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ISSN 2448-8909 (Impreso)

2006, Número 1

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Med Crit 2006; 20 (1)


Concordancia en el juicio clínico al calificar la gravedad de los pacientes en los servicios de admisión

Rodríguez-Pimentel L, Garduño-Espinoza J, Estrada PN, Silva RR

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 36
Paginas: 16-24
Archivo PDF: 113.69 Kb.


RESUMEN

Objetivo: Determinar la eficacia de los médicos para evaluar el grado de severidad de la enfermedad en los pacientes admitidos en un Servicio de Emergencias.
Diseño: Estudio transversal y comparativo.
Lugar: Servicio de Admisión Continua de un hospital de tercer nivel de la ciudad de México.
Método: Dos médicos internistas calificaron de manera independiente y ciega la gravedad de la enfermedad de 20 pacientes que ingresaron a un Servicio de Admisión Continua. Se utilizaron seis escalas: tres escalas subjetivas (Escala de evaluación clínica que calificó a los pacientes como moderado, gravemente y muy gravemente enfermos, clasificación del estado físico de la Sociedad Americana de Anestesiología [ASA]; y una escala visual análoga) y tres escalas objetivas (Escala fisiológica aguda [SAPS II]; Sistema de intervenciones terapéuticas [TISS] e Índice de comorbilidad de Charlson).
Resultados: La escala de clasificación clínica tuvo una concordancia del coeficiente Kappa = 0.22 y la clasificación de la ASA de 0.25 (p ‹ 0.02), la concordancia de la escala visual análoga medida a través de Ri fue de 0.59, la de TISS 0.60 (IC 95% [0.01 a 0.84]), el índice de comorbilidad de Charlson de 0.86 (IC 95% [0.71 a 0.95]) y SAPS II 0.96 (IC 95% [0.84 a 0.98]).
Conclusión: El uso de las escalas objetivas de gravedad de la enfermedad es más apropiado para evaluar a los pacientes que ingresan a los servicios de emergencia.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Pompei P, Charlson ME, Douglas G. Clinical assessments as predictors of one year survival after hospitalization: implications for prognostic stratification. J Clin Epidemiol 1988;41:275-84.

  2. Fajardo-Gutiérrez A, Yamamoto-Kimura LT, Garduño-Espinoza J, Hernández-Hernández DM, Martínez García MC. Consistencia y validez de una medición en la investigación clínica pediátrica. Definición, evaluación y su interpretación. Bol Med Hosp Infant Mex 1991;48: 367-81.

  3. Merino CE. Observaciones y mediciones. En: Moreno Altamirano, Cano Valle, García Romero, editores. Epidemiología clínica. 2ª ed. México: Nueva Editorial Interamericana, 1994:69-97.

  4. Latour J, Abraira V, Cabello JB, López JS. Las mediciones clínicas en cardiología: validez y errores de medición. Rev Esp Cardiol 1997;50:117-128.

  5. Knaus WA, Wagner D, Lynn J. Short-term mortality predictions for critically ill hospitalized adults: science and ethics. Science 1991;254:389-94.

  6. Burnum JF. Medical diagnosis through semiotics. Giving meaning to the sign. Ann Intern Med 1993;119:939-43.

  7. Saklad M. Grading of patients for surgical procedures. Anesthesiology 1941;2:281-84.

  8. Owens WD, Felts JA, Spitznagel EL. ASA physical status classifications: A study of consistency of ratings. Anesthesiology 1978;49:239-43.

  9. Lemeshow S, Teres D, Klar J, Spitz JA, Gehlbach SH, Rapaport J. Mortality probability models (MPM II) based on an international cohort of intensive care unit patients. JAMA 1993;270:2478-86.

  10. Knaus WA, Draper EA, Wagner DP, Zimmerman JE. APACHE II: A severity of disease classification system. Crit Care Med 1985;13:818-29.

  11. Knaus WA, Wagner DO, Draper EA, Zimmerman JE et al. The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults. Chest 1991;100:1619-36.

  12. Bone CR, Lemeshow S, Sauler F. A new simplified acute physiology score (SAPS II) based on a European/North American Multicenter Study. JAMA 1993;270:2957-63.

  13. Keene AR, Cullen DJ. Therapeutic intervention scoring system. Update 1983. Critical Care Medicine 1983;11:1-3.

  14. Miskulin DC, Athienites NV, Yan G, Martin AA, Ornt DB et al. Comorbidity assessment using the Index of Coexistent Diseases in a multicenter clinical trial. Kidney International 2001;60:1498-1510.

  15. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, Mackenzie R. A new method of classifying prognostic co morbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chron Dis 1987;40:373-83.

  16. Fleiss JL. Measuring agreement between two judges on the presence or absence of a trait. Biometrics 1975;31: 651-659.

  17. Uebersax J. Statistical methods for rater agreement. Disponible en: http://ourworld.compuserve.com/homepages/jsuebersax/agree.htm (consultado en junio 2002).

  18. Thompson WD, Walter SD. A reappraisal of the kappa coefficient. J Clin Epidemiol 1988;41:949-958.

  19. Feinstein A, Cicchetti D. High agreement but low kappa: 1. The problems of two paradoxes. J Clin Epidemiol 1990;43:543-549.

  20. Maclure M, Willett WC. Misinterpretation and misuse of the kappa statistics. Am J Epidemiol 1987;126:161-169.

  21. Brenner H, Kliebsch U. Dependence of weighted kappa coefficients on the number of categories. Epidemiology 1996;7:199-202.

  22. Drasgow F. Polychoric and polyserial correlations. In: Kotz S, Johnson NL, editors. Encyclopedia of Statistical Sciences. New York: John Wiley & Sons, 1986:68-74.

  23. Models for matched pairs. In: Agresti A, editor. An introduction to categorical data analysis. New York: Wiley, 1996:226-256.

  24. Shrout PE, Fleiss JL. Intraclass correlations: Uses in assessing rater reliability. Psychol Bull 1979;86:420-428.

  25. Nichols DP. Choosing an intraclass correlation coefficient. SPSS Keywords, No. 67, 1998.

  26. Yaffe RA. Enhancement of reliability analysis: application of intraclass correlations with SPSS/Windows v.8.

  27. Intraclasss correlation coefficient. In: Kotz S, Johnson NL, editors. Encyclopedia of Statistical Sciences. New York: John Wiley & Sons, 1986:212-216.

  28. Bland M, Altman D. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1986;1:307-310.

  29. Walter SD, Eliasziw M, Donner A. Sample size and optimal designs for reliability studies. Statist Med 1998;17:101-110.

  30. Downie N, Heath R. Métodos estadísticos aplicados. 5th ed. México:. Harla, 1986:95.

  31. Holt AW. Prospective evaluation of residents and nurses as severity score data collectors. Crit Care Med 1992; 20:1688-91.

  32. Prasad K. The Glasgow coma scale: a critical appraisal of its clinimetrics properties. J Clin Epidemiol 1996;49:755-763.

  33. Soulen JL, Duggan AK, DeAngelis CD. Identification of potentially avoidable pediatric hospital use: admitting physician judgment as a complement to utilization review. Pediatrics 1991;94:421-424.

  34. Oye RK. A simple method for rating illness severity at admission and expected functional status at discharge: how should we use the information? Am J Med 2000;109: 250-251.

  35. Horn SD, Sharkey PD, Bucle JM, Backofen JE, Averill RF, Horn RA. The relationship between severity of illness and hospital length of stay and mortality. Med Care 1991;29:305-17.

  36. Sacket DL. Clinical disagreement: I. How often it occurs and why. CMAJ 1980;123:499-01.




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