Introducción:

los sistemas de puntuación para predicción se han desarrollado para medir la severidad de la enfermedad y el pronóstico de los pacientes en la unidad de cuidados intensivos. Son útiles para la toma de decisiones clínicas, la estandarización de la investigación y la comparación de la calidad de la atención.

Material y métodos:

estudio observacional analítico de cohorte en el que revisaron las historias clínicas de 283 pacientes oncológicos admitidos en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Centro de Investigaciones Oncológicas CIOSAD, durante enero de 2014 a enero de 2016, a quienes se les estimó la probabilidad de mortalidad con los puntajes pronósticos APACHE IV y MPM II, se realizó regresión logística binaria con las variables de los modelos en sus estudios originales, se determinó calibración, discriminación y se calcularon criterios de información Akaike AIC y Bayesiano BIC.

Resultados:

en la evaluación de desempeño de los puntajes pronósticos APACHE IV mostró mayor capacidad de predicción (AUC = 0.95) versus MPM II (AUC = 0.78), los dos modelos mostraron adecuada calibración con estadístico de Hosmer y Lemeshow para APACHE IV (p = 0.39) y para MPM II (p = 0.99). El delta BIC es 2.9 mostrando evidencia positiva en contra de APACHE IV. El estadístico AIC es menor para APACHE IV indicando que es el puntaje con mejor ajuste a los datos.

Conclusiones:

APACHE IV tiene un buen desempeño en la predicción de mortalidad de pacientes oncológicos críticamente enfermos. Es una herramienta útil para el clínico en su labor diaria. al permitirle distinguir los pacientes con alta probabilidad de mortalidad. (Acta Med Colomb 2018; 43: 81-89).