Design of a new mortality indicator in acute coronary syndrome on admission to the Intensive Care Unit

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Autores de IIS La Fe

Participantes ajenos a IIS La Fe

  • Gomez, Herminia Lozano
  • Garcia, Adrian Rodriguez
  • Esteban, M. Angeles Rodriguez
  • Ferraz, Cristina Lopez
  • Hernandez, Maria del Pilar Murcia
  • Zapata, Alberto Fernandez
  • Ruiz, Javier Ruiz
  • Gutierrez, Virginia Fraile
  • Crespi, Lorenzo Socias
  • Beneyto, Luis Alberto Pallas
  • Anadon, Beatriz Villanueva
  • Rodado, Elena Porcar
  • Araiz Burdio, Juan Jose
  • Investigadores Registro ARIAM-SEMI

Grupos

Abstract

Objective: To design a mortality indicator for acute coronary syndrome (ACS) in the intensive care unit (ICU).Design: Multicenter observational descriptive study.Participants: ACS patients admitted to SMI included in the ARIAM-SEMICYUC registry between January 2013 and April 2019. Interventions: None.Main variables of interest: Variables analyzed were demographic, time of access to the health system, and clinical condition. Revascularization therapy, drugs, and mortality were analyzed. A COX regression analysis was performed and subsequently a neural network was designed. An ROC curve was developed to calculate the power of the new score. Finally, the clinical utility or relevance of the ARIAM's indicator will be evaluated using a Fagan test.Results: 17,258 patients were included, with a 3.5% (605) mortality at discharge from the ICU. The variables analyzed with statistical significance (p < 0.001) were entered into the supervised predictive model, an artificial neural network. The new ARIAM's indicator showed a mean of 0.0257 (95% CI: 0.0245-0.0267) in patients discharged from the ICU and 0.27085 (95% CI: 0.2533-0.2886) in those who died, p < 0.001. The ROC area of the model achieved was 0.918 (95% CI: 0.907-0.930). The Fagan test showed that the ARIAM's Indicator shows that the probability of death is 19% (95% CI: 18%-20%) when it is positive and 0.9% (95% CI: 0.8%-1.01%) when it is negative.Conclusions: It is possible to create a new mortality indicator for ACS in the ICU that is more accurate, reproducible, and periodically updated.(c) 2023 Elsevier Espana, S.L.U. y SEMICYUC. All rights reserved.

Datos de la publicación

ISSN/ISSNe:
0210-5691, 1578-6749

MEDICINA INTENSIVA  ELSEVIER DOYMA SL

Tipo:
Article
Páginas:
501-515
Factor de Impacto:
0,333 SCImago
Cuartil:
Q2 SCImago

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Keywords

  • Acute coronary syndrome; Mortality; Stratification; Intensive care unit; Neural networks

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