Resumen

El objetivo de este estudio era previsualizar el riesgo de mortalidad a 30 días en pacientes con sepsis mediante el análisis de sentimientos. Los datos clínicos de los pacientes y las notas de enfermería se recogieron de la base de datos Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III). Los factores que influyen en la mortalidad a los 30 días se analizaron mediante el modelo de regresión de Cox. Además, se estimó el índice pronóstico (IP). Se utilizó la curva receiver operating characteristic (ROC) para determinar el punto de corte del IP y evaluar la capacidad de predicción del modelo. En total, 1844 de 3560 pacientes fueron elegibles para el estudio, con una mortalidad a 30 días del 37,58%. El análisis multivariante de Cox mostró que las puntuaciones de polaridad del sentimiento, las puntuaciones de subjetividad del sentimiento, la puntuación simplificada de fisiología aguda (SAPS)-II, la edad y los tipos de unidad de cuidados intensivos (UCI) se asociaban con el riesgo de mortalidad a los 30 días (P<0,05). En la previsión de mortalidad a 30 días, el área bajo la curva (AUC) de ROC fue de 0,78 (95 : 0,74-0,81,P<0,001) cuando el punto de corte de PI fue de 0,467. Se describieron por primera vez las notas documentadas de las enfermeras. Las puntuaciones de sentimiento medidas en las notas de enfermería se asocian con el riesgo de mortalidad a 30 días en pacientes con sepsis y pueden mejorar la previsión de mortalidad a 30 días.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:mortalidad diaria, IP, riesgo, notas de enfermería, pacientes con sepsis, modelo de regresión de Cox, Medical Information Mart, análisis multivariante de Cox, puntuación de fisiología aguda, unidad de cuidados intensivos
• Keywords:day mortality, PI, risk, nursing notes, sepsis patients, Cox regression model, Medical Information Mart, Multivariate Cox analysis, acute physiology score, intensive care unit