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Vol. 48. Issue 12.
Pages e30-e40 (December 2024)
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Vol. 48. Issue 12.
Pages e30-e40 (December 2024)
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Towards better mortality prediction in cancer patients in the ICU: a comparative analysis of prognostic scales: systematic literature review
Hacia una mejor predicción de la mortalidad en pacientes oncológicos en UCI: análisis comparativo de escalas pronósticas: revisión sistemática de la literatura
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Andrea Cabrera Losadaa, Maria Alejandra Correa Oviedoa, Vanessa Carolina Herrera Villazóna, Sebastián Gil-Tamayob, Carlos Federico Molinac, Carola Gimenez-Esparza Vichd, Víctor Hugo Nieto Estradae,
Corresponding author
a Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia
b Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia
c Universidad CES, Medellín, Antioquia, Colombia
d Hospital Vega Vaja, Orihuela, Alicante, Spain
e Cancer Treatment and Research Center (Luis Carlos Sarmiento Angulo), Bogotá, Colombia
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Table 1. Research question of the PIRD model.
Table 2. Search strategy.
Table 3. Characteristics of the studies included in the systematic review.
Table 4. General predictive performance of prognostic models in cancer patients admitted to the ICU.
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Abstract
Objective

To evaluate the predictive ability of mortality prediction scales in cancer patients admitted to intensive care units (ICUs).

Design

A systematic review of the literature was conducted using a search algorithm in October 2022. The following databases were searched: PubMed, Scopus, Virtual Health Library (BVS), and Medrxiv. The risk of bias was assessed using the QUADAS-2 scale.

Setting

ICUs admitting cancer patients.

Participants

Studies that included adult patients with an active cancer diagnosis who were admitted to the ICU.

Interventions

Integrative study without interventions.

Main variables of interest

Mortality prediction, standardized mortality, discrimination, and calibration.

Results

Seven mortality risk prediction models were analyzed in cancer patients in the ICU. Most models (APACHE II, APACHE IV, SOFA, SAPS-II, SAPS-III, and MPM II) underestimated mortality, while the ICMM overestimated it. The APACHE II had the SMR (Standardized Mortality Ratio) value closest to 1, suggesting a better prognostic ability compared to the other models.

Conclusions

Predicting mortality in ICU cancer patients remains an intricate challenge due to the lack of a definitive superior model and the inherent limitations of available prediction tools. For evidence-based informed clinical decision-making, it is crucial to consider the healthcare team's familiarity with each tool and its inherent limitations. Developing novel instruments or conducting large-scale validation studies is essential to enhance prediction accuracy and optimize patient care in this population.

Keywords:
Neoplasms
Oncology
Critical illness
Intensive Care Units (ICU)
Mortality
Mortality prediction
Hospital mortality
APACHE
Simplified Acute Physiology Score (SAPS)
Organ dysfunction scales
Prognostic index
Outcome prediction and predictive models
Resumen
Objetivo

Realizar una revisión sistemática de la literatura para evaluar la capacidad predictiva de las escalas utilizadas en la predicción de mortalidad en pacientes con cáncer admitidos en unidades de cuidados intensivos.

Diseño

Se realizó una revisión sistemática cualitativa de la literatura, con un algoritmo de búsqueda en octubre de 2022, ajustado a las bases de datos virtuales: PubMed, Scopus, Biblioteca virtual en salud (BVS) y Medrxiv. El riesgo de sesgos se evaluó con la escala QUADAS-2.

Ámbito

Unidades de cuidados intensivos con admisión de pacientes oncológicos.

Participantes

Estudios que incluyeron pacientes adultos con diagnóstico activo de cáncer, que fueron admitidos a UCI.

Intervenciones

Estudio integrativo sin intervenciones.

Variables de interés principales

Predicción de mortalidad, mortalidad estandarizada, discriminación y calibración.

Resultados

Se analizaron 7 modelos de predicción de riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer en UCI. La mayoría de los modelos (APACHE II, APACHE IV, SOFA, SAPS-II, SAPS-III y MPM II) subestimaron la mortalidad, mientras que el ICMM la sobreestimo. El APACHE II tuvo el valor de SMR (Standardized Mortality Ratio) más cercano a 1, lo que sugiere una mejor capacidad pronóstica en comparación con los demás modelos.

Conclusiones

La predicción de mortalidad en pacientes con cáncer en la UCI es compleja. No existe un modelo que sea claramente superior a los demás. Las herramientas disponibles presentan limitaciones en cuanto a su exactitud. Se recomienda tener en cuenta la familiaridad del equipo médico y las limitaciones intrínsecas de cada modelo para tomar decisiones informadas en la evidencia. Es necesario desarrollar nuevos instrumentos o realizar estudios de validación a gran escala para mejorar la predicción de la mortalidad en este grupo de pacientes.

Palabras clave:
Neoplasias
Oncología
Enfermedad crítica
Unidades de Cuidados Intensivos (UCI)
Mortalidad
Predicción de mortalidad
Mortalidad hospitalaria
APACHE
Índice Simplificado de Fisiología Aguda (SAPS)
Escalas de disfunción orgánica
Índice pronóstico
Predicción de resultados y Modelos predictivos

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