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A las 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en UCI.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> de gravedad se han desarrollado para describir la gravedad de las lesiones o correlacionar el pronóstico estableciendo un riesgo de muerte mediante un valor numérico de probabilidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La gravedad de un traumatismo depende de la reserva fisiológica del paciente (edad, comorbilidades), las lesiones anatómicas producidas y la repercusión fisiológica (hemodinámica, respiratoria y neurológica). Además hay que tener en cuenta que el resultado final también dependerá de la calidad asistencial que dispensemos a nuestros pacientes durante todo el proceso de asistencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la fase prehospitalaria el objetivo de un <span class="elsevierStyleItalic">score</span> es realizar un adecuado triaje de los pacientes más graves de forma rápida y sencilla para su traslado a un hospital según su nivel asistencial. El <span class="elsevierStyleItalic">Triage-revised trauma score</span> (RTS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> evalúa la repercusión fisiológica a nivel respiratorio (frecuencia respiratoria), hemodinámico (tensión arterial sistólica) y neurológico según el <span class="elsevierStyleItalic">Glasgow Coma Scale</span> (GCS). Recientemente se ha publicado el <span class="elsevierStyleItalic">score</span> GAP donde se evalúa el GCS, la tensión arterial sistólica y la edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. En los servicios de urgencias se sigue utilizando el <span class="elsevierStyleItalic">Trauma and Injury Severity Score</span> (TRISS) como modelo de riesgo de muerte<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>. El TRISS es un modelo mixto que combina la repercusión fisiológica (RTS) según las lesiones anatómicas (<span class="elsevierStyleItalic">Injury Severity Score</span> [ISS]) y el mecanismo lesional (contuso o penetrante)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años se han desarrollado diferentes scores (<span class="elsevierStyleItalic">Probability of Survival</span> [PS]<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>, <span class="elsevierStyleItalic">Trauma Risk Adjustment Model</span> [TRAM]<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, <span class="elsevierStyleItalic">Revised Injury Severity Classification</span> [RISC <span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span>-II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>]) que han logrado mejorar la capacidad de discriminación y calibración al incluir otras variables (comorbilidad, ventilación mecánica, hemoglobina, exceso de base, etc.) disponibles en los servicios de urgencias.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las unidades de cuidados intensivos (UCI) se utilizan <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> de gravedad como el <span class="elsevierStyleItalic">Acute Physiology and Chronic Health Evaluation</span> (APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>), el <span class="elsevierStyleItalic">Simplified Acute Physiologic Score</span> (SAPS <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>) o el <span class="elsevierStyleItalic">Mortality Probability Models</span> (MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>). Estos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> valoran el estado previo del paciente (edad), las comorbilidades asociadas y la repercusión fisiológica. Por el contrario, no han sido diseñados específicamente para la población traumática, ya que carecen de una valoración anatómica de las lesiones producidas ni del tipo de mecanismo lesional que lo produce<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualmente no existe consenso de qué <span class="elsevierStyleItalic">score</span> de gravedad (anatómico, fisiológico, mixto) hay que utilizar en los pacientes traumáticos ingresados en UCI<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este trabajo es comparar <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> anatómicos (ISS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, <span class="elsevierStyleItalic">New Injury Severity Score</span> [NISS]<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>), fisiológicos (RTS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>, APACHE II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>) y mixto (TRISS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>) en pacientes traumáticos graves en las primeras 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en UCI y encontrar modelos que puedan combinar estos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> para mejorar su precisión.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y método</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudio prospectivo de cohortes durante el periodo de tiempo comprendido entre enero de 2005 y diciembre de 2012, en una UCI de 16 camas polivalentes del Hospital Universitario Arnau de Vilanova de Lleida (con 450 camas) con un área de referencia de 450.000 habitantes. Nuestro centro está catalogado de nivel <span class="elsevierStyleSmallCaps">ii</span> 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b, al disponer de servicio de Neurocirugía las 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h al día y de Medicina Intensiva.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Criterios de inclusión: todos los pacientes mayores de 16 años de causa traumática ingresados en UCI más de 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Criterio de exclusión: datos incompletos, traslado a otro centro o muerte posterior a los 30 días de su ingreso.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se comunicó al comité de ética del hospital la realización del estudio. Se determinó que no era necesario el consentimiento informado de los pacientes ya que los datos recogidos eran imprescindibles para su diagnóstico y seguimiento clínico. Se aseguró en todo momento el anonimato de los pacientes.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron las variables epidemiológicas de edad, género, fecha del ingreso en la UCI, etiología (tráfico, laboral y otros) y mecanismo del traumatismo.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizó el concepto de insuficiencia orgánica previa según definición del modelo APACHE II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. Se clasificó la comorbilidad según la clasificación de la <span class="elsevierStyleItalic">American Society of Anesthesiologists Physical Status</span> (ASA-PS): normal (ASA-PS-1), moderado (ASA-PS-2) y severo (ASA-PS-3, -4, -5)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>.</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075"><span class="elsevierStyleItalic">Scores</span> de gravedad</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recogieron las variables de frecuencia respiratoria, tensión arterial y nivel neurológico (GCS) en la fase prehospitalaria para el cálculo (RTS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se llevó a cabo un registro de las lesiones traumáticas de acuerdo con el <span class="elsevierStyleItalic">Abbreviated Injury Scale</span> (AIS-2005) <span class="elsevierStyleItalic">updated</span> 2008<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> para el cálculo de la gravedad anatómica (ISS, NISS)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">11,12</span></a>. La probabilidad de supervivencia se calculó de forma prospectiva según metodología TRISS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El nivel de gravedad MPM II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> y APACHE II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> se calculó con los datos obtenidos en las primeras 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en la UCI.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó un seguimiento de la estancia y mortalidad a 30 días tanto en UCI como durante su ingreso en planta de hospitalización.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Análisis estadístico</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables discretas se describen como porcentajes y las continuas como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar. Para la comparación entre los distintos grupos (supervivientes y no supervivientes) se empleó el test estadístico de <span class="elsevierStyleItalic">Mann-Whitney</span> en variables continuas (no asunción de características paramétricas de las variables) o el test de chi-cuadrado para las categóricas. La correlación entre los distintos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> analizados se realizó mediante el cálculo del coeficiente de correlación de <span class="elsevierStyleItalic">Spearman</span>.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La precisión de los modelos de probabilidad de muerte a 30 días utilizados y creados se valoró midiendo sus propiedades de discriminación y calibración; discriminación con la realización de las curvas ROC y el cálculo de su área bajo la curva con su intervalo de confianza al 95%. La calibración valoró la concordancia entre la mortalidad observada y la esperada según los modelos y mediante el cálculo del estadístico H de <span class="elsevierStyleItalic">Hosmer-Lemeshow</span> (asumiendo buena calibración con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">17,18</span></a>.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se crearon modelos combinados, con los distintos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> utilizados, mediante metodología de árbol de clasificación (módulo <span class="elsevierStyleItalic">AnswerTree</span> del programa SPSS [versión 20.0]) con posibilidad de modelo de árbol de clasificación tipo <span class="elsevierStyleItalic">Chi Square Automatic Interaction Detection</span> (CHAID). Parámetros del modelo. Reglas de partición: Utiliza el test de chi-cuadrado (con la corrección de Bonferroni) para determinar la significación estadística en las particiones recursivas que va generando. Sistema de validación interna <span class="elsevierStyleItalic">(cross validation)</span> con 10 particiones. Criterio de parada de crecimiento del árbol con disminución del error total y número mínimo de casos en los nodos terminales (25 casos). Nivel de significación de división de nodos y de fusión de categorías con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el cálculo estadístico se utilizó el programa informático SPSS (v20.0). Se consideró significativo todo valor de p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05.</p></span></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Resultados</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante el periodo de estudio 786 pacientes cumplieron los criterios de inclusión, se excluyeron 6 (por traslado a otro centro) quedando como grupo de estudio 780 pacientes.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se describen sus características demográficas diferenciadas según supervivencia. En general son pacientes jóvenes, con predominio de hombres, con pocos antecedentes patológicos e ingresados desde el Servicio de Urgencias del Hospital. Los pacientes que fallecen tienen más antecedentes (HTA, cardiopatía, insuficiencia orgánica) o comorbilidades (ASA) con una menor estancia en UCI y hospitalaria.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las puntuaciones de los diferentes <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> analizados se observan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>. Todos los valores se mostraron más altos, de forma significativa, en los pacientes que fallecieron excepto RTS (con valores más bajos), que por su propia forma de creación tiene una interpretación inversa (muestra valores más bajos en los pacientes más graves).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe una buena correlación entre los distintos modelos empleados (ver <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). El valor negativo de algunos de los valores de correlación es debido a las características mencionadas del RTS.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se muestra la capacidad discriminativa de los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> según su área bajo la curva ROC. El modelo APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> obtiene el área más alta (0,88 [0,83-0,90]).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se muestra el comportamiento de los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> anatómicos ISS y NISS y del fisiológico RTS. Observamos en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> que la escala ISS no sigue una función creciente de mortalidad al ingreso en UCI, produciéndose picos de mortalidad en los valores el cuadrado y una mala correlación en los valores bajos. Sucede lo mismo en la escala NISS. Si se observa que la escala RTS tiene un comportamiento lineal.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se muestran las curvas de calibración de los modelos fisiológicos APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> y MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II-</span>24 y del TRISS. Se incluyen los valores del test H de <span class="elsevierStyleItalic">Hosmer-Lemeshow</span> que muestran una mala calibración. En el modelo APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> se observa que a mortalidades bajas la mortalidad observada es mayor que la esperada, siendo inversa si la probabilidad de muerte es elevada.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de árbol de clasificación que consigue mejor valor de área bajo la curva ROC (0,88 [0,84-0,90]) es el que combina APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> e ISS (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>). Elige como primera variable la puntuación APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> y realiza 4 subdivisiones coherentes en aumento del porcentaje en mortalidad. Es en el grupo de valores entre 10 y 17 puntos de APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> (con 245 pacientes) donde el sistema ISS diferencia 2 subgrupos con un punto de corte de 22. Como se aprecia en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">figura 4</a> corresponden a los nodos terminales 5 y 6.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de estos 2 subgrupos (ver <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>) encuentra que, sin haber diferencias en la puntuación media de APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>, la mortalidad es muy diferente (7,5 vs. 25%; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001). Estos 2 subgrupos son diferentes en algunas variables. En el subgrupo con ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22 puntos los pacientes son más mayores y con mayor presencia de insuficiencia orgánica previa y comorbilidad. Los pacientes con ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22 tienen valores de GCS menor. Vimos que la presencia de traumatismo craneoencefálico era mayor en este grupo (77,8 vs. 48; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,046).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Discusión</span><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La población traumática ingresada en nuestra UCI tiene características similares a otras series tanto a nivel nacional como internacional. Se trata de pacientes jóvenes de predominio masculino, con pocas comorbilidades según la clasificación ASA-PS y una mortalidad del 14%. En nuestra serie los accidentes de tráfico superan la mitad de los ingresos, aunque las caídas y precipitaciones van aumentando en su incidencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">9,20</span></a>.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La gravedad de un traumatismo se puede definir según el grado de severidad de las lesiones anatómicas (AIS, ISS, NISS). El modelo anatómico ISS no sigue una función creciente de mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">21,22</span></a>. Está demostrado que la escala ISS infraestima la mortalidad a valores bajos pero sobrestima en los valores más altos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Este mismo comportamiento se observa en nuestra serie.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 1997 Osler et al. propuso una modificación de la escala ISS que incluía las lesiones anatómicas más graves independientemente de la región corporal afectada (NISS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>. La mayoría de los estudios coinciden en que NISS tiene mayor capacidad de discriminación y calibración que ISS como es nuestro caso. NISS es equivalente a ISS en lesionados leves pero mejora significativamente en lesionados graves y en aquellos que sufren un traumatismo craneal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una valoración exclusivamente anatómica no es suficiente para valorar la gravedad ya que depende de la repercusión fisiológica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>. Clásicamente el modelo más utilizado es la metodología TRISS que combina el aspecto anatómico y el fisiológico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>. A las lesiones anatómicas (ISS) se le une la repercusión fisiológica (RTS) y la reserva fisiológica (edad) según el tipo de trauma contuso o penetrante. TRISS es un excelente <span class="elsevierStyleItalic">score</span> pronóstico en pacientes jóvenes con lesiones anatómicas graves (ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15) pero infraestima la mortalidad en los pacientes mayores de 60 años<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>. Actualmente se observa un aumento progresivo de la edad de los pacientes traumáticos graves<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">9,20</span></a>.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Chico-Fernández et al. aplicaron la metodología TRISS en el estudio de pacientes traumáticos graves ingresados en las UCI españolas mostrando buenos niveles de discriminación pero una calibración inadecuada, especialmente en el traumatismo cerrado. En el mismo trabajo se observó que la metodología TRISS infraestimó la mortalidad en los pacientes con mortalidad predicha baja y la sobreestimó en pacientes con mortalidad predicha elevada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No olvidemos que la valoración fisiológica de TRISS se basa en el <span class="elsevierStyleItalic">score</span> RTS que fue diseñado para el triaje en el lugar del accidente y la necesidad de trasladar a un paciente a un centro de trauma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>.</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante valorar la gravedad de la población a estudio. En el trabajo de Kahloul et al. de pacientes traumáticos con menor gravedad (ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9), los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> anatómicos tienen mejor calibración que los fisiológicos, incluso los modelos mixtos apenas mejoran la misma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>. Cuanto mayor sea la repercusión fisiológica debido a la gravedad de las lesiones, como en el subgrupo de pacientes ingresados en UCI, mayor importancia tendrá la utilización de <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> fisiológicos.</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las escalas de predicción de mortalidad que se utilizan en UCI (APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>, SAPS <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> y MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24) no fueron diseñadas específicamente para la población traumática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>. Estos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> aportan información de la reserva fisiológica y la repercusión fisiológica del traumatismo pero carecen de la valoración anatómica.</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al inicio de los años 90 se publicaban los primero trabajos con la escala APACHE en población traumática donde APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> se mostraba como un buen predictor de mortalidad respecto al RTS e ISS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>. Posteriormente otros autores observaban una mala correlación con la mortalidad y únicamente en subgrupos de pacientes (alta comorbilidad y en traumatismo craneoencefálico) mejora su capacidad de discriminación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">31,32</span></a>. En el trabajo de Dossett et al. APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> se mostraba como un buen predictor de mortalidad atribuido a la importancia de las variables fisiológicas como temperatura, creatinina sérica y GCS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>.</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En un estudio realizado en 6.905 pacientes traumáticos graves ingresados en UCI, el modelo fisiológico SAPS <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> sobrestimaba la mortalidad principalmente en el subgrupo de pacientes que son intervenidos de forma urgente y pacientes menores de 60 años. La fusión de los 2 <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> (SAPS-TRISS) mejora el ajuste de riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>.</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años se ha producido un aumento significativo de la edad de los pacientes traumáticos y de las comorbilidades asociadas con una mayor repercusión fisiológica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>. Este hecho puede explicar la mejor capacidad de calibración y discriminación de los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> fisiológicos o mixtos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1,29</span></a>.</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dentro de nuestros resultados, encontramos una buena correlación entre los distintos <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> analizados lo que demuestra la correlación entre la gravedad de las lesiones anatómicas y la repercusión fisiológica.</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque el modelo fisiológico APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> es el que ofrece una mayor capacidad de discriminación, debe complementarse en el modelo anatómico (ISS) en ciertos grupos de pacientes. La metodología de árboles de clasificación es capaz de encontrar estos grupos con características diferenciales. El grupo de pacientes con puntuaciones relativamente bajas en APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> (en nuestros resultados entre 10 y 17 puntos) deben diferenciarse según su afectación medida por el ISS. Esta puntuación en APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> puede ser debida a pacientes mayores con comorbilidades asociadas, o a pacientes jóvenes con traumatismo craneoencefálico y afectación neurológica (medida con la escala de Glasgow). Es en estos pacientes jóvenes y sin antecedentes de enfermedad crónica donde la afectación neurológica condiciona una mayor mortalidad que no parece discriminar una puntuación del modelo APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>.</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal limitación de nuestro trabajo es que ha sido realizado en un solo centro y con un tamaño limitado de pacientes. Para poder generalizar nuestros resultados habría que comprobarlos en otros grupos de pacientes.</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra de las limitaciones viene determinada por la mala calibración que obtienen los distintos modelos aplicados a nuestra serie de pacientes traumáticos ingresados en UCI. Otros trabajos también han encontrado este resultado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4,34</span></a>. Este hecho nos obliga a buscar nuevos modelos, o modificaciones de los disponibles, para mejorar la precisión en determinar la gravedad en este grupo de pacientes.</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los pacientes traumáticos ingresados en UCI los modelos fisiológicos presentan ventajas sobre los anatómicos. Hay subgrupos de estos pacientes (con puntuaciones bajas en los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> fisiológicos) que requieren la participación de la repercusión anatómica para una correcta determinación de su gravedad.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Autoría</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">LS y JT diseñaron el trabajo y analizaron los resultados. Todos los autores participaron en la recogida de datos, interpretación de resultados y realización de las conclusiones. para la elaboración del manuscrito, todos los autores contribuyeron y aceptaron el documento final.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Conflicto de intereses</span><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1202645" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1120422" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1202644" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1120421" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y método" "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Scores de gravedad" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Autoría" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2017-08-29" "fechaAceptado" => "2017-11-14" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1120422" "palabras" => array:3 [ 0 => "Trauma" 1 => "Modelos de gravedad" 2 => "Predicción de mortalidad" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1120421" "palabras" => array:3 [ 0 => "Trauma" 1 => "Scoring" 2 => "Mortality prediction" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Introducción</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Comparar los <span class="elsevierStyleItalic">scores</span> de gravedad anatómicos y fisiológicos en los pacientes traumáticos ingresados en unidad de cuidados intensivos (UCI) y crear modelos combinados que mejoren su precisión.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Método</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudio prospectivo de cohorte observacional. UCI polivalente de un hospital universitario de 2.<span class="elsevierStyleSup">o</span> nivel. Se incluyeron los pacientes traumáticos mayores de 16 años ingresados en UCI (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780). Se comparan los modelos anatómicos (ISS, NISS) con los modelos fisiológicos (T-RTS, APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> [APII]), MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>). La probabilidad de muerte se calculó según metodología TRISS. La discriminación se valoró mediante curvas ROC (ABC [IC 95%]) y la calibración con el estadístico H de Hosmer-Lemeshow. Los modelos combinados se realizaron con metodología de árboles de clasificación tipo <span class="elsevierStyleItalic">Chi Square Automatic Interaction Detection</span>.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Mortalidad global del 14%. Los modelos fisiológicos son los que presentan mejores valores de discriminación (APII con 0,87 [0,84-0,90]). Todos los modelos tienen una mala calibración (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01). El mejor modelo combinado es el que utiliza APII junto a ISS (0,88 [0,83-0,90]) y encuentra un grupo de pacientes (valores de APII entre 10-17) que necesita la puntuación ISS (punto de corte de 22) para diferenciar entre mortalidad del 7,5% asociada a pacientes mayores con antecedentes patológicos y del 25,0% en pacientes con mayor presencia de TCE.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los modelos fisiológicos presentan ventajas sobre los anatómicos en los pacientes traumáticos ingresados en UCI. Los pacientes con puntuaciones bajas en los modelos fisiológicos requieren del análisis anatómico de las lesiones para determinar su gravedad.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Introduction</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The goals of this project were to compare both the anatomic and physiologic severity scores in trauma patients admitted to intensive care unit (ICU), and to elaborate mixed statistical models to improve the precision of the scores.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A prospective study of cohorts. The combined medical/surgical ICU in a secondary university hospital. Seven hundred and eighty trauma patients admitted to ICU older than 16 years of age. Anatomic models (ISS and NISS) were compared and combined with physiological models (T-RTS, APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> [APII], and MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>). The probability of death was calculated following the TRISS method. The discrimination was assessed using ROC curves (ABC [CI 95%]), and the calibration using the Hosmer-Lemeshoẃs H test. The mixed models were elaborated with the tree classification method type Chi Square Automatic Interaction Detection.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A 14% global mortality was recorded. The physiological models presented the best discrimination values (APII of 0.87 [0.84-0.90]). All models were affected by bad calibration (<span class="elsevierStyleItalic">P</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.01). The best mixed model resulted from the combination of APII and ISS (0.88 [0.83-0.90]). This model was able to differentiate between a 7.5% mortality for elderly patients with pathological antecedents and a 25% mortality in patients presenting traumatic brain injury, from a pool of patients with APII values ranging from 10 to 17 and an ISS threshold of 22.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The physiological models perform better than the anatomical models in traumatic patients admitted to the ICU. Patients with low scores in the physiological models require an anatomic analysis of the injuries to determine their severity.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:8 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1324 "Ancho" => 2401 "Tamanyo" => 190988 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Áreas bajo la curva ROC de los sistemas a las 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en UCI.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1960 "Ancho" => 2511 "Tamanyo" => 220321 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Mortalidad asociada a cada valor de ISS, NISS y RTS.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 2175 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 209052 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Gráfico de calibración MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24, APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> y TRISS. Se añade valor del test H de <span class="elsevierStyleItalic">Hosmer-Lemeshow</span>. A las 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en UCI.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 2743 "Ancho" => 2917 "Tamanyo" => 369649 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelo CHAID combinando APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> e ISS. A las 24<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h de ingreso en UCI.</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">ASA-PS: <span class="elsevierStyleItalic">American Society of Anesthesiologists Physical Status</span>; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; HTA: hipertensión arterial; IORG: Insuficiencia orgánica; UCI: unidad de cuidados intensivos; URG: urgencias.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Vivos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>682) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad (años)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">46,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">45,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,013 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Sexo (hombre) (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,316 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Antecedentes (%)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Diabetes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,927 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>HTA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>EPOC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,991 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cardiopatía \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>IORG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,046 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">ASA-PS (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Normal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Moderado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Severo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Etiología (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,149 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tráfico \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">56,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Laboral \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Otros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Procedencia (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,013 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>URG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Quirófano \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Planta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hospital comarcal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Estancia (días)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UCI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 (4-18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 (5-19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (2-11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hospital \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19 (11-34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21 (12-36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 (3-13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2055632.png" ] ] ] "notaPie" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">Mediana (intervalo intercuartílico).</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0015" "etiqueta" => "c" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0015">Comparación entre grupos con el test de χ<span class="elsevierStyleSup">2</span> y para variables continuas con el test de Mann-Whitney.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características demográficas según mortalidad (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780)</p>" ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>: <span class="elsevierStyleItalic">Acute Physiology and Chronic Health Evaluation</span>; ISS: <span class="elsevierStyleItalic">Injury Severity Score</span>; MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>: <span class="elsevierStyleItalic">Mortality Probability Models</span>; NISS: <span class="elsevierStyleItalic">New Injury Severity Score</span>; RTS: <span class="elsevierStyleItalic">Revised Trauma Score</span>; TRISS: <span class="elsevierStyleItalic">Trauma and Injury Severity Score</span>.</p><p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Valores como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar y mediana (rango intercuartílico).</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Vivos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>682) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Muertos(n =<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>98) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Anatómicos</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>917 (12-25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>816 (10-22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1125 (17-29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1124 (17-29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1022 (17-29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1334 (27-43) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fisiológicos</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>RTS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17 (6-8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>17 (6-8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>25 (4-7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>207 (4-18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>106 (3-13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2032 (17-53) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>APACHE-<span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>711 (6-16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>610 (6-14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">21<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>620 (16-25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sistema mixto</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>TRISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>195 (1-13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>154 (1-9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3022 (7-53) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2055635.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0020" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0020">Comparación entre grupos con el test de Mann-Whitney.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Puntuaciones de los sistemas de ajuste de riesgo. Según mortalidad (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780)</p>" ] ] 6 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>: <span class="elsevierStyleItalic">Acute Physiology and Chronic Health Evaluation</span>; ISS: <span class="elsevierStyleItalic">Injury Severity Score</span>; MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>: <span class="elsevierStyleItalic">Mortality Probability Models</span>; NISS: <span class="elsevierStyleItalic">New Injury Severity Score</span>; RTS: <span class="elsevierStyleItalic">Revised Trauma Score</span>; TRISS: <span class="elsevierStyleItalic">Trauma and Injury Severity Score</span>.</p><p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Valores como coeficientes de correlación (rho de Spearman). Todos con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">NISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">RTS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,783 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-------- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">RTS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,429 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,430 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-------- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MPM <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>-24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,353 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,357 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,584 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-------- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">APACHE-<span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,374 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,386 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,662 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,787 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-------- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">TRISS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,636 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,571 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,726 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,698 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,668 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2055633.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Correlación entre valores de los sistemas de ajuste de riesgo de mortalidad (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>780)</p>" ] ] 7 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0110" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span>: <span class="elsevierStyleItalic">Acute Physiology and Chronic Health Evaluation</span>; ASA-PS: <span class="elsevierStyleItalic">American Society of Anesthesiologists Physical Status</span>; GCS: <span class="elsevierStyleItalic">Glasgow Coma Score</span>; IORG: insuficiencia orgánica; ISS: <span class="elsevierStyleItalic">Injury Severity Score.</span></p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>173) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ISS<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>72) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0030"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad (años)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0025"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">42,7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Sexo (hombre) (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,182 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">GCS</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0025"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">APACHE II</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0025"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,460 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">IORG (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">35,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">ASA-PS (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Normal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">86,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Moderado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Severo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Mortalidad (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2055634.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0025" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0025">Media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0030" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0030">Comparación entre grupos con el test de χ<span class="elsevierStyleSup">2</span> y para variables continuas con el test de Mann-Whitney.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0105" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características diferenciales del grupo de pacientes con APACHE <span class="elsevierStyleSmallCaps">II</span> entre 11-17 puntos según puntuación de ISS mayor o menor a 22 puntos (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>245)</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:34 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0180" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Mortality prediction models in the general trauma population: A systematic review" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:6 [ 0 => "L. 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