Severity of disease scoring systems and mortality after non-cardiac surgery
Background: Mortality after surgery is frequent and severity of disease scoring systems are used for prediction. Our aim was to evaluate predictors for mortality after non-cardiac surgery. Methods: Adult patients admitted at our surgical intensive care unit between January 2006 and July 2013 was inc...
Main Authors: | , , , , , |
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Format: | Article |
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Elsevier
2018-05-01
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Series: | Brazilian Journal of Anesthesiology |
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Background: Mortality after surgery is frequent and severity of disease scoring systems are used for prediction. Our aim was to evaluate predictors for mortality after non-cardiac surgery. Methods: Adult patients admitted at our surgical intensive care unit between January 2006 and July 2013 was included. Univariate analysis was carried using Mann–Whitney, Chi-square or Fisher's exact test. Logistic regression was performed to assess independent factors with calculation of odds ratio and 95% confidence interval (95% CI). Results: 4398 patients were included. Mortality was 1.4% in surgical intensive care unit and 7.4% during hospital stay. Independent predictors of mortality in surgical intensive care unit were APACHE II (OR = 1.24); emergent surgery (OR = 4.10), serum sodium (OR = 1.06) and FiO2 at admission (OR = 14.31). Serum bicarbonate at admission (OR = 0.89) was considered a protective factor. Independent predictors of hospital mortality were age (OR = 1.02), APACHE II (OR = 1.09), emergency surgery (OR = 1.82), high-risk surgery (OR = 1.61), FiO2 at admission (OR = 1.02), postoperative acute renal failure (OR = 1.96), heart rate (OR = 1.01) and serum sodium (OR = 1.04). Dying patients had higher scores in severity of disease scoring systems and longer surgical intensive care unit stay. Conclusion: Some factors influenced both surgical intensive care unit and hospital mortality. Resumo: Justificativa: A mortalidade após cirurgia é frequente e os sistemas de classificação da gravidade da doença são usados para a previsão. Nosso objetivo foi avaliar os preditivos de mortalidade após cirurgia não cardíaca. Métodos: Os pacientes adultos admitidos em nossa unidade de terapia intensiva cirúrgica entre janeiro de 2006 e julho de 2013 foram incluídos. Análise univariada foi realizada usando o teste de Mann-Whitney, qui-quadrado ou exato de Fisher. Regressão logística foi realizada para avaliar fatores independentes com cálculo de razão de chances (odds ratio – OR) e intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Resultados: No total, 4.398 pacientes foram incluídos. A mortalidade foi de 1,4% na unidade de terapia intensiva cirúrgica e de 7,4% durante a internação hospitalar. Os preditivos independentes de mortalidade na unidade de terapia intensiva cirúrgica foram APACHE II (OR = 1,24); cirurgia de emergência (OR = 4,10), sódio sérico (OR = 1,06) e FiO2 na admissão (OR = 14,31). Bicarbonato sérico na admissão (OR = 0,89) foi considerado um fator protetor. Os preditivos independentes de mortalidade hospitalar foram idade (OR = 1,02), APACHE II (OR = 1,09), cirurgia de emergência (OR = 1,82), cirurgia de alto risco (OR = 1,61), FiO2 na admissão (OR = 1,02), insuficiência renal aguda no pós-operatório (OR = 1,96), frequência cardíaca (OR = 1,01) e sódio sérico (OR = 1,04). Os pacientes moribundos apresentaram escores mais altos de gravidade da doença nos sistemas de classificação e mais tempo de permanência em unidade de terapia intensiva cirúrgica. Conclusão: Alguns fatores tiveram influencia sobre a mortalidade tanto hospitalar quanto na unidade de terapia intensiva cirúrgica. Keywords: Postoperative mortality, Severity of disease scoring systems, APACHE II, SAPS II, Surgical intensive care unit, Non-cardiac surgery, Palavras-chave: Mortalidade após cirurgia, Sistemas de classificação da gravidade da doença, APACHE II, SAPS II, Unidade de terapia intensiva cirúrgica, Cirurgia não cardíaca |
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doaj-17fc7283832449678f95d759961b60492020-11-24T23:30:57ZengElsevierBrazilian Journal of Anesthesiology0104-00142018-05-01683244253Severity of disease scoring systems and mortality after non-cardiac surgeryPedro Videira Reis0Gabriela Sousa1Ana Martins Lopes2Ana Vera Costa3Alice Santos4Fernando José Abelha5Hospital de São João, Serviço de Anestesiologia, Porto, Portugal; Universidade do Porto, Faculdade de Medicina, Porto, PortugalHospital de São João, Serviço de Anestesiologia, Porto, PortugalHospital de São João, Serviço de Anestesiologia, Porto, PortugalUniversidade do Porto, Faculdade de Medicina, Porto, PortugalHospital de São João, Serviço de Anestesiologia, Porto, PortugalHospital de São João, Serviço de Anestesiologia, Porto, Portugal; Universidade do Porto, Faculdade de Medicina, Porto, Portugal; Corresponding author.Background: Mortality after surgery is frequent and severity of disease scoring systems are used for prediction. Our aim was to evaluate predictors for mortality after non-cardiac surgery. Methods: Adult patients admitted at our surgical intensive care unit between January 2006 and July 2013 was included. Univariate analysis was carried using Mann–Whitney, Chi-square or Fisher's exact test. Logistic regression was performed to assess independent factors with calculation of odds ratio and 95% confidence interval (95% CI). Results: 4398 patients were included. Mortality was 1.4% in surgical intensive care unit and 7.4% during hospital stay. Independent predictors of mortality in surgical intensive care unit were APACHE II (OR = 1.24); emergent surgery (OR = 4.10), serum sodium (OR = 1.06) and FiO2 at admission (OR = 14.31). Serum bicarbonate at admission (OR = 0.89) was considered a protective factor. Independent predictors of hospital mortality were age (OR = 1.02), APACHE II (OR = 1.09), emergency surgery (OR = 1.82), high-risk surgery (OR = 1.61), FiO2 at admission (OR = 1.02), postoperative acute renal failure (OR = 1.96), heart rate (OR = 1.01) and serum sodium (OR = 1.04). Dying patients had higher scores in severity of disease scoring systems and longer surgical intensive care unit stay. Conclusion: Some factors influenced both surgical intensive care unit and hospital mortality. Resumo: Justificativa: A mortalidade após cirurgia é frequente e os sistemas de classificação da gravidade da doença são usados para a previsão. Nosso objetivo foi avaliar os preditivos de mortalidade após cirurgia não cardíaca. Métodos: Os pacientes adultos admitidos em nossa unidade de terapia intensiva cirúrgica entre janeiro de 2006 e julho de 2013 foram incluídos. Análise univariada foi realizada usando o teste de Mann-Whitney, qui-quadrado ou exato de Fisher. Regressão logística foi realizada para avaliar fatores independentes com cálculo de razão de chances (odds ratio – OR) e intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Resultados: No total, 4.398 pacientes foram incluídos. A mortalidade foi de 1,4% na unidade de terapia intensiva cirúrgica e de 7,4% durante a internação hospitalar. Os preditivos independentes de mortalidade na unidade de terapia intensiva cirúrgica foram APACHE II (OR = 1,24); cirurgia de emergência (OR = 4,10), sódio sérico (OR = 1,06) e FiO2 na admissão (OR = 14,31). Bicarbonato sérico na admissão (OR = 0,89) foi considerado um fator protetor. Os preditivos independentes de mortalidade hospitalar foram idade (OR = 1,02), APACHE II (OR = 1,09), cirurgia de emergência (OR = 1,82), cirurgia de alto risco (OR = 1,61), FiO2 na admissão (OR = 1,02), insuficiência renal aguda no pós-operatório (OR = 1,96), frequência cardíaca (OR = 1,01) e sódio sérico (OR = 1,04). Os pacientes moribundos apresentaram escores mais altos de gravidade da doença nos sistemas de classificação e mais tempo de permanência em unidade de terapia intensiva cirúrgica. Conclusão: Alguns fatores tiveram influencia sobre a mortalidade tanto hospitalar quanto na unidade de terapia intensiva cirúrgica. Keywords: Postoperative mortality, Severity of disease scoring systems, APACHE II, SAPS II, Surgical intensive care unit, Non-cardiac surgery, Palavras-chave: Mortalidade após cirurgia, Sistemas de classificação da gravidade da doença, APACHE II, SAPS II, Unidade de terapia intensiva cirúrgica, Cirurgia não cardíacahttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0104001417301495 |