0.83) and 0.77 (95%CI=0.71-0.83), 0.86 (95%CI=0.82-0.90) and 0.87 (95%CI=0.83-0.92), 0.88 (95%CI=0.84-0.92) and 0.86 (95%CI=0.81-0.90), in the development and validation cohorts, respectively. The ABC-GOALScland ABC-GOALSclxoutperformed other Covid-19 and pneumonia predictive scores. Conclusion: ABC-GOALS is a tool to timely predict the need for admission to ICU in Covid-19.

Resumen: Objetivo: Desarrollar un puntaje predictivo de la necesidad de ingreso a una unidad de cuidados intensivos (UCI) en Covid-19. Material y métodos: Se evaluaron pacientes ingresados por Covid-19 en México. Se dividieron en un grupo que requirió ingreso a UCI y un grupo que nunca lo requirió. Se derivaron modelos predictivos incluyendo variables clínicas, de laboratorio e imagen y se integraron en el puntaje ABC-GOALS. Resultados: Se incluyeron 329 y 240 pacientes en cohortes de desarrollo y validación, respectivamente. Ciento quince pacientes de cada cohorte requirieron ingreso a UCI. Las áreas bajo la curva de los modelos clínico (ABC-GOALSc), clínico+laboratorio (ABC-GOALScl), clínico+laboratorio+imagen (ABC-GOALSclx) fueron 0.79 (IC95%=0.74-0.83) y 0.77 (IC95%=0.71-0.83); 0.86 (IC95%=0.82-0.90) y 0.87 (IC95%=0.83-0.92); 0.88 (IC95%=0.84-0.92) y 0.86 (IC95%=0.81-0.90) en las cohortes de derivación y validación, respectivamente. El desempeño del ABC-GOALS fue superior a otros puntajes de riesgo. Conclusión: ABC-GOALS es una herramienta para predecir oportunamente la necesidad de ingreso a UCI en Covid-19.