Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Autor: Cajas Santana, Luis Javier
Asesor: Galeano Tapias, Adriana Catalina (Thesis advisor)
Fecha: 2012
Programa: Bogotá - Medicina -Fisioterapia
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Las escalas de predicción hacen parte fundamental en el cuidado de los pacientes críticamente enfermos por que permiten medir la gravedad y la probabilidad de  complicaciones. Sin embargo, existen ciertas desventajas como el entrenamiento del personal y tiempo que se requiere para la realización de la prueba. Se quiere por tanto  encontrar la relación con un marcador sérico único como el lactato que permita predecir desenlaces más fácilmente. Se comparó por tanto las escalas de APACHE II por ser la  más usada, APACHE IV por ser la última versión que incluye cirugía cardiovascular , la escala fisiológica aguda y el mayor nivel de lactato en las primeras veinte cuatro horas.  Mediante análisis de regresión lineal y logística se estudiaron estas correlaciones. Se encontró que no hay buena asociación entre las escalas, (APACHE II, APACHE IV,  escala fisiológica aguda,) y el lactato, pero si entre las escalas APACHE II y APACHE IV  Se encontró asociación entre el valor de lactato y el estado final del paciente con significancia estadística. Se concluye que a pesar de la mala correlación con las escalas;  el lactato puede predecir mortalidad pero debería ampliarse con estudios más grandes. / Abstract. The prediction scores are a fundamental part in the care of critically ill patients because they can measure the severity and likelihood of complications. However, there are certain  disadvantages as need for staff training and time required for the application. It therefore wants to find a relationship with a single serum marker such as lactate to predict outcomes more easily. We compared APACHE II scale as the most used, APACHE IV as the last release that include cardiovascular surgery, acute physiological score and the highest level of lactate in the first twenty four hours. By linear regression analysis and  logistic regression we studied these correlations. We did not found clear association between the scores (APACHE II ,APACHE IV), acute physiology score(APS) and lactate  but we did between the scores APACHE II and APACHE IV. Association was found between the value of lactate and the final condition of patients with statistical significance.  We conclude that despite the poor correlation with the scores, lactate can predict mortality; these data should be extended with larger studies

Correlación entre Apache IV, Apache II y el
mayor nivel de lactato en las primeras 24
horas en la predicción de mortalidad en
Pacientes de la Unidad de Cuidado Intensivo
de la Fundación San Carlos
Luis Javier Cajas Santana
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina
Departamento de Medicina Interna
Bogotá, D.C.
2012Correlación entre Apache IV, Apache II y el
mayor nivel de lactato en las primeras 24
horas en la predicción de mortalidad en
Pacientes de la Unidad de Cuidado Intensivo
de la Fundación San Carlos
Luis Javier Cajas Santana
Código: 598090
Trabajo de grado para optar al título de :
Médico Especialista en Medicina Interna
Director
Alejandro León
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina
Departamento de Medicina Interna
Bogotá, D.C.
2012Resumen y Abstract V
Resumen
Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las primeras
24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de Cuidado
Intensivo de la Fundación San Carlos
Correlation between Apache IV, Apache IIand the highest level of lactate measure
in the first 24 hours for mortality prediction among Patients in the Intensive Care
Unit of San Carlos Foundation
Las escalas de predicción hacen parte fundamental en el cuidado de los pacientes
críticamente enfermos por que permiten medir la gravedad y la probabilidad de
complicaciones. Sin embargo, existen ciertas desventajas como el entrenamiento del
personal y tiempo que se requiere para la realización de la prueba. Se quiere por tanto
encontrar la relación con un marcador sérico único como el lactato que permita predecir
desenlaces más fácilmente. Se comparó por tanto las escalas de APACHE II por ser la
más usada, APACHE IV por ser la última versión que incluye cirugía cardiovascular , la
escala fisiológica aguda y el mayor nivel de lactato en las primeras veinte cuatro horas.
Mediante análisis de regresión lineal y logística se estudiaron estas correlaciones. Se
encontró que no hay buena asociación entre las escalas, (APACHE II, APACHE IV,
escala fisiológica aguda,) y el lactato, pero si entre las escalas APACHE II y APACHE IV
. Se encontró asociación entre el valor de lactato y el estado final del paciente con
significancia estadística. Se concluye que a pesar de la mala correlación con las escalas;
el lactato puede predecir mortalidad pero debería ampliarse con estudios más grandes.
Palabras clave: APACHE II , APACHE IV , lactato , mortalidad , unidad de cuidado
intensivo.VI Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las primeras
24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de Cuidado
Intensivo de la Fundación San Carlos
Abstract
The prediction scores are a fundamental part in the care of critically ill patients because
they can measure the severity and likelihood of complications. However, there are certain
disadvantages as need for staff training and time required for the application. It therefore
wants to find a relationship with a single serum marker such as lactate to predict
outcomes more easily. We compared APACHE II scale as the most used, APACHE IV as
the last release that include cardiovascular surgery, acute physiological score and the
highest level of lactate in the first twenty four hours. By linear regression analysis and
logistic regression we studied these correlations. We did not found clear association
between the scores (APACHE II ,APACHE IV), acute physiology score(APS) and lactate
but we did between the scores APACHE II and APACHE IV. Association was found
between the value of lactate and the final condition of patients with statistical significance.
We conclude that despite the poor correlation with the scores, lactate can predict
mortality; these data should be extended with larger studies
Key words: APACHE II , APACHE IV , lactate , mortality , intensive care unit.Contenido
Pág.
Resumen ............................................................................................................................ V
Lista de gráficas ............................................................................................................... VI
1. Justificación . ................................................................................................................ 1
2. Objetivos ........................................................................................................................ 5
2.1Objetivo general ........................................................................................................... 5
2.2 Objetivos específicos ................................................................................................. 5
3. Planteamiento del p`roblema ....................................................................................... 7
4. Marco teórico ................................................................................................................. 9
4.1 Introducción ...................................................................................................... 9
4.2 Escalas de predicción ..................................................................................... 10
4.3 Apache ............................................................................................................ 11
4.4 Apache IV ........................................................................................................ 13
4.5 Fundación Apache .......................................................................................... 15
4.6 Lactado ........................................................................................................... 16
5. Metodología ................................................................................................................. 18
5.1 Selección de pacientes ...................................................................................... 18
5.2 Seguimiento .................................................................................................... 18
5.3 Registro información y archivo ........................................................................ 18
5.4 Diseño y tamaño de muestra .......................................................................... 19
5.5 Análisis estadístico ........................................................................................... 20
6. Resultados ................................................................................................................... 24
6.1 Características de los pacientes ........................................................................ 24
6.2 Variables fisiológicas ....................................................................................... 25
6.3 Mortalidad, escalas de riesgo y lactato ........................................................... 25
6.4 Relación en las variables Apache II Apache IV, APS y lactato ....................... 27
7. Análisis ........................................................................................................................ 37
8. Conclusiones .............................................................................................................. 37
Bibliografía ...................................................................................................................... 39Lista de gráficas
Gráfica 1. Mortalidad predicha por APACHE IV y mayor nivel de lactato……………..27
Gráfica 2. Mortalidad predicha por APACHE II y mayor nivel de lactato………………28
Gráfica 3. Mortalidad predicha por APACHEII y IV……………………………………….28
Gráfica 4.Puntaje de la escala fisiológica y lactato ………………………………………29
Gráfica 5.Curva ROC de lactato en mortalidad……………………………………………32
Gráfica 6. Valores de lactato según condición final.(1:muerto,2:vivo)…………………331. Justificación
El pronóstico de mortalidad y estancia en la UCI es de suma importancia para el
paciente, su familia y el sistema de salud, permitiendo plantear diversas opciones como
limitaciones terapéuticas, monitorias invasivas, implementación de nuevas medidas,
además de servir como herramienta para control de calidad de las unidades y del mismo
sistema de salud, posibilitando mejoras que finalicen en adecuados tratamientos y
reducción de costos. Teniendo en cuenta lo anterior, de las escalas manejadas en UCI, el
APACHE IV es el último modelo de predicción desarrollado, de mayor complejidad pero
mejor exactitud, aún no usado en población colombiana por lo que justifica iniciar su
aplicación y el APACHE II es la escala pronostica más difundida y usada en las unidades
de cuidado intensivo actualmente; sin embargo estas escalas está sujetas a los mismos
inconvenientes dado el tiempo, entrenamiento del personal y necesidad de validación
según la población. Por tal motivo tratar de correlacionar una escala de última
generación, una de las escalas más utilizadas con un valor de lactato que es de fácil
toma e interpretación, simplificaría el proceso de valoración y enfoque del paciente crítico
facilitando la implementación de estrategias de predicción en el país.
El estudio se realizaría en la UCI de la Fundación Hospital San Carlos dado que dicha
institución dentro de sus protocolos de prácticas estipula la toma de ciertos laboratorios
de ingreso de cada paciente, los cuales son requeridos para el cálculo de APACHE II , IV
y de la misma forma la recolección de gases sanguíneos con medición de lactato sea
arterial o venoso. Además de lo anterior se elije esta UCI por la facilidad de entrada y
recolección en el marco de un convenio docencia – servicio con la Universidad Nacional
de Colombia, convenio que permite que este complejo hospitalario sea centro principal
de prácticas del área médica de la institución educativa.2. Objetivos
2.1 Objetivo general
Determinar la correlación entre la escala de APACHE IV , APACHE II y el mayor nivel de
lactato sérico en las 24 horas de ingreso en la predicción de mortalidad en una muestra
de pacientes en una UCI de Bogotá (Colombia).
2.2 Objetivos específicos
 Evaluar la relación de mortalidad esperada según la escala APACHE IV y la que se
obtuvo en la muestra de pacientes.
 Evaluar la relación de mortalidad esperada según la escala APACHE II y la que se
obtuvo en la muestra de pacientes.
 Evaluar la relación entre los valores de APACHE IV y APACHE II
 Evaluar la relación entre los valores de APACHE IV y lactato sérico.
 Evaluar la relación entre los valores de lactato y la condición final de cada paciente.3. Planteamiento del problema
Las unidades de cuidado intensivo (UCI), juegan un papel fundamental en los sistemas
de salud atendiendo las necesidades de la población con situaciones críticas que
amenazan la vida requiriendo cuidados cercanos y constantes por parte de personal
especialmente entrenado , todo esto generando un gran costo por cada paciente.
Desde hace aproximadamente tres décadas se han desarrollado y remodelado
numerosas escalas que pretenden predecir la mortalidad y tiempo que un paciente
permanecerá en una UCI. Estas escalas permiten medir y describir cuantitativamente el
grado de severidad y compromiso de cada paciente, beneficiando así a pacientes, familia
y el sistema de salud. Sin embargo, dificultades importantes han aparecido durante el
desarrollo y aplicación de dichas escalas:
-Requieren, dado el gran número de variables de algunas de las escalas, un tiempo
específico para su aplicación, tiempo no siempre disponible en la UCI y ocasionalmente
la espera de 24 horas para definir las variables fisiológicas.
 Cada escala que se valora plantea la necesidad de establecer su poder de predicción
en el lugar de uso, con poblaciones diferentes a las de validación y en situaciones
epidemiológicas y sociales diferentes.
 A medida que las escalas se han ido reformulando a través del tiempo se han hecho
más complejas, con mayor número de variables, requiriendo mayor entrenamiento y
tiempo para su desarrollo.
 Pobre variabilidad interobservador.
 Siendo el infarto agudo de miocardio(IAM) y/o síndromes coronarios agudos una de
las principales causas de mortalidad e ingreso a UCI , es contradictorio que la gran8 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
mayoría de escalas, incluyendo las más populares (APACHEII y SAPSII), excluyen
pacientes con esta patología y por lo tanto no son útiles para estos casos.4. Marco teórico
4.1 Introducción
El paciente gravemente enfermo es un reto en la actualidad tanto para el personal de
salud que lo atiende como para el sistema de salud, dado su complejidad y variabilidad,
genera nuevas estrategias y terapias para reducir la mortalidad, el tiempo de
hospitalización, las secuelas y los costos. Desde el surgimiento de la medicina crítica en
la década de los 50, con la necesidad de innovación en terapias de soporte ventilatorio
en la epidemia de poliomielitis, un sin número de investigaciones en esta rama médica
permitieron rápidos avances en el conocimiento de procesos fisiopatológicos, tecnología,
biología molecular y ética entre otros(1).
A pesar de que este proceso continuo de mejoramiento en la atención y creación de
nuevos métodos terapéuticos ha sido exitoso globalmente, hay marcadas diferencias en
la forma en como se practica el cuidado intensivo en países en vía de desarrollo, como
los latinoamericanos. Los gastos porcentuales del Producto Interno Bruto para la salud
en América Latina, de acuerdo con la OMS(2), oscilan entre 6 % y 9 %, mientras que en
Canadá y Estados Unidos, es el 13% aproximadamente para el 2010 , lo que refleja la
dificultad local para implementar todas las medidas que requieran los pacientes y aún
más en estos grupos poblacionales de alto costo, como es difícil igualar los recursos con
referencia a los países desarrollados, se han realizado una serie de trabajos, tanto a nivel
gubernamental (3)como de las UCIs (unidades de cuidado intensivo) con ayuda de las
sociedades científicas de cuidado intensivo, para optimizar el recurso existente.
Algunas de las estrategias que se han creado son: guías para redireccionar los pacientes
críticamente enfermos, aumentar el número de camas de cuidado intermedio, las cuales
generan menos gastos en recursos tanto humanos como físicos, mejorar los sistemas de
comunicación, telemedicina, traslado de pacientes, entre otros.10 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
4.2 Escalas de predicción
La facultad de predecir desenlaces importantes en el grupo de pacientes críticos ha sido
también motivo de investigación constante. Estas escalas lejos de ser estáticas han
sufrido varios cambios siendo reajustadas a través del tiempo debido a las
modificaciones de las terapias de los pacientes que han mejorado las metas, además de
la inclusión de nuevos modelos estadísticos y variables que aunque elevan su
complejidad las hace más exactas. Desde la década de los 80 luego de la aparición de la
escala de APACHE II por sus siglas en inglés (Acute Physiology and Chronic Health
Evaluations), han aparecido otro gran número de alterativas como son las escalas de
SAPSII(4) , SOFA(5), MODS(6) que igualmente ha sido evaluadas en diferentes
situaciones como infección , trauma, cáncer y comparadas entre ellas(8-15) teniendo en
general como objetivos la posibilidad de predecir el riesgo de mortalidad y tiempo de
hospitalización en la UCI, basándose casi todas en tres aspectos principales que son:
las variables fisiológicas clínicas o estado de compromiso de órganos, variables
paraclínicas o de laboratorio que mejoran la precisión con la cual se estima el
compromiso multisistémico y factores propios de la historia clínica como lo son los
antecedentes patológicos o condiciones previas de cada individuo enfermo. A pesar de lo
anterior es de importancia anotar que no todas las escalas fueron creadas con el mismo
propósito, algunas solo como método de cuantificar el grado de severidad de la
enfermedad como la escala de MODS o SOFA; esta última inicialmente realizada para
pacientes sépticos, sin embargo tras su uso junto con otras escalas se reconoció la
importancia de los datos obtenidos y su correlación con desenlaces aún más importantes
como mortalidad aportando un valor pronóstico para los pacientes. El manejo de valor
pronóstico se desarrollo inicialmente solo para la escala de APACHE, posteriormente se
extendió al resto de modelos en todas las latitudes y casi a todos los grupos de
pacientes.
A pesar de esto, la utilidad de aplicar estas escalas va mas allá del simple valor
predictivo de mortalidad y estancia en UCI, otros de sus usos se enumeran a
continuación:Capítulo 11
 Clasificación objetiva y cuantitativa de la gravedad del cuadro clínico y grado de
compromiso orgánico
 Proporciona a el paciente, si es el caso que pueda recibir la información, o a la familia
datos más exactos y comprensibles de su estado (16,17)
 Comparar la utilidad de esquemas terapéuticos en cuanto a mortalidad, por lo que es
una herramienta útil en clasificación de pacientes para estudios clínicos (18,19)
 Control de la calidad de una UCI y verificación de efectividad de implementación de
medidas que mejoren la atención
 Estimar el riesgo de complicaciones
 Definir los niveles de cuidado en diferentes unidades según su complejidad
 Permite en ciertas ocasiones limitar esfuerzos terapéuticos y monitoreo invasivo y
tratar de brindar un manejo mas sintomático e inicio de medidas de cuidado paliativo
tempranamente (20).
4.3 Apache
El score de APACHE es quizás el más difundido y de mayor implementación en las
unidades de Colombia y el mundo. Este se basa en variables clínicas y de laboratorio del
estado actual y en condiciones clínicas previas del paciente, dado que las últimas, son
las que han mostrado mayor poder predictivo. El desarrollo de esta escala de
estratificación realizada por los doctores Knaus, Draper y Wagner se desarrolló a
mediados de los años 80 por que las UCIs carecían de un sistema de clasificación
consistente en las admisiones, con objetivo principal de medir la severidad de la
enfermedad(21). Desde su creación, ha sufrido varias modificaciones y revisiones hasta
la introducción de la última versión, el APACHE IV, donde la motivación es conocer de
forma cuantitativa el riesgo de muerte y el tiempo estimado de estancia hospitalaria. Por
tanto la mayor evidencia de validación y utilidad de la escala, se ha realizado en
versiones previas donde ha sido demostrado el beneficio de esta en cuanto a predicción,12 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
en diferentes grupos de patologías y poblaciones (22)(23)(24)(25)(26). Debido a su
amplio uso y como se mencionó, al progresivo surgimiento de nuevas escalas, estas
fueron comparadas para evaluar su superioridad. En comparación con el juicio clínico
subjetivo se encontró una buena correlación en el estado de los pacientes en general;
pero la escala fue mejor para la predicción y clasificación en los pacientes con alta
probabilidad de muerte(27)(28)(29). Posteriormente se realizaron múltiples
comparaciones entre escalas tomando como referencia el APACHE, mostrando tras la
reevaluación a la versión APACHEIII, que esta es superior como herramienta
discriminativa a SAPSII , SOFA , MPMII, APACHEII, Charlson, DELAWARE; situación
posiblemente explicada por un análisis de regresión logística único para cada variable,
contrario a un análisis más subjetivo hecho inicialmente para la segunda versión de
APACHE.(30)(31)(32)(33)(34)(35)(36).
A pesar de todas las ventajas atribuidas a este método de clasificación, es de suma
importancia mencionar los múltiples problemas a los que se ha enfrentado. Obstáculos
que han impulsado la continúa reevaluación de esta, con subsecuentes mejorías en
algunos aspectos. Entre los inconvenientes más frecuentes se encuentran:
 La necesidad de disponer de más tiempo para cada paciente y de personal entrenado
en realizar la escala (37)
 Tiempo de 24 horas mínimo para su realización, dado el requerimiento para la toma
de ciertas variables fisiológicas(38)
 Pobre relación interobservador evidenciada en algunos estudios(39)(40)(41)
 Desde el inicio, su aplicación en pacientes con diagnósticos relacionados con evento
coronario agudo ha sido limitado, siendo esta una patología de alto porcentaje en los
pacientes admitidos en la UCI, además de ser una de las principales causas de
mortalidad mundial.Capítulo 13
 Sobreestima el riesgo de mortalidad en pacientes sedados, con medicación
neuropsiquiátrica, como resultado de la inexactitud de la escala de Glasgow para la
valoración neurológica
 Subestima la mortalidad en pacientes admitidos de otra UCI o lugar de cuidado
crítico, por el ingreso con registro de variables fisiológicas más estables.
 El agregado de riesgo por los antecedentes patológicos no es sumatorio
4.4 Apache IV
Las escalas de pronóstico basadas en variables fisiológicas han sido las más exitosas y
de más acogida. Sin embargo pese a su amplio uso en el terreno clínico la exactitud
esperada para escalas como APACHEIII, SAPS II, MPMII, ha sido diferente a la
observada(42)(43).
Las diferencias posiblemente se deben a un diseño metodológico inadecuado,
variaciones en la calidad del cuidado de los pacientes en las unidades, inadecuado
registro diagnóstico (44), medición no confiable de la escala de Glasgow (45)(46),
diferencias regionales(47), tiempo de referencia y admisión a la UCI(48)(49)(50), toma de
decisiones para cambios de tratamiento y limitación de esfuerzo terapéutico(51).
Se planteo por tanto para superar estas dificultades, ciertas estrategias para mejorar los
problemas mencionados, basado en la reestimación de cada variable para una población
específica y adicionando variables importantes para algunas poblaciones (52). Las
nuevas calibraciones se realizaron tiempo después de puesto en marcha el APACHE
III(53) en 1991 y como resultado la versión H (54) y versión I para el año de 2003 sin
obtener los resultados esperados; concluyéndose así que se requería una remodelación
de la ecuación de la escala en cambio de una nueva calibración.
Así, en base a el éxito de la utilidad de las variables fisiológicas en las escalas de riesgo
y principalmente el APACHE III, se desarrolló un nuevo método estadístico de predicción
de mortalidad, determinando un coeficiente para cada variable con adición de otras y la
inclusión de pacientes con eventos coronarios y post cirugía de revascularización14 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
miocárdica, naciendo el APACHE IV, el cual se uso en 110.558 pacientes mostrando un
adecuado poder predictivo para un gran número de diagnósticos y buena relación con la
mortalidad observada.(54) Posteriormente en este mismo estudio en una cohorte de
validación de 44.288 individuos demostró que además de ser una buena herramienta
clínica, es superior a los modelos previos de APACHE III. Para el grupo de pacientes
post quirúrgicos de revascularización miocárdica la metodología fue más sencilla dado
que simplemente se aplicó la ecuación previa de el APACHE III a esta nueva cohorte
entre los años de 2002 a 2003, que contaba con 9180 pacientes, evidenciando un buen
poder predictivo de mortalidad, siendo incluida sin cambios a la nueva escala de
APACHE IV. En esta misma referencia escriben un pequeño resumen de los cambios
que hacen este nuevo modelo mejor que los previos siendo estos:
-Ajuste de el riesgo para cada variable fisiológica diferente a una simple asignación de un
OR (Odds ratio) para cada una
-Mejor escalonamiento del riesgo para las variables de PaO2/FiO2 (presión arterial de
oxigeno / fracción inspirada de oxigeno) y el Glasgow reduciendo el impacto de este
cuando su medición no es posible o inexacta como en pacientes sedados
 Mejor precisión de riesgo por diagnóstico
 Ajuste de riesgo según localización previa al ingreso de la UCI
 Uso de métodos estadísticos más avanzados
En segundo lugar pero no de forma menos importante, desde la creación de la escala de
APACHE III en su versión H se ha pretendido predecir el tiempo de estancia en la UCI,
proceso que fue revisado en dos ocasiones posteriores en la versión I y J , esta última no
publicada. Desde la primera versión su uso ha sido continuo para evaluar la estancia en
una UCI respecto a un control (55)(56), comparar entre instituciones prestadoras de
servicios de salud educativas y no educativas(57), evaluar el impacto de la inexperiencia
del equipo (58)(59), el impacto del ingreso nocturno (60), el día de la semana y el uso de
telemedicina (62) entre otros(61).Capítulo 15
4.5 Fundación Apache
La fundación APACHE es una base electrónica en internet de acceso libre y gratuito que
ofrece la corporación CERNER para que los usuarios puedan calcular valores predictivos
de mortalidad por las escalas APACHE II, APACHE III, APACHE IV en cuanto a
mortalidad y tiempo estimado de estancia hospitalaria.
Estas predicciones según la fundación pueden ser utilizadas tanto para obtención de
datos a nivel individual como grupal.
Dado que su uso es gratuito requiere únicamente una creación de usuario en base a
datos sencillos donde debe adicionalmente de forma breve explicar la razón por la que se
usará la calculadora.
La página en internet donde se realiza todo el proceso es la siguiente:
https://apachefoundations.cernerworks.com/apachefoundations/login/auth
Como es mencionado en la guía de aplicación de la fundación APACHE, la libre
distribución los datos de cada paciente se ingresara uno por uno, con asignación de un
código individual, con el cual es posible consultar las mediciones y predicciones de cada
individuo en estudio.
Teniendo en cuenta que el modelo de cálculo ha cambiado tras la creación de el
APACHE IV no es posible realizar el cálculo de predicción de otra forma a una
calculadora predeterminada, hecho que no ocurre con las otras escalas anteriores donde
era posible su realización de forma manual.
Los siguientes son los valores de predicción que simultáneamente da este servicio para
cada paciente:
 Escala fisiológica aguda “APS (Acute Physiology Score)”
 Escala APACHE III
 Predicción de mortalidad hospitalaria por APACHE IV
 Predicción de estancia en la unidad de cuidado intensivo por APACHE IV
 Escala APACHE II en pacientes con diagnóstico de sepsis16 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
 Reporte del desenlace de riesgo ajustado agregado
4.6 Lactato
De forma similar a las escalas, el mayor entendimiento de los procesos nosológicos y el
avance concomitante de la medicina crítica han llevado al estudio y desarrollo de nuevos
marcadores bioquímicos que permitan estimar cuantitativamente el estado de gravedad
de los pacientes, clasificándolos y permitiendo un mejor seguimiento y visualización de la
efectividad de las medidas terapéuticas adoptadas. Entendiendo el funcionamiento del
humano como dependiente de oxígeno, la carencia de este altera la normalidad del
metabolismo del piruvato con la acumulación de acido láctico o lactato y la subsecuente
hiperlactatemia (63). La primera medición de lactato se describió en 1843 por Scherer
que observó un caso de una madre con fiebre puerperal y choque séptico (64). A pesar
de este reconocimiento pasaron más de 100 años para iniciar a entender las múltiples
variables que influencian este proceso. Desde el principio se entendía únicamente como
un balance sistémico inadecuado entre aporte y demanda de oxígeno e hipoxia tisular
secundaria, lo que ocasionaba un pico de lactato, demostrado en ensayos tanto de
laboratorios como clínicos(65,66). Más tarde con nuevos estudios el modelo sencillo de la
hiperlactatemia fue reevaluado dado los hallazgos que no solo estados de anaerobiosis
pueden aumentar los niveles y que en estos existen varios mecanismos diferentes como:
 Aumento de la glicolisis aerobia(67,68)
 Aumento de la actividad de la bomba Na/K mediado por catecolaminas(69-74)
 Disfunción mitocondrial (75,76)
 Disfunción enzimática de la Piruvato Deshidrogenasa como en sepsis (77,78) o
deficiencia de tiamina(79)
 Reducción de la depuración de lactato en enfermedad hepática (80-83)
Otro aspecto adicional en el estudio de la hiperlactatemia es su relación con la acidosis
metabólica, de la cual no hay una relación directa por los análisis reportados con el valorCapítulo 17
de pH, base exceso y anión gap (84-89), además que a pesar de estar presentes las dos
condiciones solo un pequeño porcentaje de la causa de la acidosis es secundaria al
lactato (90-92). La explicación a esta disyuntiva es que no siempre el aumento de
producción de lactato desde el piruvato representa una producción de iones hidrógeno.
Por tanto la hipótesis de que la acidosis metabólica puede ser útil para la distinción entre
estados aeróbicos de anaeróbicos no es del todo clara, pese a la teoría de Stewart (93),
de la relación ácido – base, que contempla que la hiperlactatemia reduce la diferencia de
iones fuertes que conlleva a acidificación del medio.
Si bien es cierto la fisiopatología de la hiperlactatemia no esta clara, se han realizado
múltiples estudios clínicos; en primer lugar en relación con mortalidad tanto en el
escenario de urgencias con un valor de área bajo la curva (AUC) que varía entre 0,67
(94) y 0,98 (95) que indica un valor pronóstico de moderado a alto, así como en la unidad
de cuidado intensivo con un valor de AUC entre 0,58 (96) y 0,86 (97) que indica un valor
pronóstico de bajo a moderado. Según lo anterior, se ha encontrado que siendo el
lactato posiblemente útil en la predicción de mortalidad en distintos lugares, su uso como
guía terapéutica ha demostrado modificar las decisiones médicas, siendo mayor el uso
de fluidos e inotropia (98), por lo que se ha incluido en guías internacionales de cuidado
crítico en sepsis(99), trauma (100) y choque (101). Se entendería por tanto que la terapia
guiada por los niveles de lactato generan beneficios en los pacientes a medida que los
niveles descienden; pero dicha reducción de lactato sérico con bicarbonato (102) y
dicloro acetato no han mostrado beneficio, lo que permite inferir que el valor predictivo de
la hiperlactatemia corresponde más a la causa que a el nivel del lactato como tal.
La implementación del lactato en desenlaces clínicos fue valorado en estadios
observacionales donde la reducción se relacionó con aumento en la saturación venosa
central de oxígeno (103) y con mortalidad (104,105), así como un ensayo clínico
aleatorizado que comparó directamente grupos guiados con lactato o sin él con reducción
de estancia hospitalaria(106)5. Metodología
5.1 Selección de pacientes
Se propone un estudio analítico de corte transversal de pacientes que ingresen en la
unidad de cuidados intensivos del Hospital San Carlos durante el segundo semestre del
2011 y primer semestre del 2012.
-Criterios de inclusión: Todo paciente que ingrese en la UCI y de quienes se pueda
obtener los datos suficientes de variables fisiológicas, historia previa y paraclínicos
requeridos para la realización del APACHE II y APACHE IV, además de un valor de
lactato durante las 24 horas iníciales del ingreso.
-Criterios de exclusión: De acuerdo con la guía para el uso de la escala APACHE IV, que
puede consultarse en internet, se deben excluir los paciente con quemaduras, menores
de 16 años de edad, post trasplantados excepto solo riñón o solo hígado, admitidos de
otra UCI durante la hospitalización, o en quienes no es posible por otra razón aplicar la
escala de APACHE II o IV , o no se obtuvieron tomas de lactato en las primeras 24 horas.
5.2 Seguimiento
Los pacientes incluidos serán seguidos hasta que el paciente fallezca o se dé orden de
salida de la UCI donde terminará el estudio para cada paciente. El tiempo de estancia en
la unidad será medido en días.
5.3 Registro de información y archivo
Se utilizará un formato de registro previamente elaborado (Anexo 1) donde se consigna
las variables requeridas para la aplicación de la escala APACHE II y IV y los valores de
lactato obtenidos en las primeras 24 horas. Igualmente en este estará registrado día de
ingreso y salida del paciente de la unidad.Capítulo 19
5.4 Diseño y tamaño de muestra
1. Medición de riesgo por escalas APACHE II y IV:
I. Toma de datos individuales : Una vez el paciente es apto para entrar en el estudio , en
base a la guía que ofrece de forma gratuita la fundación APACHE y CERNER en su
página de internet , en la cual se explica detalladamente la forma correcta de obtener
cada dato, se procederá a llenar la ficha para cada individuo (Anexo 1).
Adicionalmente los datos obtenidos serán consignados en una hoja de cálculo en formato
Excel para posterior análisis de estos.
II. Calculadora en línea: Dado que la fundación APACHE y CERNER que desarrollaron
la escala, ha puesto a disposición pública una calculadora en línea, esta será usada para
la realización del estudio.
Para iniciar a usar la calculadora debe existir un registro con su respectiva contraseña y
usuario que se obtiene de forma gratuita.
Una vez se tiene el registro se ingresaran los datos paciente por paciente tras lo que la
calculadora en línea inmediatamente dará los siguientes datos :
 Riesgo de mortalidad por APACHE IV
 Estimación de estancia hospitalaria por APACHE IV
 Valor de APACHE III
III. Calculo de riesgo de mortalidad por APACHE II
-Se estimara el puntaje de APACHE II en base a tablas a disposición para tal fin (Anexo
2)
2. Consignación de datos respecto a mediciones de Lactato
En el mismo formato individual donde se consigna la información requerida para el
cálculo de las escalas de APACHE III y IV, serán escritos los valores de lactato sea este
arterial o venoso, de estos se tomará el máximo valor en las primeras 24 horas, en caso
de existir múltiples mediciones o el nivel dado en toma única.20 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Los valores de lactato de cada paciente se encuentran impresos junto con mediciones de
gases arteriales en la historia clínica, dado que su cuantificación se realiza durante el
mismo proceso y misma muestra.
5.5 Análisis estadístico
El tamaño de la muestra se calculó para el análisis del coeficiente de correlación entre
dos variables cuantitativas continuas (APACHEII, APACHEIV,lactato) teniendo en cuenta
una relación de 0,5 por método de Pearson, tomando este valor dado que no hay
estudios previos que muestren el grado de correlación entre escalas de APACHE y
lactato, no obstante, si existen datos que sugieren una similitud moderada a alta entre las
diferentes escalas de APACHE III y IV para la predicción de mortalidad en el estudio
original con 14,6% y 13,6% respectivamente, por lo que este dato se toma para el cálculo
de la muestra en ausencia de otros datos. Se calcula también según una seguridad de
95% para un error alfa de 5% y un poder estadístico de 80%.
Las variables cuantitativas sean discretas o continuas son expresadas como medianas o
medias con su desviación estándar y las variables cualitativas como porcentajes.
La relación entre las variables principales de APACHE IV, APACHE II y lactato se
obtendrá mediante un modelo de regresión lineal simple, presentado como gráficas de
dispersión y línea de tendencia central; calculando el grado de asociación lineal de las
variables según el coeficiente de correlación de Pearson dada la naturaleza de las
variables, el coeficiente de determinación, el valor de significancia estadística, siendo
aceptable menor de 0.05 y los intervalos de confianza entre 95% de los valores. El
modelo se aplica para las relaciones entre mortalidad predicha por APACHE IV y lactato
sérico mayor en 24 horas, mortalidad predicha por APACHE II y lactato sérico mayor en
24 horas, mortalidad predicha por APACHE IV y mortalidad predicha por APACHE II y
entre puntaje fisiológico (APS) con lactato sérico mayor en 24 horas.
Para el análisis de de la relación entre lactato mayor en 24 horas con el estado del
paciente al final del estudio, siendo esta variable cualitativa dicotómica con la posibilidad
de condición vivo o muerto, se usará un modelo de regresión logística univariada,Capítulo 21
calculando los coeficientes y posteriormente el cálculo de la probabilidad de mortalidad
para cada paciente.
Así mismo el cálculo en valor de la razón de probabilidad (OR) con su respectivo
intervalo de confianza y por último el valor del área bajo la curva en la curva ROC
(Receiver Operator Characteristic) con su intervalo de confianza respectivo. Para el
análisis referido se uso el programa Medcalc.22 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Formato para obtención de la información : Apache IV y lactato
Demográficos
-EDAD : GENERO: F__ M___ OTRO____ -FECHA ADMISIÓN -
FECHA DE SALIDA
-ADMITIDO DESDE : RE ADMISIÓN : SI_____ NO ______
UCI EXTERNA PISO URGENCIAS CIRUGÍA RECUPERACIÓN
EXTERNO NO OTRO
UCI
-DÍAS HOSPITALIZADO PREVIO A UCI:
DIAGNÓSTICO Y CONDICIÓN CLÍNICA
-DIAGNOSTICO EN LAS 24 HR DE INGRESO
________________________________________
________________________________________
-CIRUGÍA DE EMERGENCIA : SI_____ NO ______
-SI ES IAM : LOCALIZACIÓN :____________________ TROMBOLISIS : SI_____
NO ______
-SI ES CIRUGÍA PUENTES CORONARIOS :
FE PREVIA__________ IAM EN HOSPITALIZACIÓN:
SI_____ NO ______
NUMERO DE PUENTES____________ PUENTE A MAMARIA INTERNA:
SI_____ NO ______
-VENTILADO EN 1ER DÍA : SI_____ NO ______
-TRATAMIENTO ACTIVO : SI_____ NO ______ CUAL
__________________________________
-DIÁLISIS PREVIA: SI_____ NO ______ CUAL
__________________________________
-CONDICIÓN PREVIA: SI_____ NO ______ CUAL
__________________________________
CONDICIÓN FISIOLÓGICA PRIMERAS 24 HRCapítulo 23
-TEMPERATURA __________ -PRESIÓN ARTERIAL MEDIA_____________
FC_____________
-FR ____________ VENTILADO : SI_____ NO ______ DIURESIS
ml/día:__________________
-GLASGOW : OCULAR____ VERBAL :______ MOTOR:______ MEDICACIÓN:
SI_____ NO _____
-LEUCOCITOS : __________ -HTC: __________ - NA+: __________- K+ :
__________
-BUN : __________ - CREAT: __________ - GLUCOSA: __________ - HCO3-
:___________
-ALBUMINA: __________ - BILIRRUBINA: __________
GASES ARTERIALES : INTUBADO : SI_____ NO ______ VÍA Y FLUJO:
_________________
FIO2 : __________ PaO2 __________ PaCO2: __________ Ph: __________
DATOS DE SALIDA
UCI EXTERNA PISO CASA HOSPITAL EXT CIRUGIA
OTRO
-ESTADO DE SALIDA VIVO: ____ MUERTO:____
VALORES DE LACTATO EN PRIMERAS 24 HORAS6. Resultados
6.1 Características de los pacientes
El tamaño de muestra que se calculó para un coeficiente de correlación de 0,5 fue de 30
pacientes.
Un total de 33 pacientes cumplieron con todos los requerimientos para el ingreso al
estudio (Tabla 1) . De estos 69 por ciento eran hombres con un promedio de edad de 66
años. La mediana de días internados en la unidad de cuidados intensivos fue de cinco,
principalmente por procesos infecciosos o sepsis, siendo los más frecuentes de origen
pulmonar. El lugar de origen de los pacientes fue en su mayoría de salas de cirugía con
el 45% y de la sala de urgencias con el 21%, por tanto una buena proporción de
individuos eran postquirúrgicos frecuentemente de abdomen, con cinco cirugías de
urgencia y en otras ocasiones cardiovascular, con siete pacientes que fueron llevados a
revascularización miocárdica con o sin reemplazos valvulares de los que en general, a
excepción de un paciente que presentaba deterioro importante de la función ventricular,
fueron llevados en buenas condiciones, a pesar de que la mayoría (71%) sufrieron
evento coronario agudo tipo infarto previamente en la misma hospitalización,
encontrándose al final solo un deceso. En este mismo grupo de pacientes se menciona
también, dado su importancia predictiva, que todos los casos son positivos para puentes
con la arteria mamaria interna.
De los pacientes ingresados el 39,4% tenían referencia en sus historias de enfermedades
crónicas, siendo la más frecuentemente encontrada diabetes mellitus. A este respecto se
anota que existen diferencias importantes en cuanto a la descripción de patologías que
aumentan el riesgo de mortalidad entre las dos escalas de APACHE usadas en el
estudio, teniendo como ejemplo más frecuente la presencia de neumopatía obstructivaCapítulo 25
restrictiva que limite las actividades o falla cardiaca con gran deterioro en su clase
funcional por disnea (New York Heart Asociation IV).
6.2 Variables fisiológicas
Adicional a la información presentada en la tabla número uno, presentan tres pacientes
en quienes las variables fisiológicas llegaron a ser de cero para ciertos parámetros, dado
que presentaron paro cardio-respiratorio durante las primeras 24 horas de estancia en la
unidad de cuidado intensivo.
6.3 Mortalidad, escalas de riesgo y lactato
Adicionalmente en la tabla número 1 se muestra la mortalidad en este grupo de pacientes
que fue del 45%.
La medición de la escala de APACHE II para estos pacientes fue desde 4 la menor hasta
39 puntos con una mediana de 15, un promedio de 18 y una desviación estándar de 9.
En base a lo anterior se encontró que por esta escala se predecía una mortalidad
promedio del 35,14% con valores desde 88% hasta 5% el inferior, con una mediana de
23% .
En la medición por escala de APACHE IV para predicción de mortalidad en este grupo de
pacientes se obtuvo un promedio de 26,27% con valores predictivos individuales desde
97% hasta 0,2% , con una mediana de 13,4%.
Respecto a las mediciones de niveles de lactato sérico en las primeras 24 horas y toma
de el mayor nivel se encontró solo que el 21% correspondían a valores de tomas de
muestra arterial, siendo el restante 79% correspondientes a tomas venosas. El valor
promedio del mayor nivel fue de 5,14 mmol/Lt y una desviación estándar de 4,1, con
valores inferiores de 1 mmol/Lt hasta superiores de 17,3 mmol/Lt, siendo la mediana de
estas mediciones 3,65.26 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Tabla 1. Características de base n=33
Edad (mdn) 66
Genero (%)
Hombres 69
Mujeres 31
Re admitidos (%) 0
Procedencia (%)
Cirugía 45
Urgencias 21
Pisos 15
Externos 22
Días hospitalizados (mdn) 5
Revascularización
Miocardica (%) 21
-Fracción eyección%(pmd) 40
-Numero de puentes(mdn) 3
-Infarto previo(%) 71
-Puente mamario (%) 100
Cirugía de Urgencia (%) 15
Ventilación primer día (%) 78
Tratamiento activo (%) 96
Diálisis (%) 4
Enfermedad crónica (%) 39,4
Variables fisiológicas y bioquímicas (pmd +/- DE)
Temperatura (c) 36 +/- 0,65
Presión arterial media(mmHg) 68 +/- 32
Frecuencia cardiaca (x min) 96 +/- 42
Frecuencia respiratoria(x min) 19 +/- 8
Diuresis (ml en 24 hr) 1911+/- 1488
Glasgow 13 +/- 4 (mdn)= 15
Medicados(n) 0
Leucocitos (miles/mm3 sangre) 14,14 +/- 7,5
Hematocrito (%) 33,8 +/- 6,9
Sodio (mEq/Lt) 139,7 +/- 6,6
Potasio (mEq/Lt) 4,1 +/- 1
Nitrógeno ureico (mg/dl) 31,44 +/- 13
Creatinina (mg/dl) 1,67 +/- 0,97
Glucemia (mg/dl) 167,2 +/- 70,2
Bicarbonato (mEq/Lt) 18,6 +/- 4,1
Albumina (g/dl) 2,3 +/- 0,7
Bilirrubina (mg/dl) 1,9 +/- 1,7
FiO2 50% ( mdn ) 50
Presion arterial O2 mmHg(mdn) 78
Presion arterial CO2 mmHg (mdn) 34
PaO2 / FiO2 (mdn) 164
Mortalidad (%) 45
Lactato (mmol/Lt)(pmd +/- DE) 5,1 +/- 4,1 (mdn) = 3,65
Arterial (%) 21
Escala fisiológica (APS) (mdn) 53Capítulo 27
APACHE III (pmd +/- DE) 74 +/- 30 (mdn) = 69
Mortalidad APACHE IV
(pmd +/- DE) 26,2 +/- 27,7 (mdn) = 13,4
APACHE II (pmd +/- DE) 18 +/- 9 (mdn) = 15
Mortalidad APACHE II
(pmd +/- DE) 35,1 +/- 24,7 (mdn) = 23
(mdn): mediana (pmd): promedio DE : desviación estandar
6.4 Relación en las variables APACHE II , APACHE IV ,
APS y lactato
Como se planteo inicialmente el análisis de regresión lineal simple se realizó para
diferentes asociaciones de variables.
Inicialmente se presenta la gráfica de dispersión con la línea de tendencia (gráfica 1)
para las variables de mortalidad predicha para cada paciente según la escala de
APACHE IV y lactato sérico mayor en 24 horas, en la cual se encuentra gran dispersión
de los datos y escasa relación, con una coeficiencia de correlación de Pearson de 0,11 y
de determinación de 1% y con transformación logarítmica con coeficiente de correlación
de 0,16 (p =0,35 IC 95%-0,18 a 0,48)
Grafico 1. Mortalidad predicha por APACHE IV y mayor nivel de lactato28 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
En el gráfico número dos se muestra la relación entre la mortalidad predicha por la escala
APACHE II y el mayor nivel de lactato en 24 horas encontrando gran dispersión de los
datos y escasa relación, con un coeficiente de correlación de Pearson de 0,16 y de
determinación de 2,8% y con transformación logarítmica con coeficiente de correlacion
de 0,07 (p =0,38 IC 95%-0,19 a 0,47)
Grafico 2. Mortalidad predicha por APACHE II y mayor nivel de lactato
En el gráfico número tres, se muestra la relación entre la mortalidad predicha por la
escala APACHE IV y la mortalidad predica por escala APACHE II , encontrando menor
dispersión de los datos y moderada relación , con un coeficiente de correlación de
Pearson de 0,71 y de determinación de 50,8% y con transformación logarítmica de 0,74
(p =0,001 IC 95% 0,54 a 0,86)
Grafico 3. Mortalidad predicha por APACHE II y APACHE IVCapítulo 29
En el gráfico número cuatro se muestra la relación entre el puntaje de la escala fisiológica
(APS) y el mayor nivel de lactato en 24 horas, encontrando algo de dispersión de los
datos y leve relación, con un coeficiente de correlación de Pearson de 0,32 y de
determinación de 10 % y con transformación logarítmica un coeficiente de correlación de
0,37 (p =0,02 IC 95% 0,04 a 0,63)
Grafico 4. Puntaje de la escala fisiológica y lactato.
Se realizó un análisis por regresión logística para encontrar el grado de relación entre el
valor de lactato y la condición final del paciente sea este muerto o vivo. Se encontraron
los coeficientes para el lactato de- 0,38863 y para la constante 0,9676 con lo que se creó
una tabla para estimar la probabilidad de muerte según el nivel de lactato (tabla 2).30 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Tabla 2. Probabilidad de sobreviva para cada paciente según lactato y regresión logística.
LACTAT CONDI PROBABILIDAD DE
O CION 1 2 3 SOBREVIDA (%)
VIVO
62,94189867
3,7 1 1,69846529 2,69846529 0,62941899
MUERTO
43,84649428
5,7 0 0,78083271 1,78083271 0,43846494
3,5 1 1,83572043 2,83572043 0,64735593 64,73559284
3,4 1 1,90845303 2,90845303 0,65617461 65,61746092
4,3 0 1,34526261 2,34526261 0,57360852 57,36085185
4,3 0 1,34526261 2,34526261 0,57360852 57,36085185
15,6 0 0,01667015 1,01667015 0,01639681 1,63968147
3 0 2,22936517 3,22936517 0,69034162 69,03416156
14,7 0 0,02364906 1,02364906 0,02310271 2,310270709
2,5 1 2,70742154 3,70742154 0,73027076 73,02707584
4,1 1 1,453975 2,453975 0,59249789 59,24978865
9,9 0 0,15269007 1,15269007 0,13246411 13,24641124
1 1 4,8493093 5,8493093 0,82903964 82,90396441
17,3 0 0,00861124 1,00861124 0,00853772 0,853771956
1,4 1 4,15126206 5,15126206 0,80587282 80,58728156
2,2 0 3,0421504 4,0421504 0,75260693 75,2606929
2,1 1 3,16268264 4,16268264 0,7597703 75,97703003
2,5 1 2,70742154 3,70742154 0,73027076 73,02707584
6,4 1 0,59488561 1,59488561 0,37299579 37,29957854
9,9 0 0,15269007 1,15269007 0,13246411 13,24641124
4,1 1 1,453975 2,453975 0,59249789 59,24978865
7,5 1 0,38797987 1,38797987 0,27952846 27,95284561
3,8 0 1,63373548 2,63373548 0,62031115 62,03111486
1,2 1 4,48673085 5,48673085 0,81774211 81,77421078
2,9 1 2,31769426 3,31769426 0,69858585 69,85858483
2,2 1 3,0421504 4,0421504 0,75260693 75,2606929
3,6 0 1,76575973 2,76575973 0,63843569 63,84356933
3,7 1 1,69846529 2,69846529 0,62941899 62,94189867
9,9 0 0,15269007 1,15269007 0,13246411 13,24641124
2,6 0 2,60423964 3,60423964 0,72254897 72,25489704
2,8 0 2,40952301 3,40952301 0,70670384 70,6703842
4,5 1 1,24467855 2,24467855 0,55450191 55,45019129
2,1 1 3,16268264 4,16268264 0,7597703 75,97703003Capítulo 31
1. e elevado (coeficiente estándar – (coeficiente lactato x lactato)
2. 1 + e elevado (coeficiente estándar – (coeficiente lactato x lactato)
3. Ecuación 1 / ecuación 2 = probabilidad de sobrevida
Se creó la gráfica de la curva ROC para estas dos variables resultado la siguiente gráfica
(gráfica numero 5) con los valores de sensibilidad y especificidad para cada punto
estimado siendo el de mejor rendimiento con 4,1 con valores de sensibilidad del 60% y
especificidad del 83%. Se encontró un valor de área bajo la curva de 0,772 con un IC
95% de 0,593 a 0,899 con p : 0,009.
LACTATO
100
80
ytivitisneS
60
40
20
Lactato: 4,1
0
Lactato:5,7
0 20 40 60 80 100
100-Specificity
Grafica 5. Curva ROC de lactato en mortalidad32 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Tabla 2. Valores de sensibilidad y especificidad de la curva ROC según el punto de corte
de lactato.
Lactato Sensibili 95% CI Especif 95% CI +LR - +PV -PV
dad icidad LR
>=1 100,00 78,2 - 100 0,00 0,0 - 18,5 1,00 45,5
>2,1 100,00 78,2 - 100 27,78 9,7 - 53,5 1,38 0,00 53,6 100,0
>2,2 93,33 68,1 - 99,8 33,33 13,3 - 59,0 1,40 0,20 53,8 85,7
>2,5 93,33 68,1 - 99,8 44,44 21,5 - 69,2 1,68 0,15 58,3 88,9
>2,8 80,00 51,9 - 95,7 44,44 21,5 - 69,2 1,44 0,45 54,5 72,7
>2,9 80,00 51,9 - 95,7 50,00 26,0 - 74,0 1,60 0,40 57,1 75,0
>3 73,33 44,9 - 92,2 50,00 26,0 - 74,0 1,47 0,53 55,0 69,2
>3,5 73,33 44,9 - 92,2 61,11 35,7 - 82,7 1,89 0,44 61,1 73,3
>3,6 66,67 38,4 - 88,2 61,11 35,7 - 82,7 1,71 0,55 58,8 68,8
>3,7 66,67 38,4 - 88,2 72,22 46,5 - 90,3 2,40 0,46 66,7 72,2
>3,8 60,00 32,3 - 83,7 72,22 46,5 - 90,3 2,16 0,55 64,3 68,4
>4,1 * 60,00 32,3 - 83,7 83,33 58,6 - 96,4 3,60 0,48 75,0 71,4
>4,3 46,67 21,3 - 73,4 83,33 58,6 - 96,4 2,80 0,64 70,0 65,2
>4,5 46,67 21,3 - 73,4 88,89 65,3 - 98,6 4,20 0,60 77,8 66,7
>5,7 40,00 16,3 - 67,7 88,89 65,3 - 98,6 3,60 0,68 75,0 64,0
>7,5 40,00 16,3 - 67,7 100,00 81,5 - 0,60 100,0 66,7
100,0
>17,3 0,00 0,0 - 21,8 100,00 81,5 - 1,00 54,5
100,0
Adicionalmente se presenta en la gráfica número 6 la distribución de los valores de
lactato dependiendo de la condición final y el punto de corte definido para la curva ROC
previa , teniendo en cuenta que para este análisis se definió muerto como el valor 1 y
vivo como el valor 0.Capítulo 33
Grafica 6 Valores de lactato según condición final.(1:muerto,2:vivo)
LACTATO
18
16
14
12
10
8
6
>4,1826
4
Sens: 60,0
2
Spec: 83,3
0
0 1
MORTALIDAD
Por último se calcula el valor de OR para lactato de 0,67 con intervalo de confianza del
95 % entre 0,477 y 0,963.7. Análisis
Se tomaron datos de 33 pacientes, de una única unidad de cuidado intensivo, donde gran
parte de los ingresos fueron de pacientes quirúrgicos, dentro de estos un número menor
de cirugías cardiovasculares, pero importante dado que representan un grupo especial
de pacientes que entran por primera vez en la medición de riesgo por APACHE IV. Al
respecto de este grupo especial de pacientes en postoperatorio cardiovascular, es
importante mencionar se incluyeron dentro del estudio y por lo tanto se les calculó el
riesgo de mortalidad por escala de APACHE II, mostrando diferencias importantes en
cuanto a su predicción de mortalidad con promedio de 5,8 % para APACHE IV y 22,42 %
para APACHE II. A pesar de lo anterior el análisis de regresión lineal mostró una buena
correlación y determinación entre las escalas APACHE II y APACHE IV, hallazgo que se
relaciona con el referido al inicio para el cálculo de tamaño de la muestra suponiendo una
correlación de 0,5, con estimación promedio de mortalidad para APACHEII de 33,2%
para y 26,2% para APACHE IV, que tras los análisis muestran un coeficiente de
determinación del 50%. Esto evidencia que en este grupo de pacientes la diferencia en la
predicción entre las escalas puede no ser de gran importancia, con una diferencia en los
promedios de 7%, siendo menor el riesgo con la escala APACHE IV , hallazgo que
pudiera estar asociado a que los pacientes en postoperatorio cardiovascular como ya se
mencionó, presentan menor riesgo con esta escala, reduciendo la diferencia a 4 % si se
excluyeran del análisis pero sin variaciones importantes en los coeficientes de correlación
y determinación. A pesar que no existen diferencias entre las escalas , el grado de
predicción para este grupo no fue el suficiente , dado la mortalidad de 45% del grupo de
pacientes en la UCI seleccionada; evidencia de las limitaciones de las escalas por
factores externos ajenos a estas y no medibles , así como del carácter dinámico de los
pacientes , donde una sola medición de la escala al ingreso del paciente puede no ser
suficiente por que gran parte del modelo predictivo se basa en variables fisiológicas que
son extremadamente cambiantes en cuestión de días u horas, modificando radicalmente
la escala y valor predictivo que resulta del cálculo.Capítulo 35
Otra conclusión que podría surgir del análisis de correlación entre las escalas de
APACHE, es que sabiendo que hay escasa diferencia, debe valorarse si es mejor usar la
versión si es aplicable en un grupo de pacientes que no pertenezcan a un grupo del cual
se sabe que la versión IV es superior (postoperatorios cardiovasculares, dificultad para
la medición de variables neurológicas o ingresados por infarto agudo de miocardio), ya
que puede ser más conveniente la versión II por su facilidad a la hora de calcular el
puntaje , siendo el APACHE IV mucho mas dispendioso , requiriendo un mayor número
de datos además de la imperiosa necesidad de un computador que permita ingresar los
datos en la calculadora en línea , imposibilitando el cálculo de forma manual .
Luego de una búsqueda en la literatura acerca de la medición de lactato como predictor
de mortalidad se encontró que existe algún nivel predictivo siendo mayor en urgencias
que la unidad de cuidado intensivo , sin embargo no se encontró relación directa con
escalas de predicción de mortalidad como APACHE II, siendo esta la más usada. Por tal
razón, en ausencia de datos relacionados con lactato, se calculó un tamaño de muestra
de 30 pacientes basados en la relación que existe entre las diferentes escalas de
APACHE , especialmente entre la versión III y IV con un grado medio a alto de
correlación.
Parte importante del estudio era encontrar asociaciones significativas entre el mayor nivel
de lactato en sangre en las primeras 24 horas de ingreso con las escalas predictoras de
mortalidad, que como se mencionó , este sería de gran utilidad por su facilidad para la
toma, que requiere menos tiempo, permite medir valores continuamente y permite
mediciones urgentes si la situación del paciente así lo requiere . En primer lugar el
análisis entre lactato y las escalas tanto la versión II como la IV mostró coeficientes de
correlación muy bajos con casi ninguna asociación entre estas variables en este grupo de
pacientes con coeficientes de determinación insignificantes entre 1 y 3 %. Por tanto
podríamos concluir tras el estudio de los datos que no es posible usar el nivel de lactato
en lugar de las escalas de APACHE II o IV como predictor de mortalidad, claramente
teniendo en cuenta de las limitaciones del estudio, que podria requerir un tamaño de
muestra mayor, si el grado de asociación es bajo.36 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
Teniendo en cuenta que como se ha mencionado antes, el lactato se ha referido como un
equivalente de la presencia o ausencia de anaerobiosis al inicio y posteriormente como
compuesto a veces final o intermedio del metabolismo en general, que se ve alterado en
gran parte de situaciones clínicas que llevan a un paciente a situaciones críticas , se
consideró pertinente realizar un análisis de la posible asociación entre el lactato medido
en sangre y la escala de valoración fisiológica en el paciente crítico (APS) siendo esta
una forma cuantitativa de valoración del compromiso multiorgánico del proceso
patológico. Como resultado de los datos obtenidos , se encuentra una relación leve pero
mayor que entre el lactato y las escalas , con un coeficiente de correlación de 0,32, pero
con un grado de determinación muy bajo en 10 %. Se puede pensar según los
resultantes que en este grupo de pacientes , si bien es cierto existe mayor asociación del
lactato con el estado fisiológico del pacientes que con las escalas en su totalidad, el
grado de correlación sigue siendo bajo, lo que no permite reemplazar la medición de la
escala fisiológica por el lactato como medida directa y proporcional de evidencia del
compromiso multiorgánico.
Finalmente se trato de encontrar la relación existente entre los valores de lactato y la
condición final del paciente siendo este vivo o muerto. Mediante el análisis de regresión
logística se encontró un grado de asociación leve a moderado evidenciado en el valor del
OR de 0,67 con intervalo de confianza estadísticamente significativo, que podría
interpretarse como un factor protector el hecho de no tener la condición de
hiperlactatemia. Los valores de sensibilidades y especificidades para mortalidad varían
según el punto de corte dado por la curva ROC que mostró un área bajo la curva de 0,77,
siendo este un buen desempeño como prueba diagnóstica, teniendo como el valor de
mejor desempeño un lactato mayor a 4,1 mmol/Lt donde encontramos una sensibilidad
de 60 % y especificidad de 83,3% con un LR+(likehood ratio) de 3,6 y LR- de 0,48 para
mortalidad.8. Conclusiones
En el presente estudio no se encontró correlación entre la predicción de mortalidad por
APACHE II y el mayor nivel de lactato sérico medido en las primeras 24 horas.
 En el presente estudio no se encontró correlación entre la predicción de mortalidad
por APACHE IV y el mayor nivel de lactato sérico medido en las primeras 24 horas.
 En el presente estudio no se encontró correlación entre el valor de compromiso
fisiológico medido por la escala fisiológica aguda (APS) y el mayor nivel de lactato
sérico medido en las primeras 24 horas.
 En el presente estudio se encontró correlación moderada entre la predicción de
mortalidad por APACHE II y por APACHE IV.
 El promedio de mortalidad predicho para este grupo de pacientes por medio de la
escala APACHE II y APACHE IV fue inferior a el encontrado.
 El promedio de mortalidad predicho para este grupo de pacientes por medio de la
escala APACHE IV es menor que con APACHE II posiblemente por menor predicción
de mortalidad en pacientes en post operatorio cardiovascular
 En el presente estudio se encontró una correlación moderada entre los valores de
lactato y la condición final del paciente con un valor predictivo de mortalidad
moderado .Bibliografía
1. E Celis MD, S Rubiano MD. Desarrollo del cuidado intensivo Latino Americano. Todo
Hospital marzo 2007/234 ( 97-100)
2. ESTADÍSTICAS SANITARIAS MUNDIALES 2010 . Organización Mundial de la Salud.
3 . Política Nacional de Prestación de Servicios de Salud. Ministerio de la Protección
Social Colombiano [Internet]. Documento en línea. Disponible en:
http://www.minproteccionsocial.gov.co. Edición 2005. Consultado Marzo de 2006.
4. Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. A new simplified acute physiology score (SAPS
II) based on a European/North American multicenter study. JAMA. 1993;270:2957–2963.
5. Vincent J, De Mendonça A, Cantraine F, Moreno R, Takala J, Suter P, Sprung C. Use
of the SOFA score to assess the incidence of organ dysfunction/failure in intensive care
nits: results of a multicenter, prospective study. Working group on "sepsisrelated
problems" of the European Society of Intensive Care Medicine. Crit Care Med
1998;26:1793-1800.
6. Marshall JC, Cook DJ, Christou NV, Bernard GR, Sprung CL, Sibbald WJ. Multiple
organ dysfunction score: a reliable descriptor of a complex clinical outcome. Crit Care
Med 1995; 23:1638-1652.
7.Buckley TA, Gomersall CD, Ramsay SJ. Validation of the multiple organ dysfunction
(MOD) score in critically ill medical and surgical patients .Intensive Care Med.2003 Dec;
29(12):2216-22.40 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
8.Zygun D, Berthiaume L, Laupland K, Kortbeek J, Doig C. SOFA is superior to MOD
score for the determination of non-neurologic organ dysfunction in patients with severe
traumatic brain injury: a cohort study . Crit Care. 2006;10(4):R115.
9. Lilian Minne, Ameen Abu-Hanna and Evert de Jonge . Evaluation of SOFA-based
models for predicting mortality in the ICU: A systematic review . Crit Care.
008;12(6):R161. Epub 2008 Dec 17.
10.Daniël A. Geerse a, Lambert F.R. Span b, Sara-joan Pinto-Sietsma c, Walther N.K.A.
van Mook . Prognosis of patients with haematological malignancies admitted to the
intensive care unit: Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) trend is a powerful
predictor of mortality. . European Journal of Internal Medicine 22 (2011) 57–61
11. Z. Khan, J. Hulme and N. Sherwood .An assessment of the validity of SOFA score
based triage in H1N1 critically ill patients during an influenza pandemic . Anaesthesia
2009, 64, pages 1283–1288.
12. Cisse´ -Luc Mbongo, Pablo Monedero, Francisco Guillen-Grima, Maria J. Yepes,
Marc Vives and Gemma EcharriPerformance of SAPS3, compared with APACHE II and
SOFA, to predict hospital mortality in a general ICU in
Southern Europe. European Journal of Anaesthesiology 2009, 26:940–945
13.Ole Goertz, MD, Amir F. Gharagozlou, MD, Tobias Hirsch, MD, Heinz H. Homann,
MD,
Hans U. Steinau, MD, Adrien Daigeler, MD, Reiner Kempf, MD, and Axel Stachon, MD.
Long-Term Comparison of a Routine Laboratory Parameter-Based
Severity Score With APACHE II and SAPS II .Injury, Infection, and Critical Care Volume
XX, Number XX, XXX 2011
14.Steffen Christensen, Martin Berg Johansen, Christian Fynbo, Christiansen, Reinhold
Jensen , Stanley Lemeshow Comparison of Charlson comorbidity index with SAPS andBibliografía 41
APACHE scores for prediction of mortality following intensive care. Clinical Epidemiology
2011:3 203–211
15.Juan Mercado-Martı´nez Ricardo Rivera-Ferna´ndez , Eduardo Aguilar-Alonso.
APACHE-II score and Killip class for patients with acute myocardial infarction Intensive
Care Med (2010) 36:1579–1586
16.Zimmerman JE, Alzola C, Von Rueden KT. The use of benchmarking to identify top
performing critical care units: a preliminary assessment of their policies and practices. J
Crit Care 2003; 18:76–86
17.Strand K, Flaatten H. Severity scoring in the ICU: a review. Acta Anaesthesiol Scand
2008; 52:467–478.
18. Gartman EJ, Casserly BP, Martin D, Ward NS. Using serial severity scores to predict
death in ICU patients: a validation study and review of the literature. Curr Opin Crit Care
2009;15:578 –582.
19.Vincent JL, Opal SM, Marshall JC. Ten reasons why we should NOT use severity
scores as entry criteria for clinical trials or in our treatment decisions. Crit Care Med.
2010;38:283–287.
20.Jennifer A. Burkmar, MD, and Rajesh Iyenga. Utility of the APACHE IV, PPI, and
Combined APACHE IV With PPI for Predicting Overall and Disease-Specific ICU and
ACU Mortality. Jennifer A. Burkmar, MD, and Rajesh Iyenga. American Journal of
Hospice
& Palliative Medicine® 28(5) 321-327.
21. Knaus WA, Zimmerman JE, Wagner DP, Draper EA, Lawrence DE. APACHE-acute
physiology and chronic health evaluation: a physiologically based classification
system. Crit Care Med 1981;9(8):591–597.42 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
22. Zimmerman JE, Wagner DP, Draper EA, Wright L, Alzola C, Knaus WA. Evaluation of
acute physiology and chronic health evaluation III predictions of hospital mortality in an
independent database. Crit Care Med 1998;26(8):1317–1326.
23 Tanaka Y, Shimizu M, Hirabayashi H. Acute Physiology, Age, and Chronic Health
Evaluation (APACHE) III score is an alternative efficient predictor of mortality in burn
patients. Burns 2007;33(3):316–320.
24 Rivera-Fern´andez R, V´azquez-Mata G, Bravo M, et al. The APACHE III prognostic
system: customized mortality predictions for Spanish ICU patients. Intensive Care Med
1998;24(6):574–581.
25. Gupta R, Arora VK. Performance evaluation of APACHE II score for an Indian patient
with respiratory problems. Indian J Med Res 2004;119(6):273– 282. Erratum in
2004;120(2):127.
26. Niskanen M, Kari A, Nikki P, et al. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation
(APACHE II) and Glasgow Coma scores as predictors of outcome from intensive care
after cardiac arrest. Crit Care Med. 1991;19(12):1465–1473.
27. Kruse JA, Thill-Baharozian MC, Carlson RW. Comparison of clinical assessment with
APACHE II for predicting mortality risk in patients admitted to a medical intensive care
unit. JAMA. 1988;260(12):1739-1742.
28. Brannen AL 2nd, Godfrey LJ, Goetter WE. Prediction of outcome from critical illness.
A comparison of clinical judgment with a prediction rule. Arch Intern Med
1989;149(5):1083-1086.
29. McClish DK, Powell SH. How well can physicians estimate mortality in a medical
intensive care unit? Med Decis Making 1989;9(2):125-132.Bibliografía 43
30. Vassar MJ, Wilkerson CL, Duran PJ, Perry CA, Holcroft JW. Comparison of APACHE
II, TRISS, and a proposed 24-hour ICU point system for prediction of outcome in ICU
trauma patients. J Trauma 1992;32(4):490-499.
31. Lemeshow S, Klar J, Teres D, et al. Mortality probability models for patients in the
intensive care unit for 48 or 72 hours: a prospective, multicenter study. Crit Care Med
1994;22(9):1351-1358.
32. Castella X, Artigas A, Bion J, Kari A. A comparison of severity of illness scoring
systems for intensive care unit patients: results of a multicenter, multinational study. The
European/North American Severity Study Group. Crit Care Med.1995;23(8):1327-1335.
33. Beck DH, Taylor BL, Millar B, Smith GB. Prediction of outcome from intensive care: a
prospective cohort study comparing Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II
and III prognostic systems in a United Kingdom intensive care unit. Crit Care Med
1997;25(1):9- 15.
34. Cowen JS, Kelley MA. Errors and bias in using predictive scoring systems. Crit Care
Clinics 1994;10(1):53-72.
35. Ole Goertz, MD, Amir F. Gharagozlou, MD, Tobias Hirsch, MD, Heinz H. Homann,
MD. Long-Term Comparison of a Routine Laboratory Parameter-Based Severity Score
With APACHE II and SAPS II. The Journal of TRAUMA Injury, Infection, and Critical Care
Volume XX, Number XX, XXX 2011.
36. Steffen Christensen, Martin Berg Johansen, Christian Fynbo Christiansen, Reinhold
Jensen, Stanley Lemeshow . Comparison of Charlson comorbidity index with SAPS and
APACHE scores for prediction of mortality following intensive care. Clinical Epidemiology
2011:3 203–21144 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
37.Junger A, Engel J, Benson M, Hartmann B, Ro¨hrig R, Hempelmann G. Risk
predictors, scoring systems and prognostic models in anesthesia and intensive care. Part
II. Intensive Care. Anasthesiol Intensivmed Notfallmed Schmerzther 2002;37:591–599.
38.Vincent JL, Opal SM, Marshall JC. Ten reasons why we should NOT use severity
scores as entry criteria for clinical trials or in our treatment decisions. Crit Care Med
2010;38:283–287.
39.Polderman KH, Christiaans HM, Wester JP, Spijkstra JJ, Girbes AR. Intra-observer
variability in APACHE II scoring. Intensive Care Med 2001;27:1550 –1552.
40.Booth FV, Short M, Shorr AF, et al. Application of a population-based severity scoring
system to individual patients results in frequent misclassification.
Crit Care. 2005;9:R522–R529.
41.Polderman KH, Girbes AR, Thijs LG, Strack van Schijndel RJ. Accuracy and reliability
of APACHE II scoring in two intensive care units problems and pitfalls in the use of
APACHE II and suggestions for improvement. Anaesthesia 2001;56:47–50.
42.Zimmerman JE, Draper EA, Wagner DP. Comparing ICU populations: Background
and current methods. In: Evaluating Critical Care 2001, pp 121–139.
43.Glance LG, Osler TM, Dick AW: Identifying quality outliers in a large, multiple-
institution database by using customized versions of the Simplified Acute Physiology
Score II and the Mortality Probability Model IIo. Crit Care Med 2002; 30:1995–2002.
44.Moreno Rui, Miranda DR, Fidler V, et al. Evaluation of two outcome prediction models
on an independent database. Crit Care Med 1998; 26:50–61.
45. Markgraf R, Deutschinoff G, Pientka L, et al. Comparison of Acute Physiology and
Chronic Health Evaluation II and III and Simplified Acute Physiology Score II: ABibliografía 45
prospective cohort study evaluating these methods to predict outcome in a German
interdisciplinary intensive care unit. Crit Care Med 2000; 28:26–33.
46.Livingston BM, Mackenzie SJ, MacKirdy FN, et al. Should the pre-sedation Glasgow
Coma Scale value be used when calculating Acute Physiology and Chronic Health
Evaluation scores for sedated patients? Crit Care Med 2000; 28:389–394.
47.Apolone G, Bertolini G, D’Amico R. The performance of SAPS II in a cohort of patients
admitted to 99 Italian ICUs: Results from GiViTI. Intensive Care Med 1996; 22: 1386–
1378.
48.Durairaj L, Will JG, Torner JC, et al. Prognostic factors for mortality following
interhospital transfers to the medical intensive care unit of a tertiary referral center.
Crit Care Med 2003; 31:1981–1986.
49.Rosenberg AL, Hofer TP, Strachan C, et al. Accepting critically ill transfer patients:
Adverse effect on a referral center’s outcome and benchmark measures. Ann Intern Med
2003; 138:882–890
50.Goldhill DR, Sumner A. Outcome of intensive care patients in a group of British
intensive care units. Crit Care Med 1998; 26: 1337–1345.
51. Azoulay E, Pochard F, Garrouste-Orgeas M. Decisions to forgo life-sustaining therapy
in ICU patients independently predict hospital death. Intensive Care Medicine 2003;
29:1895–1901.
52.Zhu BP, Lemeshow S, Hosmer DW. Factors affecting the performance of the
models in the Mortality Probability Model II system and strategies of customization: A
simulation study. Crit Care Med 1996; 24: 57–63
53.Knaus WA, Wagner DP, Draper EA. The APACHE III prognostic system. Chest 1991;
100:1619–163646 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
54.Jack E. Zimmerman, MD, FCCM; Andrew A. Kramer, PhD; Douglas S. McNair, MD,
PhD;
Fern M. Malila, RN, MS. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) IV:
Hospital mortality assessment for today’s critically ill patients.Crit Care Med 2006 Vol. 34,
No. 5
55.Woods AW, MacKirdy FN, Livingston BM. Evaluation of predicted and actual length
of stay in 22 Scottish intensive care units using the APACHE III system. Anaesthesia
2000; 55:1058–1065.
56.Afessa B, Keegan MT, Hubmayer RD. Evaluating the performance of an institution
using an intensive care unit benchmark. Mayo Clin Proc 2005; 80:174–180
57.Rosenthal GE, Harper DL, Quinn LM, et al. Severity-adjusted mortality and length of
stay in teaching and nonteaching hospitals. JAMA 1997; 278:485–490.
58.Barry WA, Rosenthal GE. Is there a July phenomenon? Journal of General Internal
Medicine 2003; 18:639–645.
59.Finkielman JD, Morales IJ, Peters SG, et al. Mortality rate and length of stay of
patients
admitted to the intensive care unit in July. Crit Care Med 2004; 32:1161–1165.
60.Morales IJ, Peters SG, Alfessa B. Hospital mortality rate and length of stay in patients
admitted at night to the intensive care unit. Crit Care Med 2003; 31:858–863.
61.Barnett MJ, Kaboli PJ, Sirio CA. Day of the week of intensive care admission and
patient outcomes: A multisite regional evaluation. Med Care 2002; 40:530–539.
62.Rosenfeld BA, Dorman T, Breslow MJ. Intensive care unit telemedicine: Alternate
paradigm for providing continuous intensivist care. Crit Care Med 2000; 28:3925–
3931Bibliografía 47
63.S Hameed; W. C. Aird; S. M. Cohn. Oxygen delivery . Crit Care Med 2003 Vol. 31,
No. 12 (Suppl.)
64. Kompanje EJ, Jansen TC, van der Hoven B. The first demonstration of lactic acid in
human blood in shock by Johann Joseph Scherer (1814 –1869) in January 1843.
Intensive
Care Med 2007; 33:1967–1971
65. De Backer D, Zhang H, Vincent JL. Models to study the relation between oxygen
consumption and oxygen delivery during an acute reduction in blood flow: comparison
of balloon filling in the inferior vena cava, tamponade and hemorrhage. Shock 1995 ;4
(2):107-12.
66. Ronco JJ, Fenwick JC, Tweeddale MG, Wiggs BR, Phang PT, Cooper DJ,
Cunningham KF, Russell JA, Walley KR. Identification of the critical oxygen delivery for
anaerobic metabolism in critically ill septic and nonseptic humans. JAMA 1993 ;
270:1724–1730.
67. Haji-Michael PG, Ladriere L, Sener A, Vincent JL, Malaisse WJ . Leukocyte
glycolysis and lactate output in animal sepsis and ex vivo human blood. Metabolism 1999
;48:779–785.
68. Meszaros K, Lang CH, Bagby GJ. Contribution of different organs to increased
glucose consumption after endotoxin administration. J Biol Chem 1987; 262: 10965–
10970.
69. Luchette FA, Friend LA, Brown CC. Increased skeletal muscle Na/K ATPase
activity as a cause of increased lactate production after hemorrhagic shock. J Trauma
1998; 44:796–801.
70. McCarter FD, James JH, Luchette FA. Adrenergic blockade reduces skeletal muscle
glycolysis and Na/K ATPase activity during hemorrhage. J Surg Res 2001; 99:235–244.48 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
71. Luchette FA, Robinson BR, Friend LA. Adrenergic antagonists reduce lactic acidosis
in response to hemorrhagic shock. J Trauma 1999; 46:873–880.
72. McCarter FD, Nierman SR, James JH, et al. Role of skeletal muscle Na/K ATPase
activity in increased lactate production in sub-acute sepsis. Life Sci 2002; 70:1875–1888.
73. James JH, Wagner KR, King JK,. Stimulation of both aerobic glycolysis and Na/K
ATPase activity in skeletal muscle by epinephrine or amylin. Am J Physiol 1999;
277:E176–E186.
74. James JH, Fang CH, Schrantz SJ, et al. Linkage of aerobic glycolysis to
sodiumpotassium
transport in rat skeletal muscle. Implications for increased muscle lactate production in
sepsis. J Clin Invest 1996; 98:2388–2397.
75. Brealey D, Brand M, Hargreaves I, et al. Association between mitochondrial
dysfunction and severity and outcome of septic shock. Lancet 2002; 360:219–223.
76. Crouser ED, Julian MW, Blaho DV, et al. Endotoxin-induced mitochondrial damage
correlates with impaired respiratory activity. Crit Care Med 2002; 30:276–284.
77.Vary TC, Martin LF. Potentiation of decreased pyruvate dehydrogenase activity by
inflammatory stimuli in sepsis. Circ Shock 1993; 39:299–305.
78.Vary TC. Sepsis-induced alterations in pyruvate dehydrogenase complex activity in rat
skeletal muscle: Effects on plasma lactate. Shock 1996; 6:89–94.
79. Naidoo DP, Gathiram V, Sadhabiriss A, et al. Clinical diagnosis of cardiac beriberi.
S Afr Med J 1990; 77:125–127
80. Woll PJ. Lactate elimination in man: effects of lactate concentration and
hepatic dysfunction. Eur J Clin Invest 1979; 9:397–404.Bibliografía 49
81. Almenoff PL, Leavy J, Weil MH, et al. Prolongation of the half-life of lactate after
maximal exercise in patients with hepatic dysfunction. Crit Care Med 1989; 17: 870–873.
82. Chiolero R, Tappy L, Gillet M, et al. Effect of major hepatectomy on glucose and
lactate metabolism. Ann Surg 1999; 229:505–513.
83.De Jonghe B, Cheval C, Misset B, et al. Relationship between blood lactate and
early hepatic dysfunction in acute circulatory failure. J Crit Care 1999; 14:7–11.
84. Brill SA, Stewart TR, Brundage SI, et al. Base deficit does not predict mortality when
secondary to hyperchloremic acidosis. Shock 2002; 17:459–462.
85. Balasubramanyan N, Havens PL, Hoffman GM. Unmeasured anions identified by the
Fencl-Stewart method predict mortality better than base excess, anion gap, and lactate in
patients in the pediatric intensive care unit. Crit Care Med 1999; 27:1577–1581.
86.Martin MJ, FitzSullivan E, Salim A, et al. Discordance between lactate and base deficit
in the surgical intensive care unit: Which one do you trust?. Am J Surg 2006; 191:625–
630.
87. Deshpande SA, Platt MP. Association between blood lactate and acid-base status
and
mortality in ventilated babies. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed 1997; 76:F15–F20.
88.Adams BD, Bonzani TA, Hunter CJ. The anion gap does not accurately screen for
lactic acidosis in emergency department patients. Emerg Med J 2006; 23:179–182.
89. Moviat M, van Haren F, van der Hoeven H. Conventional or physicochemical
approach in intensive care unit patients with metabolic acidosis. Crit Care 2003; 7:R41–
R45.50 Correlación entre Apache IV, Apache II y el mayor nivel de lactato en las
primeras 24 horas en la predicción de mortalidad en Pacientes de la Unidad de
Cuidado Intensivo de la Fundación San Carlos
90. Rocktaeschel J, Morimatsu H, Uchino S, et al. Unmeasured anions in critically ill
patients: Can they predict mortality? Crit Care Med 2003; 31:2131–2136.
91. Durward A, Skellett S, Mayer A, et al. The value of the chloride: sodium ratio in
differentiating the aetiology of metabolic acidosis. Intensive Care Med 2001; 27:828–835.
92.Maciel AT, Park M. Unmeasured anions account for most of the metabolic acidosis in
patients with hyperlactatemia. Clinics 2007; 62:55–62.
93. Stewart PA. Modern quantitative acid-base chemistry. Can J Physiol Pharmacol 1983;
61:1444–1461.
94. Shapiro NI, Howell MD, Talmor D, et al. Serum lactate as a predictor of mortality in
emergency department patients with infection. Ann Emerg Med 2005; 45:524–528.
95.Kaplan LJ, Kellum JA. Initial pH, base deficit, lactate, anion gap, strong ion difference,
and strong ion gap predict outcome from major vascular injury. Crit Care Med
2004; 32:1120–1124.
96. Meregalli A, Oliveira RP, Friedman G. Occult hypoperfusion is associated with
increased mortality in hemodynamically stable, high-risk, surgical patients.
Crit Care 2004; 8:R60–R65.
97.Watanabe I, Mayumi T, Arishima T, et al. Hyperlactemia can predict the prognosis of
liver resection. Shock 2007; 28:35–38
98. Polonen P, Ruokonen E, Hippelainen M, et al. A prospective, randomized study of
goaloriented hemodynamic therapy in cardiac surgical patients. Anesth Analg 2000; 90:
1052–1059
99. Dellinger RP, Levy MM, Carlet JM, et al. Surviving Sepsis Campaign: International
guidelines for management of severe sepsis and septic shock: 2008. Intensive Care MedBibliografía 51
2008; 34:17– 60.
100. Tisherman SA, Barie P, Bokhari F, et al. Clinical practice guideline: endpoints of
resuscitation. J Trauma 2004; 57:898–912.
101. Antonelli M, Levy M, Andrews PJ, et al. Hemodynamic monitoring in shock and
implications for management. International Consensus Conference, Paris, France,
27–28 April 2006. Intensive Care Med 2007; 33:575–590.
102. Mathieu D, Neviere R, Billard V, et al. Effects of bicarbonate therapy on
hemodynamics and tissue oxygenation in patients with lactic acidosis: A prospective,
controlled clinical study. Crit Care Med 1991; 19:1352–1356.
103. Rady MY, Rivers EP, Nowak RM. Resuscitation of the critically ill in the ED:
Responses of blood pressure, heart rate, shock index, central venous oxygen saturation,
and lactate. Am J Emerg Med 1996; 14:218–225.
104. Blow O, Magliore L, Claridge JA, et al. The golden hour and the silver day: Detection
and correction of occult hypoperfusion within 24 hours improves outcome from
major trauma. J Trauma 1999; 47:964–969.
105. Claridge JA, Crabtree TD, Pelletier SJ, et al. Persistent occult hypoperfusion is
associated with a significant increase in infection rate and mortality in major trauma
patients. J Trauma 2000; 48:8–5.
106. Polonen P, Ruokonen E, Hippelainen M, et al. A prospective, randomized study of
goaloriented hemodynamic therapy in cardiac surgical patients. Anesth Analg 2000; 90:
1052–1059.