Propuesta de modelo de predicción de mortalidad complementario al triaje en un hospital universitario en Bogotá (Colombia)

El triaje permite la priorización de pacientes según su urgencia médica, y de ahí que este artículo se proponga realizar un modelo estadístico correlacionado con la mortalidad para generar alertas desde el triaje con una cohorte prospectiva de 6438 adultos que ingresaron a urgencias del Hospital Uni...

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Autores:
Jimenez, Camilo
Olejua Villa, Peter Alfonso
Aguiar Martinez, Leonar G.
Garcia-Pena, A.A.
Sotelo, Jorge
Cano-Gutierrez, Carlos
Moreno-Carrillo, Atilio
Jurado Sanabria, Natallie
Garzon Forero, Andres
Bustamante Suárez, Alvaro Andrés
Torres, Daniela
Paris Bravo, Gabriela
Santos Barros, Martha Cecilia
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/vnimedica/article/view/33189
http://hdl.handle.net/10554/62267
https://doi.org/10.11144/Javeriana.umed62-3.tria
Palabra clave:
Medicina de urgencias
Servicios médicos de urgencia
Triaje
Mortalidad
Indicadores de salud
Emergency medical services
Emergency medicine
Triage
Mortality
Health status indicators
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description El triaje permite la priorización de pacientes según su urgencia médica, y de ahí que este artículo se proponga realizar un modelo estadístico correlacionado con la mortalidad para generar alertas desde el triaje con una cohorte prospectiva de 6438 adultos que ingresaron a urgencias del Hospital Universitario San Ignacio del 1/3/2018 al 28/2/2019. Se dividieron aleatoriamente los datos en entrenamiento y prueba. Sobre los datos de entrenamiento se ejecutó una regresión logística bivariada entre triaje y mortalidad y, luego, una regresión logística multivariada. Después, el modelo se redujo mediante pruebas de razón de verosimilitud. En los datos de prueba se realizaron áreas bajo la curva (ROC, por sus siglas en inglés) para el cálculo de punto de corte, que se evaluó con medidas de asociación. Hubo ROC para los modelos realizados y se halló el modelo triaje con una ROC de 0,82; “reducido”, con una ROC de 0,90, y “Edad + sistólica”, con una ROC de 0,87, sin diferencia significativa. Se seleccionó el “reducido” con una sensibilidad de 0,869; una especificidad de 0,842; una VPP de 0,066, y una VPN de 0,998. El punto de corte se seleccionó con un árbol de decisiones según las variables significativas, que encontró una mayor mortalidad en pacientes triaje 1-2, con TAS menor de 117 mmHg y mayores de 58 años. El modelo final podría funcionar como tamización para generar alarmas de mortalidad en triaje iguales.
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CardiologíaGarcia-Pena, A.A.Colombia2018-2019Bogotá (Colombia)2022-11-15T16:38:42Z2022-11-15T16:38:42Z2021-09-27https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/vnimedica/article/view/331890041-9095 / 2011-0839 (Electrónico)http://hdl.handle.net/10554/62267https://doi.org/10.11144/Javeriana.umed62-3.triainstname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coEl triaje permite la priorización de pacientes según su urgencia médica, y de ahí que este artículo se proponga realizar un modelo estadístico correlacionado con la mortalidad para generar alertas desde el triaje con una cohorte prospectiva de 6438 adultos que ingresaron a urgencias del Hospital Universitario San Ignacio del 1/3/2018 al 28/2/2019. Se dividieron aleatoriamente los datos en entrenamiento y prueba. Sobre los datos de entrenamiento se ejecutó una regresión logística bivariada entre triaje y mortalidad y, luego, una regresión logística multivariada. Después, el modelo se redujo mediante pruebas de razón de verosimilitud. En los datos de prueba se realizaron áreas bajo la curva (ROC, por sus siglas en inglés) para el cálculo de punto de corte, que se evaluó con medidas de asociación. Hubo ROC para los modelos realizados y se halló el modelo triaje con una ROC de 0,82; “reducido”, con una ROC de 0,90, y “Edad + sistólica”, con una ROC de 0,87, sin diferencia significativa. Se seleccionó el “reducido” con una sensibilidad de 0,869; una especificidad de 0,842; una VPP de 0,066, y una VPN de 0,998. El punto de corte se seleccionó con un árbol de decisiones según las variables significativas, que encontró una mayor mortalidad en pacientes triaje 1-2, con TAS menor de 117 mmHg y mayores de 58 años. El modelo final podría funcionar como tamización para generar alarmas de mortalidad en triaje iguales.Pacientes del Hospital Universitario San IgnacioTriage allows priorization of patients according to their medical urgency. Multiple triage systems have been developed in the world. We propose a statistic model using triage to create an alert system related to mortality rates that could be used as a screening during triage. A prospective cohort of 6438 adults who came into Hospital Universitario San Ignacio’s emergency room between 03/01/2018 and /02/28/2019 was used. The data was divided into “training” and “testing”. A bivariate logistic regression between triage and mortality using “training” data was done. Afterwards a multivariate logistic regression was reduced, along with the previous information. In order to find the set point, an Area Under the Curve (ROC) was calculated using the “testing data”. The efficiency was evaluated using measures of association. Three different ROC models were created: “triage” showed an ROC-0.82, “reduced” an ROC-0.90 and “age+systolic” an ROC-0.87 not exhibiting significant difference. The reduced model was chosen, presenting sensitivity of 0.869, specificity of 0.842, PPV 0.062, NPV 0.998. A set point was chosen according to significant variables, and thus finding a higher mortality rate in those classified as triage 1-2, over 58 years old, presenting with SAP under 117mmHg. Our final model could be used as additional screening for patients within the same triage classification as an alert system for mortality.https://orcid.org/0000-0003-1513-897Xhttps://orcid.org/0000-0002-2478-0908https://orcid.org/0000-0002-5372-2459https://orcid.org/0000-0002-3606-2102https://orcid.org/0000-0002-3628-2551https://orcid.org/0000-0001-5680-7880https://orcid.org/0000-0001-9148-6111https://orcid.org/0000-0002-5388-8192https://orcid.org/0000-0001-8125-814Xhttps://orcid.org/0000-0002-5385-6967https://orcid.org/0000-0001-7816-9736https://orcid.org/0000-0001-9571-6834https://orcid.org/0000-0003-2887-3770Revista Nacional - IndexadaSiPDFapplication/pdfspaMedicina de urgenciasServicios médicos de urgenciaTriajeMortalidadIndicadores de saludEmergency medical servicesEmergency medicineTriageMortalityHealth status indicatorsPropuesta de modelo de predicción de mortalidad complementario al triaje en un hospital universitario en Bogotá (Colombia)Proposal of Predictive Model of Mortality in the Emergency Room in Addition to the Usual Triage System in a Teaching Hospital in Bogotá, ColombiaArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_650118Universitas Médica623ORIGINALPropuesta de modelo de predicción demortalidad complementario al triaje en unhospital universitario en Bogotá (Colombia).pdfPropuesta de modelo de predicción demortalidad complementario al triaje en unhospital universitario en Bogotá (Colombia).pdfArtículoapplication/pdf783096http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/62267/1/Propuesta%20de%20modelo%20de%20predicci%c3%b3n%20demortalidad%20complementario%20al%20triaje%20en%20unhospital%20universitario%20en%20Bogot%c3%a1%20%28Colombia%29.pdf233ed9fc2e56c23f418b47f8c2322b61MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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