Reduction in mortality after inappropriate early discharge from intensive care unit: logistic regression triage

Abstract

Objective To develop a predictive model to triage patients for discharge from intensive care units to reduce mortality after discharge.

Failure to reduce C-reactive protein levels more than 25% in the last 24 hours before intensive care unit discharge predicts higher in-hospital mortality: A cohort study

“…Deaths occurring in the post-ICU period could be related to a premature discharge (in a patient with unresolved critical condition) or to a new process that occurred after ICU stay and that is not directly related to this period. An adequate evaluation of the patient before ICU discharge could probably detect individuals at high risk of unfavorable outcomes, therefore reducing readmissions to ICU and inhospital mortality [3,4].…”

Impacto de las altas no programadas en la mortalidad hospitalaria tras la estancia en una unidad de cuidados intensivos

“…Mantener más tiempo a los pacientes en la UCI, se ha mostrado eficaz en algún estudio 6 , pero es una tarea imposible con nuestra estructura hospitalaria actual y llevaría a mayor mortalidad de otros pacientes que probablemente se beneficiarían más de su ingreso en UCI que a los que se les prorrogara la estancia para la posible recuperación de sus fallos orgánicos. En nuestro estudio, sin embargo, no hemos estudiado a los pacientes que se admitieron y provocaron las altas no programadas ni tampoco a los que permanecieron en UCI cuando estas se produjeron, por lo que tanto los aspectos éticos de las decisiones tomadas por los intensivistas como los resultados de las otras alternativas posibles quedan en el ámbito de la especulación.…”

“…Esta decisión, aunque fundada en circunstancias objetivas, tiene siempre una carga importante de subjetividad. Sean cuales sean los factores que intervienen en ella, este tipo de alta no programada puede caer dentro del concepto de alta prematura o inapropiada por la persistencia de la gravedad y de las disfunciones orgánicas que presentan los pacientes en el momento de producirse, comprometiéndose el resultado final de la asistencia prestada a estos 5,6 . Recientemente, se ha validado una escala subjetiva que podría ayudar a la toma de este tipo de decisiones y a minimizar los riesgos 7 .…”

“…La tasa de mortalidad fue del 11,6% (176 pacientes). Los factores relacionados con la mortalidad fueron la limitación del esfuerzo terapéutico (OR = 14,02 [4,6]), las readmisiones (OR = 3,46 [1,78]), las altas no programadas (OR = 2,16 [1,41]), la puntuación de fallos orgánicos al alta de UCI (OR = 1,16 [1,01-1,32]) y la edad (OR = 1,03 [1,01-1,05]). Las readmisiones y las estancias post-UCI no diferían significativamente entre las altas no programadas y las normales (el 7,3 frente al 8,2%; p = 0,68 y 16, 7 ± 16,7 frente a 18,7 ± 21,3 días, respectivamente; p = 0,162).…”

Impossible decision? An investigation of risk trade-offs in the intensive care unit

“…For instance, the complexity of patient haemodynamic presentations (Currey and Botti 2006); whether clinicians are managing multiple or single ICU patients (Fackler et al 2009); and whether planning or emergency decisions are being made (Reader, Flin, and Cuthbertson 2011). being particularly dangerous (Daly, Beale, and Chang 2001;Goldfrad and Rowan 2000). This is because true patient vulnerability is often exposed only after the challenge of a step-down in care, and care continuity is disturbed during the hand-over.…”