Vaikų mirtingumo rodiklių palyginimas Vaikų intensyviosios terapijos skyriuje
Recenzentas / Reviewer | |
Komisijos pirmininkas / Committee Chairman | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member | |
Komisijos narys / Committee Member |
Darbo pavadinimas: Vaikų mirtingumo rodiklių palyginimas Vaikų intensyviosios terapijos skyriuje. Darbo autorius: Ksenija Kuzborskaja-Riaukė Darbo tikslas: palyginti ir įvertinti vaikų mirtingumo rodiklių PIM2, PIM3, PELOD ir PELOD-2 efektyvumą Vaikų intensyviosios terapijos skyriuje. Darbo uždaviniai: 1. Mirtingumo rodiklių apžvalga ir palyginimas: jų pritaikymo skirtingose populiacijose problemos ir jų sprendimo būdai; 2. PIM2, šiuo metu naudojamo Vaikų intensyviosios terapijos skyriuje (VITS), ir kitų mirtingumo rodiklių (PIM3, PELOD, PELOD-2) praktinis pritaikymas VITS; 3. PIM2, PIM3, PELOD, PELOD-2 rodiklių palyginimas statistiniais metodais, remiantis duomenimis gautais iš VITS. Metodai: atliktas retrospektyvinis vieno centro tyrimas. Į tyrimą įtraukti 228 Vaikų intensyviosios terapijos skyriaus pacientų duomenys, kurie buvo rinkti nuo 2020 metų spalio pradžios iki 2021 metų vasario pabaigos. PIM2, PIM3 ir PELOD-2 rodikliams buvo vertinami po 10 kintamųjų, PELOD rodikliui - 13 kintamųjų. Rodikliai buvo vertinami bendrajai populiacijai ir, atskirai, ventiliuojamiems pacientams. Rodiklių palyginimas atliktas naudojantis goodness-of-fit testu ir AUROC bei iš ROC ir PPV - jautrumo kreivių nustatytu specifiškumu, jautrumu, tikslumu ir SMR. Rezultatai: įvertinus rodiklių efektyvumą bendrojoje pacientų populiacijoje nustatyta, kad PELOD-2 rodiklis yra geriausias pagal PPV, specifiškumą, tikslumą ir jautrumą, o pagal AUROC vertę - turi puikią diskriminaciją. SMR požiūriu PELOD-2 rodiklis taip pat buvo geriausias, nors ir nepakankamai įvertino mirusių pacientų skaičių. Ventiliuojamų pacientų grupėje PELOD rodiklis pasižymėjo geriausiu PPV, diskriminacija ir jautrumu, bet pagal specifiškumą, SMR ir tikslumą geriausiai mirtingumą nustatė PELOD-2, nuo kuriuo nedaug atsiliko PIM3 rodiklis. Išvados: 1. Norint tiksliai įvertinti mirtingumą konkrečiame skyriuje, statistinių metodų pagalba reikia nustatyti tam tinkamiausią mirtingumo rodiklį, nes jo efektyvumas priklauso nuo sveikatos priežiūros sistemos skirtumų. 2. Geriausiai mirtingumą vertinantis rodiklis bendrai bei ventiliuojamų pacientų populiacijoms yra PELOD-2, o ventiliuojamų pacientų grupei taip pat yra tinkamas PIM3 rodiklis. 3. Norint tiksliai įvertinti rodiklių efektyvumą reikalinga didesnė pacientų imtis ir mirties atvejų skaičius. Rekomendacijos: 1. Kaip diagnostine priemone, paciento mirties rizikos įvertinimui, galima naudotis darbe nustatytais rodiklių slenksčiais. 2. Norint tiksliau įvertinti rodiklių skirtumus, reikalinga didesnė pacientų imtis ir mirties atvejų skaičius. 3. Siekiant patobulinti skyriuje naudojamus mirtingumo rodiklius, patartina jų koeficientus sukalibruoti konkrečiam skyriui.
The title of Master‘s thesis: Comparison of Pediatric Mortality Scores in the Pediatric Intensive Care Unit. The author of Master‘s thesis: Ksenija Kuzborskaja-Riaukė Aim: to compare and evaluate the effectiveness of PIM2, PIM3, PELOD and PELOD-2 in the Pediatric intensive care unit Objectives: 1. Review and comparison of mortality rates: problems and solutions for their application in different populations; 2. Practical application of PIM2, currently used in the Pediatric Intensive Care Unit (PICU), and other mortality rates (PIM3, PELOD, PELOD-2) in the PICU; 3. Comparison of the PIM2, PIM3, PELOD, PELOD-2 rates using statistical methods, based on the data from the PICU. Methods: a retrospective single-centre study was conducted. The study included data from 228 pediatric intensive care unit patients collected from the beginning of October 2020 to the end of February 2021. 10 variables were assessed for PIM2, PIM3 and PELOD-2, and 13 variables for PELOD. The variables were assessed for the general population and, separately, for ventilated patients. Comparison of indices was performed using the goodness-of-fit test, AUROC, and specificity, sensitivity, precision and SMR derived from ROC and PPV-sensitivity curves. Results: the evaluation of the performance of the scores in the general patient population showed that PELOD-2 has the best PPV, specificity, accuracy and sensitivity, and the best discrimination in terms of AUROC value. In terms of SMR, PELOD-2 was also the best, although it underestimated the number of patients, who died. In the ventilated group, PELOD had the best PPV, discrimination and sensitivity, but in terms of specificity, SMR and accuracy, PELOD-2 was the best predictor of mortality, with PIM3 not far behind. Conclusions: 1. To accurately measure mortality in a given department, statistical methods must be used to determine the most appropriate mortality score for that department, as its effectiveness depends on differences in health care. 2. The best indicator of mortality for the overall and ventilated populations is PELOD-2, whereas, for the ventilated population, PIM3 is also appropriate. 3. A larger sample of patients and number of deaths is needed to accurately assess mortality score effectiveness. Recommendations: 1. The thresholds of the mortality scores established in this work can be used as a diagnostic tool for assessing the risk of death of a patient. 2. A larger sample of patients and number of deaths is needed to assess differences in the mortality scores more precisely. 3. In order to improve the mortality scores used in the unit, it is advisable to calibrate the mortality score coefficients for the specific unit.