RESUMO Objetivo: Determinar se os critérios para definição de síndrome de resposta inflamatória sistêmica podem predizer a mortalidade hospitalar em uma coorte brasileira de pacientes críticos. Métodos: Conduzimos um estudo retrospectivo de coorte em um hospital terciário privado localizado na cidade de São Paulo (SP). Extraímos as informações da base de dados de uma unidade de terapia intensiva para adultos (Sistema EpimedTM). Comparamos o SAPS 3 e o modelo da síndrome de resposta inflamatória sistêmica de forma dicotomizada (≥ 2 critérios, para síndrome de resposta inflamatória sistêmica positiva, em comparação com zero a um critério, para síndrome de resposta inflamatória sistêmica negativa) e variáveis ordinais de zero a 4 (segundo o número de critérios preenchidos para síndrome de resposta inflamatória sistêmica) para predição de mortalidade hospitalar por ocasião da admissão à unidade. A discriminação do modelo foi comparada com uso da área sob a curva receiver operating characteristics (ASCROC). Resultados: Entre janeiro e dezembro de 2012, estudamos 932 pacientes (60,4% deles eram síndrome de resposta inflamatória sistêmica positiva). Os pacientes positivos para síndrome de resposta inflamatória sistêmica estavam em estado crítico mais grave do que os negativos, e tiveram mortalidade hospitalar mais elevada (16,9% versus 8,1%; p < 0,001). Na análise ajustada, ser síndrome de resposta inflamatória sistêmica positivo aumentou de forma independente o risco de óbito em 82% (OR 1,82; IC95% 1,12 - 2,96; p = 0,016). Entretanto, a ASCROC para os critérios do modelo SAPS 3 foi mais elevada (0,81; IC95% 0,78 - 0,85) em comparação ao modelo síndrome de resposta inflamatória sistêmica, tendo os critérios para síndrome de resposta inflamatória sistêmica de forma dicotomizada (0,60; IC95% 0,55 - 0,65) e como variável ordinal (0,62; IC95% 0,57 - 0,68; p < 0,001) para mortalidade hospitalar. Conclusão: Embora a síndrome de resposta inflamatória sistêmica se associe com mortalidade hospitalar, os critérios para esta síndrome tiveram baixa acurácia para predição da mortalidade, quando comparados ao SAPS 3.

ABSTRACT Objective: This study intended to determine whether the systemic inflammatory response syndrome criteria can predict hospital mortality in a Brazilian cohort of critically ill patients. Methods: We performed a retrospective cohort study at a private tertiary hospital in São Paulo (SP), Brazil. We extracted information from the adult intensive care unit database (Sistema EpimedTM). We compared the SAPS 3 and the systemic inflammatory response syndrome model as dichotomous (≥ 2 criteria: systemic inflammatory response syndrome -positive versus 0 - 1 criterion: systemic inflammatory response syndrome -negative) and ordinal variables from 0 to 4 (according to the number of systemic inflammatory response syndrome criteria met) in the prediction of hospital mortality at intensive care unit admission. Model discrimination was compared using the area under the receiver operating characteristics (AUROC) curve. Results: From January to December 2012, we studied 932 patients (60.4% were systemic inflammatory response syndrome -positive). systemic inflammatory response syndrome -positive patients were more critically ill than systemic inflammatory response syndrome -negative patients and had higher hospital mortality (16.9% versus 8.1%, p < 0.001). In the adjusted analysis, being systemic inflammatory response syndrome -positive independently increased the risk of death by 82% (odds ratio 1.82; 95% confidence interval [CI] 1.12 - 2.96, p = 0.016). However, the AUROC curve for the SAPS 3 model was higher (0.81, 95%CI 0.78 - 0.85) compared to the systemic inflammatory response syndrome model with the systemic inflammatory response syndrome criteria as a dichotomous variable (0.60, 95%CI 0.55 - 0.65) and as an ordinal variable (0.62, 95%CI 0.57 - 0.68; p < 0.001) for hospital mortality. Conclusion: Although systemic inflammatory response syndrome is associated with hospital mortality, the systemic inflammatory response syndrome criteria show low accuracy in the prediction of mortality compared with the SAPS 3.

RESUMO Objetivo: Determinar os fatores na admissão associados a readmissões na unidade de terapia intensiva em pacientes onco-hematológicos. Métodos: Estudo retrospectivo de coorte utilizando a base de dados de uma unidade de terapia intensiva de um hospital oncológico terciário. Os participantes foram 1.872 pacientes onco-hematológicos graves admitidos à unidade de terapia intensiva entre janeiro de 2012 e dezembro de 2014, e que sobreviveram e receberam alta da unidade. Utilizamos análises univariada e multivariada para identificar os fatores de risco na admissão associados com readmissões mais tarde à unidade de terapia intensiva. Resultados: Dos 1.872 que sobreviveram e receberam alta da unidade de terapia intensiva, 172 (9,2%) pacientes foram readmitidos após terem recebido alta da unidade. Os pacientes readmitidos tinham enfermidade mais grave, quando comparados aos do grupo que não foi readmitido, além de taxa de mortalidade hospitalar mais elevada (32,6% versus 3,7%, respectivamente; p < 0,001). Na análise multivariada, os fatores de risco independentes para readmissão à unidade de terapia intensiva foram: sexo masculino (OR: 1,5; IC95%: 1,07 - 2,12; p = 0,019), cirurgia de emergência como causa da admissão (OR: 2,91; IC95%: 1,53 - 5,54; p = 0,001), maior tempo de permanência no hospital antes da transferência para a unidade de terapia intensiva (OR: 1,02; IC95%: 1,007 - 1,035; p = 0,003) e ventilação mecânica (OR: 2,31; IC95%: 1,57 - 3,40; p < 0,001). Conclusão: Nesta coorte de pacientes onco-hematológicos foram identificados alguns fatores de risco associados à readmissão na unidade de terapia intensiva, a maioria não passível de intervenção. A identificação dos fatores de risco na alta da unidade de terapia intensiva pode ser uma abordagem promissora.

ABSTRACT Objective: The purpose of our study was to determine the admission factors associated with intensive care unit readmission among oncohematological patients. Methods: Retrospective cohort study using an intensive care unit database from a tertiary oncological center. The participants included 1,872 critically ill oncohematological patients who were admitted to the intensive care unit from January 2012 to December 2014 and who were subsequently discharged alive. We used univariate and multivariate analysis to identify the admission risk factors associated with later intensive care unit readmission. Results: One hundred seventy-two patients (9.2% of 1,872 oncohematological patients discharged alive from the intensive care unit) were readmitted after intensive care unit discharge. The readmitted patients were sicker compared with the non-readmitted group and had higher hospital mortality (32.6% versus 3.7%, respectively; p < 0.001). In the multivariate analysis, the independent risk factors for intensive care unit readmission were male sex (OR: 1.5, 95% CI: 1.07 - 2.12; p = 0.019), emergency surgery as the admission reason (OR: 2.91, 95%CI: 1.53 - 5.54; p = 0.001), longer hospital length of stay before intensive care unit transfer (OR: 1.02, 95%CI: 1.007 - 1.035; p = 0.003), and mechanical ventilation (OR: 2.31, 95%CI: 1.57 - 3.40; p < 0.001). Conclusions: In this cohort of oncohematological patients, we identified some risk factors associated with intensive care unit readmission, most of which are not amenable to interventions. The identification of risk factors at intensive care unit discharge might be a promising approach.