Purpose: The purpose of this study was to compare the applicability of the Charlson Comorbidity Index (CCI) and Acute Physiology, Age, Chronic Health Evaluation III (APACHE III) to the prediction of the healthcare outcomes of intensive care unit (ICU) patients. Methods: This research was performed with 136 adult patients (age>18 years) who were admitted to the ICU between May and June 2012. Data were measured using the CCI score with a comorbidity index of 19 and the APACHE III score on the standard of the worst result with vital signs and laboratory results. Discrimination was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves and area under an ROC curve (AUC). Calibration was performed using logistic regression. Results: The overall mortality was 25.7%. The mean CCI and APACHE III scores for survivors were found to be significantly lower than those of non-survivors. The AUC was 0.835 for the APACHE III score and remained high, at 0.688, for the CCI score. The rate of concordance according to the CCI and the APACHE III score was 69.1%. Conclusion: The route of admission, days in ICU, CCI, and APACHE III score are associated with an increased mortality risk in ICU patients.
Using the APCHE III tool, this study was about the factors related to the death of ICU-patients. From 1999. 12. 1 to 2000. 9. 30, the 284 patients admitted to ICU at P university who were over 15 years of age were selected for the subjets. The data was analyzed through SPSS WIN program for frequency, percentile, $x^2$-test, t-test and logistic regression. The results are summarized as follows: 1) Of the 284 patients, 88died. The mortality is 31.0 percent. The average APACHE III point was $48.62{\pm}32.32$. The average point of non-survivors was higher than that of survivors. 2) There are the significant difference between APACHE III marks and mortality. The mortality rate were over 50 percent 60 points of the mark. When the marks were over 100 points, the mortality were over 90 percent. Below 40 points, the mortality was below 10 percent. Among the variables in the APACHE III, the most significant variables in explaining death were neurologic abnormalities, pulse, $PaO_2$/$AaDO_2$, creatinine, sodium, glucose, chronic health state and age. According to the variables, the models explained the 42.43 percent of the variance in patient's death. In conclusion, the APACHE III tool can be used to predict the progress of ICU patients, and can also be used for the selection of patients for ICU admission/discharge criteria.
Objectives : To evaluate the predictive validity of three scoring systems; the acute physiology and chronic health evaluation(APACHE) III, simplified acute physiology score(SAPS) II, and mortality probability model(MPM) II systems in critically ill patients. Methods : A concurrent and retrospective study conducted by collecting data on consecutive patients admitted to the intensive care unit(ICU) including surgical, medical and coronary care unit between January 1, 2004, and March 31, 2004. Data were collected on 348 patients consecutively admitted to the ICU(aged 16 years or older, no transfer, ICU stay at least 8 hours). Three models were analyzed using logistic regression. Discrimination was assessed using receiver operating characteristic(ROC) curves, sensitivity, specificity, and correct classification rate. Calibration was assessed using the Lemeshow-Hosmer goodness of fit H-statistic. Results : For the APACHE III, SAPS II and MPM II systems, the area under the receiver operating characterist ic(ROC) curves were 0.981, 0.978, and 0.941 respectively. With a predicted risk of 0.5, the sensitivities for the APACHE III, SAPS II, and MPM II systems were 81.1, 79.2 and 71.7%, the specificities 98.3, 98.6, and 98.3%, and the correct classification rates 95.7, 95.7, and 94.3%, respectively. The SAPS II and APACHE III systems showed good calibrations(chi-squared H=2.5838 p=0.9577 for SAPS II, and chi-squared H=4.3761 p=0.8217 for APACHE III). Conclusions : The APACHE III and SAPS II systems have excellent powers of mortality prediction, and calibration, and can be useful tools for the quality assessment of intensive care units(ICUs).
Purpose: The purpose of this study was to evaluate and compare the predictive ability of three mortality scoring systems; Acute Physiology and Chronic Health Evaluation(APACHE) III, Simplified Acute Physiology Score(SAPS) II, and Mortality Probability Model(MPM) II in discriminating in-hospital mortality for intensive care unit(ICU) patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. Methods: Eighty-nine patients admitted to the ICU at a university hospital in Daejeon Korea were recruited for this study. Medical records of the subject were reviewed by a researcher from January 1, 2003 to March 31, 2004, retrospectively. Data were analyzed using SAS 8.1. General characteristic of the subjects were analyzed for frequency and percentage. Results: The results of this study were summarized as follows. The values of the Hosmer-Lemeshow's goodness-of-fit test for the APACHE III, the SAPS II and the MPM II were chi-square H=4.3849 p=0.7345, chi-square H=15.4491 p=0.0307, and chi-square H=0.3356 p=0.8455, respectively. Thus, The calibration of the MPM II found to be the best scoring system, followed by APACHE III. For ROC curve analysis, the areas under the curves of APACHE III, SAPS II, and MPM II were 0.934, 0.918 and 0.813, respectively. Thus, the discrimination of three scoring systems were satisfactory. For two-by-two decision matrices with a decision criterion of 0.5, the correct classification of three scoring systems were good. Conclusion: Both the APACHE III and the MPM II had an excellent power of mortality prediction and discrimination for spontaneous intracerebral hemorrhage patients in ICU.
The purpose of this study was to verify the validity of the Patient Severity Classification Tool by examining the correlations between the APACHE Ⅲ and the Patient Severity Classification Tool and to propose admission criteria to the ICU. The instruments used for this study were the APACHE Ⅲ developed by Knaus and the Patient Severity Classification Tool developed by Korean Clinical Nurses Association. Data was collected from the 156 Medical ICU patients during their first 24 hours of admission at the Seoul National University Hospital by three trained Medical ICU nurses from April 20 to August 31 1999. Data were analyzed using the frequency, $x^2$, Wilcoxon rank sum test, and Spearman rho. There was statistically significant correlations between the scores of the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool. Mortality rate was increased as patients classification of severity in both the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool scored higher. The Patient Severity Classification Tool was proved to be a valid and reliable tool, and a useful tool as one of the severity predicting factors, ICU admission criteria, information sharing between ICUs, quality evaluations of ICUs, and ICU nurse staffing.
연구배경: 경기관지폐생검법은 호흡부전이 없는 상태에서는 비교적 진단율이 높고 안전성 또한 알려져 있으나 호흡부전이 동반된 중환자들의 진단 도구로서의 유용성에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 방 법: 1994년 1월부터 1998년 5월까지 한 3차병원 내과계 중환자실에서 원인 불명의 폐침윤을 동반한 호흡부전으로 경기관지폐생검이 시행되었던 환자 20명(21회 입원, 23회 검사 시행)을 후향적으로 분석하였다. 결 과: 경기관지폐생검으로 확진이 된 예는 거대세포봉입체폐렴과 결핵 각 1예이었다. 확정적인 조직검사 결과는 아니었으나 임상적 소견과 결부하여 치료방향을 결정하는데 도움이 되는 진단을 얻은 경우는 총 9예로서 경기관지폐생검 결과에 따라 치료를 변경하거나 의심한 질환을 확인하여 치료를 계속한 예는 23예 중 11예로서 47.8%이었다. 경기관지폐생검 결과에 따라 치료를 변경한 10명중 4명(40%) 이 사망하였고 치료변경을 하지 않은 10명중 8명(80%)이 사망하였다. 경기관지폐생검 시행에 따른 합병증으로는 기계호흡을 하지 않는 환자들에서는 총 9예 중 3예로서 33%이며, 기계호흡중인 환자들에서는 14예 중 7예로 50%였다. 이들 중 경기관지폐생검의 직접적인 합병증으로 사망한 경우는 기계호흡을 하고 있던 환자 1예이었다. 합병증이 나타난 환자들은 발생하지 않은 환자들에 비하여 APACHE III 접수가 유의하게 높았다($72.8{\pm}21.8$점 대 $48.3{\pm}18.9$). 결 론: 이상의 결과로 원인 불명의 폐 침윤으로 호흡부전을 동반한 중환자들에서도 경기관지폐생검은 치료방침의 결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 검사법이나 중증도가 심한 환자들에서는 그 합병증의 발생에 유의하여야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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