PRISM III：死亡率スコアの更新された小児リスク

目的：生理学的状態と死亡リスクの関係は、新しい治療プロトコル、治療的介入、および監視戦略が導入され、患者集団が変化するにつれて再評価されるべきです。死亡リスク、死亡率IIIの小児リスクのための第3世代の小児生理学ベースのスコアを開発および検証しました（PRISM III）。 設計：将来のコホート。 設定：32の小児集中治療ユニット（ICU）がありました：16の小児ICUがランダムに選択され、16がボランティアをしました。 患者：各サイトでの連続入院は、サイトごとに少なくとも11人の死亡が発生するまで含まれていました。 測定と主な結果：生理学的データには、ICUの最初の12時間と2番目の12時間の滞在からの最も異常な値が含まれていました。結果と記述データも収集されました。通常の値が年齢とともに変化する生理学的変数は、年齢によって層別化されました（新生児、乳児、子供、青年）。データベースは、ランダムに開発（90％）と検証（10％）セットに分割されました。変数とその範囲は、各生理学的変数の生存者のミッドレンジと比較して、死のリスク（オッズ比）を計算することにより選択されました。複数のロジスティック回帰分析を含む単変量および多変量統計手順を使用して、PRISM IIIスコアと死亡リスク予測因子を開発しました。データは11,165件の入学（543人の死亡）で収集されました。PRISM IIIスコアには、26の範囲に分割された17の生理学的変数があります。死亡率を最も予測する変数は、最小収縮期血圧、異常な瞳孔反射、およびst迷/com睡でした。最終予測因子では、2つの急性診断と2つの慢性診断、および4つの追加の危険因子を含む他の危険因子が使用されました。PRISM IIIスコアと追加の危険因子は、最初の12時間の滞在（PRISM III-12）と最初の24時間の滞在（PRISM III-24）に適用されました。Hosmer-Lemeshow Chi-squareの適合度評価は、有意なキャリブレーションエラーの欠如を示しました（P値：PRISM III-12開発= .2496; PRISM III-24開発= .1374; PRISM III-12検証= .4168;PRISM III-24検証= .5504）。受信機の動作曲線とFloraのZ統計の下の領域は、優れた識別と精度を示しました（受信機の動作曲線の下の面積-PRISM III-12開発947 +/- 0.007; Prism III-24開発0.958 +/- 0.006; Prism III-II-II-12検証0.941 +/- 0.021; PRISM III-24検証0.944 +/- 0.021; FloraのZ-統計 - Prism III-12検証= .7479; Prism III-24検証= .9225）24は、Prism III-12モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。年齢（有意水準：PRISM III-12 = .1622; PRISM III-24 = .4137）および診断（有意水準：PRISM III-12 = .5992）によって層別化された患者グループについても、優れた適合度が見つかりました。; Prism III-24 = .7939）。 結論：プリズムIIIは、元のプリズムよりもいくつかの改善をもたらしました。生理学的変数とその範囲の再評価、選択された変数の年齢調整の改善、および追加の危険因子は、より正確で差別の死亡リスクモデルをもたらしました。データベース内の多数の多様なICUは、PRISM IIIが米国ユニットを代表する可能性が高いことを示しています。

OBJECTIVES: The relationship between physiologic status and mortality risk should be reevaluated as new treatment protocols, therapeutic interventions, and monitoring strategies are introduced and as patient populations change. We developed and validated a third-generation pediatric physiology-based score for mortality risk, Pediatric Risk of Mortality III (PRISM III). DESIGN: Prospective cohort. SETTING: There were 32 pediatric intensive care units (ICUs): 16 pediatric ICUs were randomly chosen and 16 volunteered. PATIENTS: Consecutive admissions at each site were included until at least 11 deaths per site occurred. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Physiologic data included the most abnormal values from the first 12 and the second 12 hrs of ICU stay. Outcomes and descriptive data were also collected. Physiologic variables where normal values change with age were stratified by age (neonate, infant, child, adolescent). The database was randomly split into development (90%) and validation (10%) sets. Variables and their ranges were chosen by computing the risk of death (odds ratios) relative to the midrange of survivors for each physiologic variable. Univariate and multivariate statistical procedures, including multiple logistic regression analysis, were used to develop the PRISM III score and mortality risk predictors. Data were collected on 11,165 admissions (543 deaths). The PRISM III score has 17 physiologic variables subdivided into 26 ranges. The variables most predictive of mortality were minimum systolic blood pressure, abnormal pupillary reflexes, and stupor/coma. Other risk factors, including two acute and two chronic diagnoses, and four additional risk factors, were used in the final predictors. The PRISM III score and the additional risk factors were applied to the first 12 hrs of stay (PRISM III-12) and the first 24 hours of stay (PRISM III-24). The Hosmer-Lemeshow chi-square goodness-of-fit evaluations demonstrated absence of significant calibration errors (p values: PRISM III-12 development = .2496; PRISM III-24 development = .1374; PRISM III-12 validation = .4168; PRISM III-24 validation = .5504). The area under the receiver operating curve and Flora's z-statistic indicated excellent discrimination and accuracy (area under the receiver operating curve - PRISM III-12 development 947 +/- 0.007; PRISM III-24 development 0.958 +/- 0.006; PRISM III-12 validation 0.941 +/- 0.021; PRISM III-24 validation 0.944 +/- 0.021; Flora's z-statistic - PRISM III-12 validation = .7479; PRISM III-24 validation = .9225), although generally, the PRISM III-24 performed better than the PRISM III-12 models. Excellent goodness-of-fit was also found for patient groups stratified by age (significance levels: PRISM III-12 = .1622; PRISM III-24 = .4137), and by diagnosis (significance levels: PRISM III-12 = .5992; PRISM III-24 = .7939). CONCLUSIONS: PRISM III resulted in several improvements over the original PRISM. Reassessment of physiologic variables and their ranges, better age adjustment for selected variables, and additional risk factors resulted in a mortality risk model that is more accurate and discriminates better. The large number of diverse ICUs in the database indicates PRISM III is more likely to be representative of United States units.