Factors Predictive of Seizures Among Intensive Care Unit Patients with Gram‐Negative Infections
Authors: Guess Harry A. , Resseguie Lawrence J. , III L. Joseph Melton , Kurland Leonard T. , Lydick Eva G. , Aksamit Allen J. , Wilson Walter R. 
Published: November 2007

Summary: From the medical records of 238 intensive care unit (ICU) patients who had infections with gramnegative pathogens commonly associated with serious illness, we developed a predictive score of clinical risk factors for seizures. To evaluate the predictive ability of this score, we applied it to a separate population of 645 seriously ill hospitalized patients with similar gram‐negative infections who were in antibiotic clinical trials. The patients at highest risk were classified into one of the following three categories: (a) patients with major central nervous system (CNS) insults (CNS surgery, hemorrhage, infection, or other lesion within 1 month before hospital admission or any history of CNS neoplasia), (b) patients with a predisposing factor (renal impairment or a history of seizures) plus a precipitating factor (anoxic encephalopathy/coma or an acute hypotensive episode), and (c) patients with both renal impairment and a history of seizures. Receiver operating characteristic (ROC) curves were calculated in each of the two populations. The area under the ROC curve (AUC) represents the probability that the score would rank a randomly chosen patient who subsequently had a seizure as having had a greater prior level of seizure risk than a randomly chosen patient who did not experience a seizure. The AUC was 0.87 (SE = 0.05) for the original population used to develop the score and 0.81 (SE = 0.04) for the population used for the validation study. The clinical risk score, based on readily available information, provides a useful means to identify among seriously ill infectious disease service patients, those who are at highest risk for seizures. It also serves as a baseline for evaluating the non‐drug‐related risk factors for seizures in patients treated with antibiotics.

A partir des dossiers médicaux de 238 patients hospitalisés en réanimation pour des infections à Gram‐, en général en association avec une maladie sévère, les auteurs ont mis au point une échelle prédictive du risque clinique de crises. Pour évaluer la capacité prédictive de cette échelle, les auteurs l'ont appliqulée à une population séparée de 645 patients hospitalisés pour/ou des essais cliniques d'antibiotiques avec des infections gram‐ simi‐ laires. Les patients présentant le plus haut risque ont été classés dans Tune des trois catégories suivantes: (1) ceux présentant d'importantes lésions du système nerveux central (SNC) (chirurgie du SNC, hemorragies, infections ou autres lésions survenues dans le mois précédant l'admission à l'hôpital, ou tout antécédent de néoplasie du SNC), (2) deux présentant un facteur de predisposition (insuffisance rénale, antécédents de crises), plus un facteur favorisant (coma ou encéphalopathy anoxique, épisodes hypotensifs aigus), (3) ceux qui présentaient à la fois une insuffisance rénale et des antécédents de crises. Les courbes de réceptivite opérationnelles caractéristiques (ROC) ont été calculées pour les deux populations. La surface sous la courbe ROC représente la probabilité que l'échelle classe un patient choisi au hasard qui a présenté ensuite une crise comme ayant un niveau de risque de crises plus élevé qu'un patient choisi au hasard qui n'a pas présenté de crise. Cette surface était de 0.87 (SE = 0,05) pour la population d'origine utilisée pour l'établissement de l'échelle, et de 0.81 (SE ‐ 0.04) pour la population utilisée dans l'étude de validation. Le score de risque clinique fondé sur des données facilement accessibles, fournit done un outil utile pour 1'identification, parmi des patients présentant une infection sévère, de ceux qui présentent le risque le plus élevé de crises. Ce score peut également servir de base pour l'évaluation des facteurs de risques non liés aux médicaments chez des patients traités par antibiotiques.

Con los datos médicos de 238 pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos (ICU) que habían tenido infecciones con gérmenes patógenos gram negativos, comúnmente asociados con enfermedades muy severas, hemos desarrollado una escala predictiva de factores de riesgo para ataques. Para valorar la capacidad predictiva de esta escala hi hemos aplicado a una población distinta de 645 enfermos graves hospitalizados que estaban siguiendo un ensayo clínico con antibióticos y que padecían infecciones similares por agentes gram negativos. Los pacientes de más alto riesgo fueron clasificados en una de las tres categorías siguientes: (1) aquellos con mayor dano del sistema nervioso central (CNS), (cirugía del CNS, hemorragias, infecciones u otras lesiones que ocurrieron durante el mes que precedió a la hospitalizatión y neoplasias del CNS); (2) los que tenían un factor de predisposición (transtoraos renales o historia de ataques) y un factor precipitante (encefalopatía anóxica/coma o episodio agudo de hipotensión) y (3) los que tenfan un trastorno renal asociado a una historia de ataques. Las características operativas de las curvas en los receptores (ROC) se calcularon en cada una de las dos poblaciones. El área por debajo de la curva de ROC (AUC) representa la probabilidad con la que la escala eligiría, de una manera aleatoria, el paciente que subsiguientemente tendria un ataque al tener un nivel prioritario más elevado de riegos de ataques, y no un paciente seleccionado aleatoriamente que no experimentaria un ataque. La AUC fue de 0.87 (SE = 0.05) para la población original utilizada en el desarrollo de la escala y de 0.81 (SE = 0.04) para la población utilizada para el estudio de validación. La escala de riesgo clínico, basada en la información fácilmente disponible, proporciona medios útiles para identificar aquellos enfermos que padecen un proceso infeccioso grave y que tienen un riesgo más elevado de tener ataques. También sirve como línea basal para valorar los factores de riesgo de ataques, no relacionados con las medicaciones, en enfermos tratados con antibióticos.