Investigación: incidencia de delirio en pacientes de terapia intensiva

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Incidencia y factores asociados de delirio en una Unidad de Terapia Intensiva de 20 camas

Autores : Margarita Tovar , F. Ariel Sosa , Javier Otsatnik , Javier Roberti

Hospital Alemán de Buenos Aires

Presentación: 26º Congreso de Terapia Intensiva, Salta , Argentina, año 2016

Publicado: Revista Brasilera de Terapia Intensiva

Introducción

El síndrome confusional o delirium es una complicación frecuente en los pacientes de terapia intensiva, y puede presentarse con características clínicas altamente variables, 1-4 generando estrés significativo en pacientes, familiares, enfermeros y médicos tratantes.

La prevalencia de delirio en estudios de corte varía entre el 16% y el 89%5, de acuerdo con la población de pacientes críticos estudiada y a los criterios diagnósticos usados.

La definición de delirio por DSM-IV-TR y DSM-V revisado (American Psychiatric Association’s Diagnostic and Statistical Manual)6 está basada en el consenso de expertos y consta de cuatro elementos clave: 1. disturbio de la conciencia con incapacidad de enfocar, sostener o desviar la atención; 2. cambio agudo y fluctuante de la conciencia y de la función cognitiva que no sea debido a demencia; 3. el disturbio se desarrolla en un corto período de tiempo (usualmente horas o días); y 4.  que exista evidencia basada en la investigación,  historia clínica o examen físico,  que los trastornos cognitivos son debido a la condición médica del paciente, intoxicación con sustancias o evento adverso de medicación.

El delirium no es un diagnóstico en sí mismo sino un síndrome que amerita exhaustiva investigación en el escenario de la atención clínica de posibles causas que determinen la etiología subyacente.

En la UTI puede tener consecuencias graves, ya que se lo ha asociado con aumento de la morbimortalidad, prolongación del período de asistencia respiratoria mecánica, de la estadía en Terapia Intensiva y hospitalaria, con la remoción no planeada de tubos y catéteres, y alteraciones cognitivas a largo plazo.7,8,9

Tradicionalmente los médicos de unidades de cuidados intensivos no  han mostrado el mismo interés por el monitoreo de la disfunción cerebral en el paciente grave, como por el resto de las funciones orgánicas.

Debido a la enorme importancia de esta entidad en la unidad de cuidados intensivos y sus implicancias médicas y económicas es que consideramos la necesidad de conocer la incidencia real de delirio en nuestra unidad, a fin de evaluar a futuro posibles intervenciones terapéuticas que ayuden a prevenir o acortar el curso de esta grave disfunción en la unidad de cuidados intensivos, usando herramientas validadas para su diagnóstico y predicción de riesgo.

Material y Métodos

Pacientes: consecutivos, admitidos a la unidad de cuidados intensivos entre agosto de 2016 y agosto de 2017, que por la patología de ingreso se presuma que estarán al menos 48 horas internados en la unidad médico quirúrgica de 20 camas.

Factores de Riesgo para Delirium: todos los pacientes ingresados serán evaluados para predicción de delirio de acuerdo con el score PREDELIRIC.10 Esta herramienta contiene 10 factores de riesgo (edad, APACHE II score, grupo de admisión, coma, infección, acidosis metabólica, sedación, uso de morfina, concentración de urea y admisión urgente), que son fácilmente medibles una vez ingresado el paciente a terapia intensiva y tiene un alto valor predictivo.

Diseño: estudio prospectivo observacional.

Criterios de Inclusión:

  • Pacientes mayores de 18 años, con expectativa de internación de al menos 48 horas.
  • Escala de sedación de RASS (Escala de sedación y agitación de Richmond) entre -2 y +4.
  • Inicio agudo o fluctuante del estado mental, con pensamiento desorganizado y/o inatención, evaluada por el score CAM-ICU (Método de evaluación de confusión para UTI).11

Criterios de exclusión:

  • Pacientes tratados con drogas antipsicóticas en los últimos 10 días previos al ingreso
  • Demencia
  • Síndrome de abstinencia alcohólica.
  • Delirio documentado previo a su internación en Terapia Intensiva.
  • Motivos que impidan evaluar delirio por CAM-ICU (pérdida importante visual o auditiva, imposibilidad de hablar castellano o inglés).
  • Estadía en Terapia Menor a 2 días.
  • Paciente moribundo o terminal.
  • Menor de 18 años de edad.

Cálculo del tamaño muestra. El estudio será realizado desde agosto de 2016 hasta agosto de 2017.

Instrumento de medición:

Score CAM- ICU: toma en cuenta 4 variables:

1) cambio en el estado mental con respecto al basal o curso fluctuante del estado mental.

2) inatención.

3) pensamiento desorganizado.

4) nivel alterado de conciencia. El delirio está presente cuando están presentes las características 1 y 2 y/o 3 y 4.

Recolección de datos: se recolectarán al momento de la inclusión características demográficas, diagnostico,  score de APACHE II, factores de riesgo para delirium (score PREDELIRC), medicación sedativa, uso de opioides, motivo de ingreso a la unidad, urgencia, acidosis metabólica, concentración de urea, infección, coma.

Todos los pacientes serán evaluados continuamente con las variables fisiológicas usuales en el marco de la UTI (presión arterial, oximetría de pulso, ECG continuo, análisis de rutina, requerimiento y dosis de vasopresores si los requiriera).

Una vez que el diagnóstico de delirio fue establecido, el paciente será discontinuado del estudio.

Análisis estadístico:

Se incluyeron de manera consecutiva 204 pacientes, 115 hombres (56%) y 89 mujeres (44%), con una edad promedio de 64 años (±17). La tasa de incidencia de delirio fue de 25%, la mediana de tiempo hasta el primer CAM-ICU positivo fue 4 días, el APACHE II medio global fue de 14 ±8, en pacientes con APACHEII >14 la incidencia de delirio fue de 42%  OR 7.8 (IC95% 3.5-17.3). En cuanto a edad, la incidencia de delirio entre los menores de 65 años fue del 6% vs. 39% en los mayores de 65 años OR 8.9 (IC95% 3.5 -22).

El predeliric fue descripto a través de las siguientes medidas: mediana, primer cuartil (Q1), tercer cuartil (Q3), mínimo (Mín.), máximo (Máx.), media y desviación estándar (DE). Para estudiar la relación entre la ocurrencia de delirio y predeliric se realizó una regresión logística. Los resultados se presentan mediante el coeficiente de regresión y su error estándar (EE), el Chi-cuadrado de Wald y su p-valor para el coeficiente de regresión, y la medida odds ratio (OR) con su intervalo de confianza al 95% (IC95). Además, la predicción del modelo logístico se representó mediante una curva de probabilidad de delirio según el predeliric.

Se utilizó un análisis de característica operativa del receptor (ROC, sigla del término en inglés “Receiver Operating Characteristic”) con el objetivo de encontrar valores de corte óptimos de predeliric, que permitan predecir la ocurrencia de delirio. Se fijó el siguiente criterio de direccionalidad: altos valores de predeliric estarían relacionados con una mayor probabilidad de ocurrencia de delirio.

Se reporta el área bajo la curva de ROC (AUC, sigla del término en inglés “area under the curve”), calculada mediante el método trapezoidal, y su intervalo de confianza al 95% (IC 95%). AUC es una medida de la capacidad global del análisis de ROC para discriminar entre casos positivos y negativos. Su capacidad es máxima cuando AUC vale 1,0; y nula si vale 0,5. Una manera de interpretar los valores intermedios es la siguiente: AUC mayor que 0,9 implica una alta capacidad; entre 0,7 y 0,9, capacidad moderada; entre 0,5 y 0,7, pobre (Akobeng, 2007). Un valor de AUC menor que 0,5 sugiere que el supuesto de direccionalidad debería ser opuesto. Se calcula el p-valor para la siguiente hipótesis nula (H0): AUC = 0,5. Esta probabilidad es la asociada al estadístico U de Mann Whitney (NCAR, 2015). El punto de corte óptimo se calculó mediante el método de Youden (Youden, 1950). Para el punto de corte óptimo obtenido se reportan la sensibilidad y la especificidad, con sus respectivos intervalos de confianza al 95%.

La descripción del predeliric y el análisis de regresión logística se realizaron mediante el programa Infostat versión 2016 (Di Rienzo et al., 2016). El análisis de ROC se realizó en el programa R v.3.3.0 (R Core Team, 2016) mediante los siguientes paquetes: pROC (Robin et al., 2011) y verification (NCAR, 2015).

Bioética:

El protocolo de investigación debe ser evaluado y aprobado por el comité de ética del lugar donde se va a desarrollar.

Resultados:

Dentro de 205 casos evaluados, el predeliric presentó una mediana de 58 (intervalo intercuartil, Q1 a Q3: 31 a 88), con un mínimo de 1 y un máximo de 100 (media ± DE = 57 ± 31). Se registraron 152 casos sin delirio y 51 con delirio. En la siguiente tabla se describe el predeliric en ambos grupos.

Tabla 1. Descripción de predeliric en casos sin delirio y con delirio.

 

Delirio

Predeliric

N Mediana Q1 Q3 Mín Máx Media DE
No 152 45 25 69 1 100 49 28
51 92 76 97 10 100 81 22

 

El análisis de regresión logística indica que existe una relación significativa entre predeliric y la ocurrencia de delirio: a mayor predeliric, mayor probabilidad de delirio (coeficiente de regresión ± EE = 0,05 ± 0,01; Chi-cuadrado de Wald = 34,32; p < 0,0001; OR [IC95] = 1,05 [1,03 a 1,06]) (Figura 1).

 

Figura 1. Relación entre la probabilidad de ocurrencia de delirio y predeliric, según la predicción del modelo logístico (prueba Chi-cuadrado de Wald para el coeficiente de regresión: p < 0,0001).

 

El análisis de ROC arrojó un área bajo la curva (AUC) de 0,81 (IC95%: 0,75 a 0,88) (p < 0,0001) (n = 203) (Fig. 2). El valor de AUC y el resultado significativo indican que el predeliric tiene una capacidad aceptable para predecir la ocurrencia de delirio. El punto de corte óptimo para predeliric fue de 74,5. Para este punto de corte, se obtuvo una sensibilidad de 0,78 (IC95%: 0,67 a 0,88) y una especificidad de 0,78 (IC95%: 0,71 a 0,84). De esta manera, valores de predeliric mayores que 74,5 predecirían la ocurrencia de delirio, con sensibilidad y especificidad cercanas a 0,8.

Figura 2. Curva de ROC para predecir delirio mediante predeliric. La línea de color gris corresponde a la diagonal de referencia (AUC=0,5).

 

2 Comentarios

  1. El valor significativo de la muestra estudiada aporta herramientas para comprender como se presenta la patología y desde los datos estadísticos la incidencia en los grupos etarios.

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