Atención al paciente traumatizado grave y politraumatizado en una unidad de cuidados intensivos de la provincia de Salamanca

Abstract

[ES] Introducción: Los traumatismos constituyen una importante causa de mortalidad con una alta repercusión en años potenciales de vida perdidos, sobretodo en menores de 40 años. La principal causa de los traumatismos son los accidentes de tráfico, salvo en el grupo de mayores de 65 años en el que las caídas se sitúan en primer lugar. Son un grupo importante dentro de los pacientes que ingresan en las unidades de cuidados intensivos (UCI), con el traumatismo craneoencefálico como la lesión más frecuente. Objetivos: describir las características de los pacientes traumatizados graves y politraumatizados que han ingresado en UCI durante el periodo 2006-2011, identificando en cada uno de los eslabones de la cadena asistencial los factores asociados a la mortalidad e intentando buscar puntos de mejora en la asistencia. Material y métodos: estudio retrospectivo mediante revisión de historias clínicas en 497 pacientes elaborando una base de datos con las variables clínicas, analíticas, terapéuticas y evolutivas más significativas en cada uno de los eslabones de la cadena asistencial (prehospitalario, urgencias y UCI). Análisis descriptivo, análisis univariante con comparación de medias y proporciones, análisis de regresión logística binario estableciendo los OR en relación a la mortalidad, análisis multivariante según el método HJ Biplot y aplicación de distintas técnicas de Data Mining para seleccionar los atributos más influyentes en la mortalidad y predecir resultados obteniéndose unos árboles de decisión. Resultados: la edad media fue de 47,7 años (DS 20,5), superior a la de otros estudios, siendo los accidentes de tráfico la principal causa con un 56,1%, salvo en los mayores de 65 años en los que las caídas ocupan un 61%. En los pacientes ancianos, dentro de los accidentes de tráfico los atropellos ocupan el primer lugar con un 48%. En la asistencia prehospitalaria el tiempo medio fue de 62,36 minutos (DS 31,1), siendo trasladados principalmente por unidades de Soporte Vital Avanzado y Helicóptero. Las variables prehospitalarias más asociadas a un aumento del riesgo de mortalidad con significación estadística fueron la presencia de midriasis arreactiva, el valor de la escala de coma de Glasgow (GCS) < 8 y la necesidad de manejo avanzado de la vía aérea. En la asistencia hospitalaria fue significativa la baja realización de radiografías de tórax y pelvis, mientras que las variables con mayor asociación con el riesgo de mortalidad fueron la midriasis arreactiva, el GCS<8, el uso de drogas vasoactivas y la necesidad de transfusiones sanguíneas. La mayoría de los pacientes que ingresan en UCI proceden del servicio de Urgencias o de radiodiagnóstico en un 70%, con un tiempo medio de ingreso en UCI de 122,75 minutos (DS 137). Las variables al ingreso en UCI asociadas a un aumento del riesgo de mortalidad fueron la midriasis arreactiva, el GCS<8, la trombopenia, la acidosis metabólica y el lactato > 4 mmol/L. En las primeras 24 horas la necesidad de noradrenalina, el lactato mayor de 4 mmol/L a las 6 y a las 24 horas se relacionan con aumento del riesgo de mortalidad. La neumonía asociada a ventilación mecánica se produjo en un 20% de los pacientes, mientras que la infección por catéter en un 4%. El TCE fue la lesión más frecuente en un 56,74%, seguido del traumatismo torácico y abdominal. El TCE se asocia de forma significativa con un aumento de la mortalidad, no existiendo asociación significativa ni en las cifras de PIC ni en la necesidad de craniectomía descompresiva ni coma barbitúrico. Mediante HJ biplot las variables con mayor asociación con la mortalidad tanto en UCI como hospitalaria fueron la midriasis en cualquiera de los eslabones de la cadena asistencial y el GCS < 8. La edad y el tiempo de traslado presentaban tendencia a asociarse con el éxitus. En cuanto a las técnicas de data mining se realizaron en el global de pacientes, en pacientes con TCE y en pacientes con TCE. Las variables con mayor ganancia de información en cuanto al éxitus fueron las relacionadas con el TCE en los primeros casos y con la situación hemodinámica y el tiempo de ingreso hospitalario en el último. De las técnicas de predicción de resultados se obtuvo mayor precisión en el último caso con un 95% con el multiclasificador adaboost con J48 como clasificador de base. Conclusiones: el TCE es el mayor determinante en cuanto al riesgo de mortalidad, siendo las variables más relacionas con el pronóstico el GCS y las pupilas. Las medidas encaminadas a normotensionar, normooxigenar y normoventilar a los pacientes politraumatizados y traumatizados graves, siguiendo las recomendaciones de Advanced Trauma Life Support y Prehospital Trauma Life Support mejoran claramente el pronóstico. Entre las medidas para mejorar la asistencia están una buena protocolización y una reducción de los tiempos de asistencia

[EN] Introduction: Traumatism are a major cause of mortality with high impact in potential years of life lost, especially in people under 40 years. The main cause of traumatism are traffic accidents, except in the group older than 65 years in which the falls are located first. They are an important group of patients admitted to intensive care units (ICU), with the head traumatism as the most common traumatism. Objectives: To describe the characteristics of severe trauma patients and trauma patients who were admitted to the ICU during the period 2006-2011, identifying each of the links in the chain of care factors associated with mortality and trying to find areas for improvement in attendance . Material and Methods: A retrospective review of medical records by 497 patients developed a database with clinical parameters, therapeutic and evolutionary most significant in each of the links in the chain of care (prehospital, emergency and ICU). Descriptive analysis, univariate analysis comparing means and proportions, binary logistic regression analysis establishing the OR in relation to mortality, multivariate analysis according to the method HJ Biplot and application of different data mining techniques to select the most influential attributes in mortality and predict results obtained each decision trees. Results: Mean age was 47.7 years (SD 20.5), higher than in other studies, traffic accidents remain the leading cause with 56.1%, except in the over 65 years that occupy falls by 61%. In elderly patients, within the abuses accidents rank first with 48%. Prehospital care in the mean time was 62.36 minutes (SD 31.1) and are transferred mainly by Advanced Life Support units and helicopter. More prehospital variables associated with increased risk of mortality with statistical significance were the presence of non-reactive mydriasis, the value of the Glasgow Coma Scale (GCS) <8 and the need for advanced management of the airway. In hospital care was significantly lower X-rays of the chest and pelvis, while variables with greater association with mortality risk were nonreactive mydriasis, GCS <8, vasoactive drug use and the need for blood transfusions. Most patients admitted to the ICU are from the emergency department or radiology by 70%, with an average time of admission to the ICU of 122.75 minutes (DS 137). The ICU admission variables associated with an increased risk of mortality were non-reactive mydriasis, GCS <8, thrombocytopenia, metabolic acidosis and lactate> 4 mmol / L. In the first 24 hours the need for norepinephrine, lactate greater than 4 mmol / L at 6 and 24 hours are associated with increased risk of mortality. The ventilator-associated pneumonia occurred in 20% of patients, whereas catheter infection by 4%. TCE was the most frequent lesion in 56.74%, followed by thoracic and abdominal trauma. TCE is significantly associated with increased mortality, with no significant association or PIC figures or the need for decompressive craniectomy or barbiturate coma. By HJ biplot variables most associated with mortality in both ICU and hospital were mydriasis on any of the links in the chain of care and GCS <8. Age and the transfer time showed tendency to associate with the exitus. As data mining techniques were performed on the patients overall, in patients with TBI and TBI patients. The variable gain more information about the exitus were related to the TCE in the first cases and hemodynamic status and the time of hospital admission in the past. From prediction techniques and provides more precise results in the latter case with 95% with multiclasificador AdaBoost with J48 as base classifier. Conclusions: TBI is a major determinant in the risk of mortality, with more variables relate to prognosis GCS and pupils. Measures to normotensionar, normooxigenar and normoventilar to trauma patients and trauma patients, as recommended by Advanced Trauma Life Support and Prehospital Trauma Life Support clearly improve the prognosis. Measures to improve attendance are a good logging and reducing the time to treatment