- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT03930160
Papel de LODS en la predicción del resultado de mortalidad a los 30 días en la UCI
El papel del sistema logístico de disfunción orgánica en la predicción del resultado de mortalidad a los 30 días en la Unidad de Cuidados Intensivos del dr. Pacientes del Hospital General Cipto Mangunkusumo
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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DKI Jakarta
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Jakarta Pusat, DKI Jakarta, Indonesia, 10430
- Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- paciente adulto (mayor de 18 años) ingresado en la UCI
Criterio de exclusión:
- pacientes ingresados en la UCI debido a lesión por quemadura, enfermedad de las arterias coronarias, poscirugía cardíaca
- pacientes con información requerida incompleta para la puntuación LODS
- pacientes fallecidos o dados de alta menos de 24 horas después del ingreso
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Retrospectivo
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Resultado de mortalidad
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Variables de la puntuación del sistema de disfunción orgánica logística, que incluyen: GCS; ritmo cardiaco; PA sistólica; urea de sangre; suero de creatinina; producción de orina; recuento de leucocitos; recuento de plaquetas; PaO2/FiO2; bilirrubina sérica; tiempo de protrombina.
Otros nombres:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Capacidad de discriminación de puntuación LODS
Periodo de tiempo: 30 días desde la admisión
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Capacidad de la puntuación LODS para discriminar los resultados de los pacientes en función de las variables de las puntuaciones del sistema de disfunción orgánica logística: GCS; ritmo cardiaco; PA sistólica; urea de sangre; suero de creatinina; producción de orina; recuento de leucocitos; recuento de plaquetas; PaO2/FiO2; bilirrubina sérica; tiempo de protrombina.
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30 días desde la admisión
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Calibración de puntuación LODS
Periodo de tiempo: 30 días desde la admisión
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Capacidad de la puntuación LODS para predecir los resultados de los pacientes en función de las variables de las puntuaciones del sistema de disfunción orgánica logística: GCS; ritmo cardiaco; PA sistólica; urea de sangre; suero de creatinina; producción de orina; recuento de leucocitos; recuento de plaquetas; PaO2/FiO2; bilirrubina sérica; tiempo de protrombina.
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30 días desde la admisión
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Correlación entre las variables de puntuación LODS con el resultado del paciente
Periodo de tiempo: 30 días desde la admisión
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Correlación entre los resultados de los pacientes con cada variable de puntuación LODS: GCS; ritmo cardiaco; PA sistólica; urea de sangre; suero de creatinina; producción de orina; recuento de leucocitos; recuento de plaquetas; PaO2/FiO2; bilirrubina sérica; tiempo de protrombina.
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30 días desde la admisión
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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El resultado del paciente
Periodo de tiempo: 30 días desde la admisión
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Resultado del paciente dentro de los 30 días posteriores a la admisión en la unidad de cuidados intensivos (UCI): fallecido o sobreviviente
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30 días desde la admisión
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Puntuación de la variable neurológica LODS: escala de coma de Glasgow (GCS)
Periodo de tiempo: Día 1
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El puntaje para el límite variable de GCS: 0 punto para 14-15; 1 punto por 9-13; 3 puntos por 6-8; 5 puntos por 3-5. |
Día 1
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Puntuación variable cardiovascular LODS: frecuencia cardíaca (FC) y/o presión arterial sistólica (PAS)
Periodo de tiempo: Día 1
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La puntuación para el punto de corte variable de FC (en lpm) y/o PAS (en mmHg): 0 puntos para HR 30-139 y SBP 90-239; 1 punto para PAS 70-89 o 240-269 o FC >=140; 3 puntos para PAS 40-69 o >=270; 5 puntos para FC <30 o PAS <40. |
Día 1
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Puntuación variable renal LODS: nitrógeno ureico sérico (BUN) y/o creatinina y/o diuresis (UO)
Periodo de tiempo: Día 1
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La puntuación de BUN (en mg/dL) y/o creatinina (en mg/dL) y/o UO (en litros/día) de corte variable: 0 puntos para BUN <17 Y creatinina <1,20 Y UO 0,75-9,99; 1 punto para BUN 17-<28 O creatinina 1.20-1.59; 3 puntos para BUN 28-<56 Y creatinina <1,60 Y UO 0,5-0,74 o >=10; 5 puntos para BUN >=56 O UO 0.5. |
Día 1
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Puntuación de la variable pulmonar LODS: Presión de oxígeno parcial (PaO2)/Fracción de oxígeno inspirado (FiO2) en ventilación mecánica (VM) o presión positiva continua en las vías respiratorias (CPAP)
Periodo de tiempo: Día 1
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La puntuación para el corte variable de PaO2/FiO2 (en mmHg/%): 0 puntos por no ventilación y no CPAP; 1 punto para >=150; 3 puntos por <150. |
Día 1
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Puntuación variable hematológica LODS: recuento de glóbulos blancos (WBC) y/o recuento de plaquetas
Periodo de tiempo: Día 1
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La puntuación de WBC (en x10^3/L) y/o recuento de plaquetas en (x10^3/L) corte variable: 0 puntos para WBC 2.5-49.9 y plaquetas >=50; 1 punto para WBC 1.0-2.4 o >=50.0 O plaquetas <50; 3 puntos para WBC <1.0 |
Día 1
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Puntuación de la variable de función hepática LODS: bilirrubina sérica y/o tiempo de protrombina (PT)
Periodo de tiempo: Día 1
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La puntuación de bilirrubina sérica (en mg/dL) y/o PT (en % del estándar) límite variable: 0 puntos para bilirrubina <2,0 y PT >=25; 1 punto para bilirrubina >=2.0 O PT<25% o >3. |
Día 1
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Teasdale G, Jennett B. Assessment of coma and impaired consciousness. A practical scale. Lancet. 1974 Jul 13;2(7872):81-4. doi: 10.1016/s0140-6736(74)91639-0. No abstract available.
- Power GS, Harrison DA. Why try to predict ICU outcomes? Curr Opin Crit Care. 2014 Oct;20(5):544-9. doi: 10.1097/MCC.0000000000000136.
- Rapsang AG, Shyam DC. Scoring systems in the intensive care unit: A compendium. Indian J Crit Care Med. 2014 Apr;18(4):220-8. doi: 10.4103/0972-5229.130573.
- Purnama Dewi O, Nurfitri E. Pediatric logistic organ dysfunction score as a predictive tool of dengue shock syndrome outcomes. Paediatrica Indonesiana. 2012;52(2):72-77.
- Grenvik A, Ayres SM, Holbrook PR, Shoemaker WC, editors. Textbook of Critical Care. Subsequent edition. Philadelphia: W B Saunders Co; 2000. 2227 p
- Rao SM, Suhasini T. Organization of intensive care unit and predicting outcome of critical illness. Indian J Anaesth. 2003;47(5):328-37.
- Le Gall JR, Klar J, Lemeshow S, Saulnier F, Alberti C, Artigas A, Teres D. The Logistic Organ Dysfunction system. A new way to assess organ dysfunction in the intensive care unit. ICU Scoring Group. JAMA. 1996 Sep 11;276(10):802-10. doi: 10.1001/jama.276.10.802.
- Heldwein MB, Badreldin AM, Doerr F, Lehmann T, Bayer O, Doenst T, Hekmat K. Logistic Organ Dysfunction Score (LODS): a reliable postoperative risk management score also in cardiac surgical patients? J Cardiothorac Surg. 2011 Sep 16;6:110. doi: 10.1186/1749-8090-6-110.
- Kim TK, Yoon JR. Comparison of the predictive power of the LODS and APACHE II scoring systems in a neurological intensive care unit. J Int Med Res. 2012;40(2):777-86. doi: 10.1177/147323001204000244.
- Saranya AVR S. Comparison of Different Scoring Systems Used in the Intensive Care Unit. Journal of Pulmonary & Respiratory Medicine. 2015;05(04).
- Timsit JF, Fosse JP, Troche G, De Lassence A, Alberti C, Garrouste-Orgeas M, Azoulay E, Chevret S, Moine P, Cohen Y. Accuracy of a composite score using daily SAPS II and LOD scores for predicting hospital mortality in ICU patients hospitalized for more than 72 h. Intensive Care Med. 2001 Jun;27(6):1012-21. doi: 10.1007/s001340100961.
- Timsit JF, Fosse JP, Troche G, De Lassence A, Alberti C, Garrouste-Orgeas M, Bornstain C, Adrie C, Cheval C, Chevret S; OUTCOMEREA Study Group, France. Calibration and discrimination by daily Logistic Organ Dysfunction scoring comparatively with daily Sequential Organ Failure Assessment scoring for predicting hospital mortality in critically ill patients. Crit Care Med. 2002 Sep;30(9):2003-13. doi: 10.1097/00003246-200209000-00009.
- Bouch DC, Thompson JP. Severity scoring systems in the critically ill. Contin Educ Anaesth Crit Care Pain. 2008;8:181-5.
- Dolejs J, Maresova P. Onset of mortality increase with age and age trajectories of mortality from all diseases in the four Nordic countries. Clin Interv Aging. 2017 Jan 21;12:161-173. doi: 10.2147/CIA.S119327. eCollection 2017.
- Ingraham AM, Cohen ME, Raval MV, Ko CY, Nathens AB. Comparison of hospital performance in emergency versus elective general surgery operations at 198 hospitals. J Am Coll Surg. 2011 Jan;212(1):20-28.e1. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2010.09.026. Erratum In: J Am Coll Surg. 2011 Jun;212(6):1100-1.
- Ball IM, Bagshaw SM, Burns KE, Cook DJ, Day AG, Dodek PM, Kutsogiannis DJ, Mehta S, Muscedere JG, Turgeon AF, Stelfox HT, Wells GA, Stiell IG. Outcomes of elderly critically ill medical and surgical patients: a multicentre cohort study. Can J Anaesth. 2017 Mar;64(3):260-269. doi: 10.1007/s12630-016-0798-4. Epub 2016 Dec 27.
- De Jong A, Verzilli D, Sebbane M, Monnin M, Belafia F, Cisse M, Conseil M, Carr J, Jung B, Chanques G, Molinari N, Jaber S. Medical Versus Surgical ICU Obese Patient Outcome: A Propensity-Matched Analysis to Resolve Clinical Trial Controversies. Crit Care Med. 2018 Apr;46(4):e294-e301. doi: 10.1097/CCM.0000000000002954.
- Arihan O, Wernly B, Lichtenauer M, Franz M, Kabisch B, Muessig J, Masyuk M, Lauten A, Schulze PC, Hoppe UC, Kelm M, Jung C. Blood Urea Nitrogen (BUN) is independently associated with mortality in critically ill patients admitted to ICU. PLoS One. 2018 Jan 25;13(1):e0191697. doi: 10.1371/journal.pone.0191697. eCollection 2018.
- Hashemian SM, Jamaati H, Farzanegan Bidgoli B, Farrokhi FR, Malekmohammad M, Roozdar S, Mohajerani SA, Bagheri A, Radmnand G, Hatami B, Chitsazan M. Outcome of Acute Kidney Injury in Critical Care Unit, Based on AKI Network. Tanaffos. 2016;15(2):89-95.
- Engoren M, Maile MD, Heung M, Jewell ES, Vahabzadeh C, Haft JW, Kheterpal S. The Association Between Urine Output, Creatinine Elevation, and Death. Ann Thorac Surg. 2017 Apr;103(4):1229-1237. doi: 10.1016/j.athoracsur.2016.07.036. Epub 2016 Oct 4.
- Macedo E, Malhotra R, Bouchard J, Wynn SK, Mehta RL. Oliguria is an early predictor of higher mortality in critically ill patients. Kidney Int. 2011 Oct;80(7):760-7. doi: 10.1038/ki.2011.150. Epub 2011 Jun 29.
- Zhang Z, Xu X, Ni H, Deng H. Urine output on ICU entry is associated with hospital mortality in unselected critically ill patients. J Nephrol. 2014 Feb;27(1):65-71. doi: 10.1007/s40620-013-0024-1. Epub 2014 Jan 15.
- Saygitov RT, Glezer MG, Semakina SV. Blood urea nitrogen and creatinine levels at admission for mortality risk assessment in patients with acute coronary syndromes. Emerg Med J. 2010 Feb;27(2):105-9. doi: 10.1136/emj.2008.068155.
- Ting HW, Chen MS, Hsieh YC, Chan CL. Good mortality prediction by Glasgow Coma Scale for neurosurgical patients. J Chin Med Assoc. 2010 Mar;73(3):139-43. doi: 10.1016/S1726-4901(10)70028-9.
- Nik A, Sheikh Andalibi MS, Ehsaei MR, Zarifian A, Ghayoor Karimiani E, Bahadoorkhan G. The Efficacy of Glasgow Coma Scale (GCS) Score and Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II for Predicting Hospital Mortality of ICU Patients with Acute Traumatic Brain Injury. Bull Emerg Trauma. 2018 Apr;6(2):141-145. doi: 10.29252/beat-060208.
- Zhang D, Shen X, Qi X. Resting heart rate and all-cause and cardiovascular mortality in the general population: a meta-analysis. CMAJ. 2016 Feb 16;188(3):E53-E63. doi: 10.1503/cmaj.150535. Epub 2015 Nov 23.
- Reunanen A, Karjalainen J, Ristola P, Heliovaara M, Knekt P, Aromaa A. Heart rate and mortality. J Intern Med. 2000 Feb;247(2):231-9. doi: 10.1046/j.1365-2796.2000.00602.x.
- Prasada S, Oswalt C, Yeboah P, Saylor G, Bowden D, Yeboah J. Heart rate is an independent predictor of all-cause mortality in individuals with type 2 diabetes: The diabetes heart study. World J Diabetes. 2018 Jan 15;9(1):33-39. doi: 10.4239/wjd.v9.i1.33.
- Tongyoo S, Permpikul C, Haemin R, Epichath N. Predicting factors, incidence and prognosis of cardiac arrhythmia in medical, non-acute coronary syndrome, critically ill patients. J Med Assoc Thai. 2013 Feb;96 Suppl 2:S238-45.
- Li C, Chen Y, Zheng Q, Wu W, Chen Z, Song L, An S, Li Z, Chen S, Wu SL. Relationship between systolic blood pressure and all-cause mortality: a prospective study in a cohort of Chinese adults. BMC Public Health. 2018 Jan 5;18(1):107. doi: 10.1186/s12889-017-4965-5.
- Lv YB, Gao X, Yin ZX, Chen HS, Luo JS, Brasher MS, Kraus VB, Li TT, Zeng Y, Shi XM. Revisiting the association of blood pressure with mortality in oldest old people in China: community based, longitudinal prospective study. BMJ. 2018 Jun 5;361:k2158. doi: 10.1136/bmj.k2158.
- Ruggiero C, Metter EJ, Cherubini A, Maggio M, Sen R, Najjar SS, Windham GB, Ble A, Senin U, Ferrucci L. White blood cell count and mortality in the Baltimore Longitudinal Study of Aging. J Am Coll Cardiol. 2007 May 8;49(18):1841-50. doi: 10.1016/j.jacc.2007.01.076. Epub 2007 Apr 23.
- Bonaccio M, Di Castelnuovo A, Costanzo S, De Curtis A, Donati MB, Cerletti C, de Gaetano G, Iacoviello L; MOLI-SANI Investigators. Age-sex-specific ranges of platelet count and all-cause mortality: prospective findings from the MOLI-SANI study. Blood. 2016 Mar 24;127(12):1614-6. doi: 10.1182/blood-2016-01-692814. Epub 2016 Feb 10. No abstract available.
- Tsai MT, Chen YT, Lin CH, Huang TP, Tarng DC; Taiwan Geriatric Kidney Disease Research Group. U-shaped mortality curve associated with platelet count among older people: a community-based cohort study. Blood. 2015 Sep 24;126(13):1633-5. doi: 10.1182/blood-2015-06-654764. Epub 2015 Aug 11. No abstract available.
- van der Bom JG, Heckbert SR, Lumley T, Holmes CE, Cushman M, Folsom AR, Rosendaal FR, Psaty BM. Platelet count and the risk for thrombosis and death in the elderly. J Thromb Haemost. 2009 Mar;7(3):399-405. doi: 10.1111/j.1538-7836.2008.03267.x. Epub 2008 Dec 20.
- Ishizuka M, Tago K, Kubota K. Impact of prothrombin time-International Normalized Ratio on outcome of patients with septic shock receiving polymyxin B cartridge hemoperfusion. Surgery. 2014 Jul;156(1):168-75. doi: 10.1016/j.surg.2014.03.009. Epub 2014 Mar 15.
- Benediktsson S, Frigyesi A, Kander T. Routine coagulation tests on ICU admission are associated with mortality in sepsis: an observational study. Acta Anaesthesiol Scand. 2017 Aug;61(7):790-796. doi: 10.1111/aas.12918.
- Yokoyama Y, Ebata T, Igami T, Sugawara G, Ando M, Nagino M. Predictive power of prothrombin time and serum total bilirubin for postoperative mortality after major hepatectomy with extrahepatic bile duct resection. Surgery. 2014 Mar;155(3):504-11. doi: 10.1016/j.surg.2013.08.022. Epub 2013 Nov 25.
- Pierrakos C, Velissaris D, Felleiter P, Antonelli M, Vanhems P, Sakr Y, Vincent JL; EPIC II investigators. Increased mortality in critically ill patients with mild or moderate hyperbilirubinemia. J Crit Care. 2017 Aug;40:31-35. doi: 10.1016/j.jcrc.2017.01.017. Epub 2017 Feb 13.
- Su HH, Kao CM, Lin YC, Lin YC, Kao CC, Chen HH, Hsu CC, Chen KC, Peng CC, Wu MS. Relationship between serum total bilirubin levels and mortality in uremia patients undergoing long-term hemodialysis: A nationwide cohort study. Atherosclerosis. 2017 Oct;265:155-161. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2017.09.001. Epub 2017 Sep 4.
- Yang TL, Lin YC, Lin YC, Huang CY, Chen HH, Wu MS. Total Bilirubin in Prognosis for Mortality in End-Stage Renal Disease Patients on Peritoneal Dialysis Therapy. J Am Heart Assoc. 2017 Dec 23;6(12):e007507. doi: 10.1161/JAHA.117.007507.
- Esteve F, Lopez-Delgado JC, Javierre C, Skaltsa K, Carrio ML, Rodriguez-Castro D, Torrado H, Farrero E, Diaz-Prieto A, Ventura JL, Manez R. Evaluation of the PaO2/FiO2 ratio after cardiac surgery as a predictor of outcome during hospital stay. BMC Anesthesiol. 2014 Sep 26;14:83. doi: 10.1186/1471-2253-14-83.
- Villar J, Blanco J, del Campo R, Andaluz-Ojeda D, Diaz-Dominguez FJ, Muriel A, Corcoles V, Suarez-Sipmann F, Tarancon C, Gonzalez-Higueras E, Lopez J, Blanch L, Perez-Mendez L, Fernandez RL, Kacmarek RM; Spanish Initiative for Epidemiology, Stratification & Therapies for ARDS (SIESTA) Network. Assessment of PaO(2)/FiO(2) for stratification of patients with moderate and severe acute respiratory distress syndrome. BMJ Open. 2015 Mar 27;5(3):e006812. doi: 10.1136/bmjopen-2014-006812.
- Fialkow L, Farenzena M, Wawrzeniak IC, Brauner JS, Vieira SR, Vigo A, Bozzetti MC. Mechanical ventilation in patients in the intensive care unit of a general university hospital in southern Brazil: an epidemiological study. Clinics (Sao Paulo). 2016 Mar;71(3):144-51. doi: 10.6061/clinics/2016(03)05.
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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