Objectives: To develop and validate a risk model for 1-year mortality based on variables available from early prehospital emergency attendance of patients with infection.
Material and methods: Prospective, observational, noninterventional multicenter study in adults with suspected infection transferred to 4 Spanish hospitals by advanced life-support ambulances from June 1, 2020, through June 30, 2022. We collected demographic, physiological, clinical, and analytical data. Cox regression analysis was used to develop and validate a risk model for 1-year mortality.
Results: Four hundred ten patients were enrolled (development cohort, 287; validation cohort, 123). Cumulative mortality was 49% overall. Sepsis (infection plus a Sepsis-related Organ Failure Assessment score of 2 or higher) was diagnosed in 29.2% of survivors vs 56.7% of nonsurvivors. The risk model achieved an area under the receiver operating characteristic curve of 0.89 for 1-year mortality. The following predictors were included in the model: age; institutionalization; age-adjusted Charlson comorbidity index; PaCO2; potassium, lactate, urea nitrogen, and creatinine levels; fraction of inspired oxygen; and diagnosed sepsis.
Conclusion: The model showed excellent ability to predict 1-year mortality based on epidemiological, analytical, and clinical variables, identifying patients at high risk of death soon after their first contact with the health care system.
Objetivo: Diseñar y validar un modelo de riesgo con variables determinadas a nivel prehospitalario para predecir el riesgo de mortalidad a largo plazo (1 año) en pacientes con infección.
Metodo: Estudio multicéntrico, observacional prospectivo, sin intervención, en pacientes adultos con sospecha infección atendidos por unidades de soporte vital avanzado y trasladados a 4 hospitales españoles entre el 1 de junio de 2020 y el 30 de junio de 2022. Se recogieron variables demográficas, fisiológicas, clínicas y analíticas. Se construyó y validó un modelo de riesgo para la mortalidad a un año usando una regresión de Cox.
Resultados: Se incluyeron 410 pacientes, con una tasa de mortalidad acumulada al año del 49%. La tasa de diagnóstico de sepsis (infección e incremento sobre el SOFA basal $ 2 puntos) fue del 29,2% en supervivientes frente a un 56,7% en no supervivientes. El modelo predictivo obtuvo un área bajo la curva de la característica operativa del receptor para la mortalidad a un año fue de 0,89, e incluyó: edad, institucionalización, índice de comorbilidad de Charlson ajustado por edad, presión parcial de dióxido de carbono, potasio, lactato, nitrógeno ureico en sangre, creatinina, saturación en relación con fracción inspirada de oxígeno y diagnóstico de sepsis.
Conclusiones: El modelo desarrollado con variables epidemiológicas, analíticas y clínicas mostró una excelente capacidad predictiva, y permitió identificar desde el primer contacto del paciente con el sistema sanitario, a modo de evento centinela, casos de alto riesgo.
Keywords: Decision making; Emergency health services; Infección; Infection; Prognosis; Pronóstico; Sepsis; Servicios de emergencias médicos; Toma de decisiones clínicas.