Eficacia de la escala APACHE II para la predicción de supervivencia y mortalidad en pacientes oncológicos atendidos en la clínica vida especialistas en cáncer durante el último trimestre del 2024 y primer trimestre del 2023
Resumen
Los sistemas de puntuación de pronóstico son esenciales en la práctica clínica para evaluar la gravedad de enfermedades y estimar la probabilidad de muerte o supervivencia en pacientes. Este estudio analizó la eficacia del sistema APACHE II como predictor de mortalidad en pacientes oncológicos en la UCI. Se realizó un estudio observacional retrospectivo con 289 pacientes oncológicos ingresados en UCI. El análisis estadístico reveló una capacidad discriminativa deficiente de APACHE II, con un área bajo la curva ROC de 66.9%. Los resultados cuestionan la aplicabilidad de APACHE II sin modificaciones para pacientes oncológicos en UCI. La discrepancia entre las predicciones y la mortalidad observada subraya la complejidad del manejo de estos pacientes y la necesidad de considerar factores específicos del cáncer no capturados por APACHE II. Este estudio concluye que es necesario desarrollar o adaptar escalas de evaluación que incorporen variables específicas del cáncer para mejorar la precisión en la predicción de pronósticos en esta población. Se recomienda cautela al aplicar APACHE II en pacientes oncológicos y se sugiere la necesidad de más investigación en este campo.
Descargas
Citas
Beniwal A, Juneja D, Singh O, Goel A, Singh A, Beniwal HK. Scoring systems in critically ill: Which one to use in cancer patients? World J Crit Care Med [Internet]. 2022 Nov 9 [cited 2023 Apr 20];11(6):364–74. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36439324
Harrison DA, Brady AR, Parry GJ, Carpenter JR, Rowan K. Recalibration of risk prediction models in a large multicenter cohort of admissions to adult, general critical care units in the United Kingdom. Crit Care Med. 2006 May;34(5):1378–88
Soares M, Fontes F, Dantas J, Gadelha D, Cariello P, Nardes F, et al. Performance of six severity-of-illness scores in cancer patients requiring admission to the intensive care unit: a prospective observational study. Crit Care [Internet]. 2004 [cited 2023 Apr 20];8(4):R194. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15312218/
Groeger JS, Lemeshow S, Price K, Nierman DM, White P, Klar J, et al. Multicenter outcome study of cancer patients admitted to the intensive care unit: a probability of mortality model. https://doi.org/101200/JCO1998162761. 2016 Sep 21;16(2):761–70.
Sculier JP, Paesmans M, Markiewicz E, Berghmans T. Scoring systems in cancer patients admitted for an acute complication in a medical intensive care unit. Crit Care Med [Internet]. 2000 [cited 2023 Apr 20];28(8):2786–92. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10966251/
Berghmans T, Paesmans M, Sculier JP. Is a specific oncological scoring system better at predicting the prognosis of cancer patients admitted for an acute medical complication in an intensive care unit than general gravity scores? Support Care Cancer [Internet]. 2004 Apr [cited 2023 Apr 20];12(4):234–9. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14740281/
Boer S den, Keizer NF de, Jonge E de. Performance of prognostic models in critically ill cancer patients – a review. Crit Care [Internet]. 2005 [cited 2023 Apr 20];9(4):R458. Available from: /pmc/articles/PMC1269472/
Lee H, Shon Y-J, Kim H, Paik H, Park H-P. Validation of the APACHE IV model and its comparison with the APACHE II, SAPS 3, and Korean SAPS 3 models for the prediction of hospital mortality in a Korean surgical intensive care unit. Korean J Anesthesiol [Internet]. 2014 [citado el 15 de septiembre de 2024];67(2):115. Disponible en: http://dx.doi.org/10.4097/kjae.2014.67.2.115
Xing XZ, Gao Y, Wang HJ, Huang CL, Qu SN, Zhang H, et al. Performance of three prognostic models in patients with cancer in need of intensive care in a medical center in China. PLoS One [Internet]. 2015 Jun 25 [cited 2023 Apr 20];10(6). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26110534/
Kress JP, Christenson J, Pohlman AS, Linkin DR, Hall JB. Outcomes of critically ill cancer patients in a university hospital setting. Am J Respir Crit Care Med [Internet]. 1999 [cited 2023 Apr 20];160(6):1957–61. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10588613/
Zhu, Bao-Ping PhD; Lemeshow, Stanley PhD; Hosmer, David W PhD; Klar, Janelle MS; Avrunin, Jill MS; Teres, Daniel MD, FCCM. Factors affecting the performance of the models in the Mortality Probability Model II system and strategies of customization: A simulation study. Critical Care Medicine 24(1):p 57-63, January 1996: https://journals.lww.com/ccmjournal/abstract/1996/01000/factors_affecting_the_performance_of_the_models_in.11.aspx
García Sanclemente, S. G., Sánchez Jaramillo, E. A., & Orellana Márquez, L. V. (2025). Los Microaprendizajes como Estrategias Didácticas que Potencian el Desarrollo Cognitivo. Ciencia Y Reflexión, 4(2), 507–519. https://doi.org/10.70747/cr.v4i2.271
Escalante Jiménez, J. L., Rodríguez Colón, P. L., & Polanco García, C. Y. (2025). Inteligencia artificial en contextos educativos: un acercamiento desde una revisión documental sistemática. Ciencia Y Reflexión, 4(2), 325–349. https://doi.org/10.70747/cr.v4i2.241
Jiménez Gómez, R. (2025). Análisis de la Heterogeneidad Estructural de las Regiones de Costa Rica. Ciencia Y Reflexión, 4(2), 37–66. https://doi.org/10.70747/cr.v4i2.244
Derechos de autor 2025 Andres Marquez Acosta , Sofía Martínez Lozano, María Jiménez Indaburo, María Casalins Barragán, Katherine Hernández Hincapié, Isaías Garcerant Campo, Alejandra Herrera-Herrera

Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.