PRISM como predictor de mortalidad en la unidad de cuidados intensivos pediátricos del Instituto Nacional de Salud del Niño, Perú 2012
Descripción del Articulo
Introducción: La escala de PRISM es un predictor de mortalidad pediátrico que considera el riesgo de morir a partir del grado de afectación de 14 parámetros fisiológicos. Éste ha sido aplicado en diferentes partes del mundo, mostrando algunas discrepancias en su poder predictivo. Objetivos: Evaluar...
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| Fecha de Publicación: | 2016 |
| Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
| Repositorio: | UPC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/611311 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/611311 |
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Introducción: La escala de PRISM es un predictor de mortalidad pediátrico que considera el riesgo de morir a partir del grado de afectación de 14 parámetros fisiológicos. Éste ha sido aplicado en diferentes partes del mundo, mostrando algunas discrepancias en su poder predictivo. Objetivos: Evaluar el rendimiento del escore PRISM como predictor de mortalidad de los pacientes hospitalizados en la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP) del Instituto Nacional de Salud del Niño (INSN) en Lima, Perú. Material y Método: Se analizó la base de datos de pacientes ingresados a la UCIP-INSN durante el año 2012. Se calculó la curva ROC como medida de capacidad discriminativa. La calibración fue evaluada con la prueba de Hosmer y Lemeshow. También se calculó la tasa de mortalidad estandarizada (TME). Resultados: De un total de 388 casos el 17,3% fallecieron. Según escore de PRISM, el 91,1% tuvo un “bajo riesgo”, el 7,1% un “moderado riesgo” y el 1,8% “alto riesgo”. Se encontró asociación entre las categorías del PRISM y mortalidad (p<0,001). La curva ROC para PRISM fue 0,73 (IC95%: 0,66-0,80), la TME fue 1,01 y la calibración fue buena (p=0,65). Conclusiones: El escore PRISM muestra un rendimiento adecuado como predictor de mortalidad. |
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Vásquez A, Herrera-Perez E, Tantaleán J, Escalante-Kanashiro R. PRISM como predictor de mortalidad en la unidad de cuidados intensivos pediátricos del Instituto Nacional de Salud del Niño, Perú 2012. Acta Med Peru. 2016;33(1):9-14 |
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Material y Método: Se analizó la base de datos de pacientes ingresados a la UCIP-INSN durante el año 2012. Se calculó la curva ROC como medida de capacidad discriminativa. La calibración fue evaluada con la prueba de Hosmer y Lemeshow. También se calculó la tasa de mortalidad estandarizada (TME). Resultados: De un total de 388 casos el 17,3% fallecieron. Según escore de PRISM, el 91,1% tuvo un “bajo riesgo”, el 7,1% un “moderado riesgo” y el 1,8% “alto riesgo”. Se encontró asociación entre las categorías del PRISM y mortalidad (p<0,001). La curva ROC para PRISM fue 0,73 (IC95%: 0,66-0,80), la TME fue 1,01 y la calibración fue buena (p=0,65). Conclusiones: El escore PRISM muestra un rendimiento adecuado como predictor de mortalidad.Revisión por paresapplication/pdfspaColegio Médico del Perú (CMP)http://www.fondoeditorial.cmp.org.pe/revistas/index.php/AMP/article/view/121. Epstein D, Brill JE. A history of pediatric critical care medicine.Pediatr Res. 2005;58(5):987-96. 2. Gemke RJBJ, Bonsel GJ, van Vught AJ. Outcome assessment and quality assurance in pediatric intensive care. En: Tibboel D, van der Voort E. Update in Intensive Care and Emergency Medicine. Berlin: Springer-Verlag; 1996. 3. Gunning K, Rowan K. ABC of intensive care: outcome data and scoring systems. BMJ 1999;319(7204):241-4. 4. Eulmesekian P, Pérez A, Minces P, Ferrero H, Fiori T. Validación de dos modelos de predicción de mortalidad, PRISM y PIM2, en una Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos. Arch Argent Pediatr. 2006;104(5):387-92. 5. Garcia de Lorenzo A. Scores pronósticos y criterios diagnósticos en el paciente crítico. 2° edición. Madrid: Ediciones Ergon; 2006. 6. Shann F, Pearson G, Slater A, Wilkinson K. Paediatric index of mortality (PIM): A mortality prediction model for children in intensive care. Intensive Care Med. 1997;23(2):201-7. 7. Singhal D, Kumar N, Puliyel JM, Singh SK, Srinivas V. Prediction of mortality by application of prism score in intensive care unit. Indian Pediatr. 2001;38(7):714-9. 8. Bellad R, Rao S, Patil VD, Mahantshetti NS. Outcome of intensive care unit patients using Pediatric Risk of Mortality (PRISM) score. Indian Pediatr. 2009;46(12):1091-2. 9. Balakrishnan G, Aitchison T, Hallworth D, Morton NS. Prospective evaluation of the Paediatric Risk of Mortality (PRISM) score. Arch Dis Child. 1992;67(2):196-200. 10. Wells M, Riera-Fanego JF, Luyt DK, Dance M, Lipman J. Poor discriminatory performance of the Pediatric Risk of Mortality (PRISM) score in a South African intensive care unit. Crit Care Med.1996;24(9):1507-13. 11. Pollack MM, Ruttimann UE, Getson PR. Pediatric risks of mortality (PRISM) score. Crit Care Med. 1988;16(11):1110-6. 12. Guigñan O, Centritto C, Arias F, Reyes A. Aplicación de la escala de riesgo de mortalidad pediátrica (PRISM) en una Unidad de Terapia Intensiva Pediátrica Venezolana. Arch Venez Puer Ped. 2007;70(4):126-9. 13. Canonero I, Figueroa A, Cacciamano A, Oliver E, Cuestas E. Validación de los puntajes de mortalidad PRISM y PIM2 en una Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos de Córdoba. Arch Argent Pediatr. 2010;108(5):427-33. 14. La Estandarización: un método epidemiológico clásico para la comparación de tasas. Boletín Epidemiológico / OPS. 2002;23(3):9-12. 15. Taori RN, Lahiri KR, Tullu MS. Performance of PRISM (Pediatric Risk of Mortality) Score and PIM (Pediatric Index of Mortality) Score in a Tertiary Care Pediatric ICU. Indian J Pediatr. 2010;77(3):267-71. 16. León R, Tantaleán J, Santos A. Uso del PRISM en una Unidad de Cuidados Intensivos Pediátrica. Intensivos. 2001;3:22-7. 17. Tantaleán J, Paredes L, Santos A, Becerra R. Riesgo de muerte en la unidad de cuidados intensivos pediátricos: Uso del Prism. Rev Peru Pediatr. 2008;61(1):1-8. 18. Khajeh A, Noori NM, Reisi M, Fayyazi A, Mohammadi M, Miri- Aliabad G. Mortality risk prediction by application of pediatric risk of mortality scoring system in pediatric intensive care unit. 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Pediatr Crit Care Med. 2016;17(1):2-9.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCUnidades de Cuidado Intensivo Pediátrico85c90016-75cb-4f93-bdd2-d04261f4255e600Predicción28f686b2-e160-4c0a-8662-1126f40ad929600Mortalidad2c6f69ec-256f-40cb-8781-7a356b454dc7600Intensive Care Units8f2e39f3-4131-4cf0-9a8f-3aeed43be5be600Pediatrice0090964-989b-4617-aa05-3f3775be8046600Forecasting;f15d5e98-9044-48db-b103-a27e5583620f600Mortalitya8f03c55-dc26-4117-a33f-ce911cbf65c8600PRISM como predictor de mortalidad en la unidad de cuidados intensivos pediátricos del Instituto Nacional de Salud del Niño, Perú 2012PRISM as predictor of mortality in pediatric intensive care unit of the National Institute of Child Health, Peru 2012info:eu-repo/semantics/article2018-06-17T04:28:57ZIntroducción: La escala de PRISM es un predictor de mortalidad pediátrico que considera el riesgo de morir a partir del grado de afectación de 14 parámetros fisiológicos. Éste ha sido aplicado en diferentes partes del mundo, mostrando algunas discrepancias en su poder predictivo. Objetivos: Evaluar el rendimiento del escore PRISM como predictor de mortalidad de los pacientes hospitalizados en la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP) del Instituto Nacional de Salud del Niño (INSN) en Lima, Perú. Material y Método: Se analizó la base de datos de pacientes ingresados a la UCIP-INSN durante el año 2012. Se calculó la curva ROC como medida de capacidad discriminativa. La calibración fue evaluada con la prueba de Hosmer y Lemeshow. También se calculó la tasa de mortalidad estandarizada (TME). Resultados: De un total de 388 casos el 17,3% fallecieron. Según escore de PRISM, el 91,1% tuvo un “bajo riesgo”, el 7,1% un “moderado riesgo” y el 1,8% “alto riesgo”. Se encontró asociación entre las categorías del PRISM y mortalidad (p<0,001). La curva ROC para PRISM fue 0,73 (IC95%: 0,66-0,80), la TME fue 1,01 y la calibración fue buena (p=0,65). Conclusiones: El escore PRISM muestra un rendimiento adecuado como predictor de mortalidad.ORIGINAL12-48-1-PBPrims.pdf12-48-1-PBPrims.pdfapplication/pdf252365https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/611311/1/12-48-1-PBPrims.pdf0be143c61ea28b6e8e10afac6c5f96bcMD51trueLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81702https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/611311/2/license.txt255616c2e22876c8a237cd50f1bc22a3MD52falseTEXT12-48-1-PBPrims.pdf.txt12-48-1-PBPrims.pdf.txtExtracted Texttext/plain19495https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/611311/3/12-48-1-PBPrims.pdf.txt2626141ac09c356cf6960d6ee27f91a6MD53falseTHUMBNAIL12-48-1-PBPrims.pdf.jpg12-48-1-PBPrims.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg106122https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/611311/4/12-48-1-PBPrims.pdf.jpgfafa3fe3eecdac558acffcf73f688652MD54false10757/611311oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6113112019-08-30 08:10:18.051Repositorio académico upcupc@openrepository.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 |
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