Escores rifle, akin e kdigo: capacidade de predição de óbitos em pacientes criticamente enfermos

Abstract

Introdução: A taxa de mortalidade descrita em estudos nacionais e internacionais em criticamente enfermos gira em torno de 50% a 70%. Embora os escores RIFLE, AKIN e KDIGO estejam associados a mortalidade, tais escores foram pouco avaliados em estudos prospectivos, além de pouco comparados quanto à capacidade discriminatória de predizer óbito. Objetivos: Analisar de forma prospectiva a associação entre o RIFLE e mortalidade em pacientes gravemente enfermos, bem como comparar os escores RIFLE, AKIN e KDIGO quanto à predição de mortalidade. Métodos: Trata-se de uma coorte hospitalar prospectiva realizada em um CTI, Itabuna, Bahia. Foram incluídos 210 pacientes críticos admintidos consecutivamente no período de janeiro de 2010 a janeiro de 2011. Após exclusões permaneceram para análise final 190 pacientes. Dados sociodemográficos e clínicos laboratorias foram coletados até alta médica ou óbito do paciente. Para análise final foi utilizado o SPSS versão 14.0 e 17.0, o teste T de Student, Qui-quadrado, regressão logística, curva ROC para verificar a acurácia dos escores em relação a predição de óbito Resultados: A média de idade foi de 64 anos. Houve predomínio do gênero feminino, com 55,3% (105/190). A maior parte dos pacientes era afrodescendente 74,7% (142/190). A incidência de óbito por qualquer causa foi de 32,63% (62/190). Na regressão logística multivariada, foi encontrado como preditor independente de óbito: a ocorrência do estágio failure do RIFLE, a idade, o escore de APACHE II e sepse/choque séptico. Quando comparados RIFLE, AKIN e KDIGO, quanto a predição de mortalidade, não foi encontrada significância estatística. A área sob a curva ROC (Receiver operator characteristic curve) foi de 0,735 para o RIFLE, 0,74 para AKIN e 0,733 para KDIGO, com p< 0,001 para todos os três critérios. Conclusão: O Estágio failure do RIFLE foi preditor independente de mortalidade intra-hospitalar. Os scores RIFLE, AKIN e KDIGO apresentaram-se como boas ferramentas para predição de mortalidade em pacientes graves, não havendo diferença significativa entre os mesmos.