Öz

Amaç:

Yoğun bakım ünitesinden (YBÜ) taburcu edilen hastaların yeniden başvuru oranları yüksektir. Yeniden başvuruyu engellemek veya tahmin etmek amacıyla geliştirilen ve objektif verilere dayanan Yeniden Başvuru Tahmin skoru (SWIFT), yeniden başvuruyu tahmin etmede geçerliliği gösterilmiş bir skorlama sistemidir. SWIFT skorunu yüksek hasta devinimi olan bir yoğun bakımda kullanarak hastanemiz şartlarında kullanımını değerlendirmeyi amaçladık.

Gereç ve Yöntem:

Prospektif gözlemsel planladığımız çalışmamızda 1 Temmuz 2017 ile 31 Aralık 2017 tarihleri arasında tersiyer bir eğitim hastanesi YBÜ’de yapıldı. Çalışmaya, cerrahi dışı sebeplerle en az iki gün YBÜ yatışı sonrası kliniğe veya koroner YBÜ’ye taburcu edilmiş ve taburculuk sonrası ilk yedi gün içinde yeniden başvuran hastalar dahil edildi.

Bulgular:

Çalışma süresince 201 hasta yoğun bakımdan taburcu edilmiş olup 53 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Hastaların %20,75 taburculuk sonrası ilk yedi gün içinde yoğun bakıma yeniden başvurmuştur. Yeniden başvuran ve başvurmayan hastalar arasında yeniden başvurunun belirlenmesinde taburculuk günü en kötü değerler ile hesaplanan SWIFT ve Akut Fizyoloji ve Kronik Sağlık Değerlendirmesi-2 ‘Acute Physiology and Chronic Health Evaluation-2’ skorları arasında fark saptanmadı. SWIFT skoru için ROC altında kalan değeri 0,458 olarak hesaplandı.

Sonuç:

Hastalarımızda taburculuk günü hesaplanan SWIFT skoru, cerrahi dışı nedenlerle YBÜ’ye yatan hastalarda yeniden başvuruyu belirlemede yeterli bulunmadı.

Anahtar Kelimeler: Yoğun bakım, yeniden başvuru, taburculuk, SWIFT skoru, APACHE-2 skoru

Referanslar

  1. Wong EG, Parker AM, Leung DG, Brigham EP, Arbaje AI. Association of severity of illness and intensive care unit readmission: A systematic review. Heart Lung 2016;45:3-9.
  2. Capuzzo M, Moreno RP, Alvisi R. Admission and discharge of critically ill patients. Curr Opin Crit Care 2010;16:499-504.
  3. Heidegger CP, Treggiari MM, Romand JA; Swiss ICU Network. A nationwide survey of intensive care unit discharge practices. Intensive Care Med 2005;31:1676-82.
  4. Gajic O, Malinchoc M, Comfere TB, Harris MR, Achouiti A, Yılmaz M, et al. The Stability and Workload Index for Transfer score predicts unplanned intensive care unit patient readmission: Initial development and validation. Crit Care Med 2008;36:676-82.
  5. Chandra S, Agarwal D, Hanson A, Farmer JC, Pickering BW. The use of an electronic medical record based automatic calculation tool to quantify risk of unplanned readmission to the intensive care unit: A validation study. J Crit Care 2011;26:634.e9-e15.
  6. Oakes DF, Borges INK, Forgiarini LA J, Rieder MM. Assesment of ICU readmission risk with the Stability and Workload İndex for Transfer score. J Bras Pneumol 2014;40:73-6.
  7. Kastrup M, Powollik R, Balzer F, Röber S, Ahlborn R, Von Dossow-Hanfstingl V, et al. Predictive ability of the Stability and Workload Index for Transfer Score to predict unplanned readmissions after ICU discharge. Crit Care Med 2013;41:1608-15.
  8. Chrusch CA, Olafson KP, McMillan PM, Roberts DE, Gray PR. High occupancy increases the risk of early death or readmission after transfer from intensive care. Crit Care Med 2009;37:2753-8.
  9. Ouanes I, Schwebel C, Français A, Bruel C, Philippart F, Vesin A, et al. A model to predict short-term death or readmission after intensive care unit discharge. J Crit Care 2012;27:422e1-9.
  10. Vollam S, Dutton S, Lamb S, Petrinic T, Young D. Out-of-hours discharge from intensive care, in-hospital mortality and intensive care readmission rates: a systematic review and meta-analysis. Intensive Care Med 2018;44:1115-29.
  11. Frost SA, Alexandrou E, Bogdanovski T, Salamonson Y, Davidson PM, Parr MJ, et al. Severity of illness and risk of readmission to intensive care: A meta-analysis. Resuscitation 2009;80:505-10.
  12. Lee H, Yang S, Park HP, Lee HK. Efficacy of the APACHE II score at ICU discharge in predicting post-ICU mortality and ICU readmission in critically ill surgical patients. Anaesth and Intensive Care 2015;43:175-86.
  13. Hosein FS, Bobrovitz, Berthelot S, Zygun D, Ghali WA, Stelfox HT. A systematic review of tools for predicting severe adverse events following patient discharge from intensive care units. Crit Care 2013;17:R102.
  14. Elliott M, Linda WC, Karen P. Intensive care readmission: A contemporary review of the literature. Intensive Crit Care Nurs 2014;30:121-37.
  15. Kareliusson F, De Geer L, Tiblin AO. Risk prediction of ICU readmission in a mixed surgical and medical population. J Intensive Care 2015;3:1-9.
  16. Rosa RG, Troethring C, Oliveira RP, Maccari JP, Antonia ACP, et al. Comparison of unplanned intensive care unit readmission scores: A prospective cohort study. PLoS One 2015;10:e0143127.
  17. Bergamasco e Paula R, Tanita MT, Festti J, Queiroz Cardoso LT, Carvalho Grion CM. Analysis of readmission rates to the intensive care unit after implementation of a rapid response team in a University Hospital. Med Intensiva 2017;41:411-7.

Telif hakkı ve lisans

Telif hakkı © 2020 Yazar(lar). Açık erişimli bu makale, orijinal çalışmaya uygun şekilde atıfta bulunulması koşuluyla, herhangi bir ortamda veya formatta sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren Creative Commons Attribution License (CC BY) altında dağıtılmıştır.

Nasıl atıf yapılır?

1.
Ceylan İ, Baltalı S, Kara AG, Erden V. Yoğun Bakıma Yeniden Başvuru Tahmin Skorunun Bir Eğitim Hastanesinde Değerlendirilmesi. Turk J Intensive Care. 2020;18(1):28-34. https://doi.org/10.4274/tybd.galenos.2019.14632