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# Ciências da saúde# Pediatria

Melhorando o atendimento para crianças após sépsis

Estudo revela riscos para crianças após alta hospitalar por causa de sepse.

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Índice

Sepse é uma doença séria que pode levar a altas taxas de doença e morte, principalmente em Crianças. Esse problema é ainda mais grave em países de baixa e média renda, onde a maioria dos casos e mortes acontece. Essas regiões enfrentam desafios como Sistemas de Saúde fracos, pobreza e problemas como desnutrição. Para lidar com a questão da sepse de forma eficaz, precisamos de uma abordagem completa que veja todas as etapas do atendimento-antes de ir para o hospital, durante o tratamento e depois de sair do hospital.

Embora a gente saiba bastante sobre o que acontece durante e após o atendimento hospitalar para sepse, tem menos pesquisa sobre o que rola com as crianças depois que elas vão pra casa. Os dados mostram que muitas crianças morrem após receber alta do hospital, às vezes até tantas quantas as que morrem enquanto internadas. Fatores como desnutrição e outras questões de saúde aumentam o risco, mas ainda precisamos de maneiras melhores para identificar quais crianças estão mais em risco de morrer depois de saírem do hospital.

Importância do Cuidado Pós-Alta

Depois de deixar o hospital, a maioria das mortes acontece em casa e não durante outra visita ao hospital. Isso sugere que muitas famílias têm dificuldade em obter o cuidado necessário em casa, muitas vezes por causa da pobreza. Esses fatores dificultam o acesso das famílias aos serviços de saúde, e muitos hospitais também enfrentam desafios para fornecer cuidados de qualidade, especialmente quando os recursos são limitados.

Por isso, é crucial focar nas crianças mais vulneráveis e desenvolver estratégias para garantir que elas recebam o cuidado certo quando voltam pra casa. Neste estudo, nosso objetivo é melhorar os métodos existentes que ajudam a identificar crianças com alto risco de morte após tratamento por suspeita de sepse.

Desenho e Local do Estudo

Esta pesquisa incluiu quatro estudos separados, todos voltados para coletar dados para construir modelos de previsão. Dois estudos focaram em crianças com menos de seis meses, enquanto os outros dois analisaram crianças de seis meses a cinco anos. A pesquisa foi aprovada por vários comitês éticos em Uganda e no Canadá.

Os estudos aconteceram em seis hospitais em Uganda, cobrindo uma área grande com cerca de 8,2 milhões de pessoas, incluindo cerca de 1,4 milhão de crianças pequenas. Crianças internadas com suspeita de sepse eram elegíveis para esses estudos. A sepse suspeita foi definida como ter uma infecção comprovada ou suspeita, conforme julgado pela equipe médica.

Coleta de Dados

Os dados foram coletados por enfermeiros treinados no momento da admissão hospitalar. Eles reuniram informações clínicas, sociais e demográficas das crianças e suas famílias. Na alta, os enfermeiros registraram se a criança havia morrido, recebido alta ou sido encaminhada para outro serviço. Acompanhamentos foram feitos por telefone ou pessoalmente para verificar a saúde das crianças e determinar se elas tinham morrido dentro de seis meses após deixar o hospital.

Todos os dados coletados foram armazenados de forma segura e usados para projetar modelos que preveem o risco de morte após a alta.

Desenvolvimento do Modelo

O principal objetivo do nosso modelo de previsão era identificar crianças em risco de morte dentro de seis meses após deixar o hospital. Para tornar esses modelos práticos, nosso foco foi mantê-los simples, com informações fáceis de coletar. Planejamos criar três modelos para cada faixa etária, usando apenas dados clínicos, uma combinação de dados clínicos e sociais, ou quaisquer dados disponíveis.

Identificamos quais fatores eram mais importantes e reduzimos o número de variáveis usadas em nossos modelos de previsão. A ideia era garantir que o modelo final fosse gerenciável e pudesse ser utilizado efetivamente em ambientes com recursos limitados.

Resultados

Durante o estudo, milhares de crianças foram examinadas, e muitas foram incluídas na pesquisa. Entre as que tinham menos de seis meses, 93,4% estavam vivas no momento da alta, enquanto 95,5% das crianças de 6 a 60 meses sobreviveram. No entanto, algumas dessas crianças morreram dentro de seis meses após voltarem pra casa.

Para o grupo mais novo, 7,7% morreram após a alta, enquanto 4,8% das crianças mais velhas morreram no mesmo período. A maioria dessas mortes aconteceu cerca de um mês depois de deixar o hospital.

A análise revelou que certos fatores clínicos básicos podiam prever quais crianças estavam em maior risco de morrer após saírem do hospital. Por exemplo, medições básicas como peso, status de alimentação e níveis de oxigênio foram cruciais para determinar o risco.

Modelos Finais e Desempenho

Criamos vários modelos usando diferentes conjuntos de variáveis. Cada modelo ofereceu insights valiosos sobre o risco de Mortalidade pós-alta.

Um modelo focou apenas em dados clínicos e incluiu fatores como peso e status de alimentação da criança. Esse modelo conseguiu prever os resultados com boa precisão. Outro modelo que também incluiu aspectos sociais teve desempenho semelhante. Os modelos mostraram que até indicadores simples podiam identificar efetivamente crianças que precisavam de mais atenção e cuidados de acompanhamento.

Implicações para o Cuidado

As descobertas do estudo destacam a necessidade urgente de abordar o cuidado pós-alta para crianças que enfrentam sepse. Os resultados sugerem que os sistemas de saúde, particularmente em locais com poucos recursos, deveriam implementar acompanhamentos direcionados para crianças com maior risco de morte após deixarem o hospital.

Usando dados simples e acessíveis, os profissionais de saúde podem identificar e apoiar melhor as famílias vulneráveis. Essa abordagem focada pode levar a melhores resultados e reduzir o número de mortes nessa população.

Limitações

Embora os modelos tenham mostrado um bom desempenho, é importante validá-los em outros locais para garantir que funcionem bem em diferentes contextos. O estudo destacou a necessidade de atualizações e melhorias contínuas nesses modelos à medida que novos dados se tornam disponíveis.

Além disso, embora os modelos forneçam previsões úteis, eles também requerem cuidados e intervenções de acompanhamento adequados para reduzir efetivamente as taxas de mortalidade. O sucesso do uso desses modelos depende de como os sistemas de saúde respondem aos riscos identificados.

Conclusão

A mortalidade pós-alta para crianças afetadas pela sepse é um grande problema, mas com as ferramentas certas, podemos identificar aquelas em maior risco. Este estudo mostra que indicadores clínicos simples podem ajudar a fazer a diferença. À medida que continuamos a melhorar e validar esses modelos, podemos trabalhar em direção a um melhor cuidado para as crianças vulneráveis, garantindo que recebam o apoio necessário ao fazer a transição do hospital para casa.

Focando nesses esforços, os sistemas de saúde podem dar passos importantes para reduzir as taxas de mortalidade e melhorar os resultados de saúde das crianças afetadas pela sepse.

Fonte original

Título: Prediction models for post-discharge mortality among under-five children with suspected sepsis in Uganda: A multicohort analysis

Resumo: BackgroundIn many low-income countries, more than five percent of hospitalized children die following hospital discharge. The identification of those at risk has limited progress to improve outcomes. We aimed to develop algorithms to predict post-discharge mortality among children admitted with suspected sepsis. MethodsFour prospective cohort studies were conducted at six hospitals in Uganda between 2012 and 2021. Death occurring within six months of discharge was the primary outcome. Separate models were developed for children 0-6 months of age and for those 6-60 months of age, based on candidate predictors collected at admission. Within each age group, three models were derived, each with a maximum of eight variables based on variable importance. Deriving parsimonious models with different sets of predictors was prioritized to improve usability and support implementation in settings where some data elements are unavailable. All models were internally validated using 10-fold cross validation. Findings8,810 children were prospectively enrolled, of whom 470 died in hospital and 161 (1{middle dot}9%) were lost to follow-up; 257 (7{middle dot}7%) and 233 (4{middle dot}8%) post-discharge deaths occurred in the 0-6-month and 6-60-month age groups, respectively. The primary models had an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0{middle dot}77 (95%CI 0{middle dot}74-0{middle dot}80) for 0-6-month-olds and 0{middle dot}75 (95%CI 0{middle dot}72-0{middle dot}79) for 6-60-month-olds; mean AUROCs among the 10 cross-validation folds were 0{middle dot}75 and 0{middle dot}73, respectively. Calibration across risk strata were good with Brier scores of 0{middle dot}07 and 0{middle dot}04, respectively. The most important variables included anthropometry and oxygen saturation. Additional variables included duration of illness, jaundice-age interaction, and a bulging fontanelle among 0-6-month-olds; and prior admissions, coma score, temperature, age-respiratory rate interaction, and HIV status among 6-60-month-olds. InterpretationSimple prediction models at admission with suspected sepsis can identify children at risk of post-discharge mortality. Further external validation is recommended for different contexts. Models can be integrated into existing processes to improve peri-discharge care as children transition from the hospital to the community. FundingGrand Challenges Canada (#TTS-1809-1939), Thrasher Research Fund (#13878), BC Childrens Hospital Foundation, and Mining4Life.

Autores: Matthew O Wiens, V. Nguyen, J. N. Bone, E. Kumbakumba, S. Businge, A. Tagoola, S. O. Sherine, E. Byaruhanga, E. Ssemwanga, C. Barigye, J. Nsungwa, C. Olaro, J. M. Ansermino, N. Kissoon, J. Singer, C. P. Larson, P. M. Lavoie, D. Dunsmuir, P. P. Moshovis, S. Novakowski, C. Komugisha, M. Tayebwa, D. Mwesigwa, N. West, M. Knappett, N. K. Mugisha, J. Kabakyenga

Última atualização: 2023-06-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.14.23291343

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.14.23291343.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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