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dc.contributor.authorLoss, Sergio Henriquept_BR
dc.contributor.authorMarchese, Claudia Balhesteiropt_BR
dc.contributor.authorBoniatti, Márcio Manozzopt_BR
dc.contributor.authorWawrzeniak, Iuri Christmannpt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Roselaine Pinheiro dept_BR
dc.contributor.authorNunes, Luciana Nevespt_BR
dc.contributor.authorVictorino, Josue Almeidapt_BR
dc.date.accessioned2014-05-07T02:04:34Zpt_BR
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.issn0104-4230pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/94968pt_BR
dc.description.abstractObjective: To assess the incidence, costs, and mortality associated with chronic critical illness (CCI), and to identify clinical predictors of CCI in a general intensive care unit. Methods: Thiswas a prospective observational cohort study. All patients receiving supportive treatment for over 20 dayswere considered chronically critically ill and eligible for the study. After applying the exclusion criteria, 453 patients were analyzed. Results: Therewas an 11% incidence of CCI. Total length of hospital stay, costs, and mortality were significantly higher among patients with CCI. Mechanical ventilation, sepsis, Glasgow score < 15, inadequate calorie intake, and higher body mass index were independent predictors for CCI in the multivariate logistic regression model. Conclusions: CCI affects a distinctive population in intensive care units with higher mortality, costs, and prolonged hospitalization. Factors identifiable at the time of admission or during the first week in the intensive care unit can be used to predict CCI.pt_BR
dc.description.abstractObjetivo: Avaliar a incidência, custos e mortalidade relacionados a doenc¸a crítica crônica (DCC) e identificar seus preditores clínicos em uma unidade de terapia intensiva geral. Métodos: Trata-se de uma coorte observacional prospectiva. Todos pacientes que recebiam tratamento de suporte por mais de 20 dias eram considerados doentes críticos crônicos. Permaneceram 453 pacientes após a aplicac¸ão dos critérios de exclusão. Resultados: A incidência de DCC foi de 11%. Permanência hospitalar, custos e mortalidade foram significativamente maiores na populac¸ão com DCC. Ventilac¸ão mecânica, sepse,Glasgowescore < 15, inadequada ingestão calórica e elevado índice de massa corporal foram preditores independentes para DCC em um modelo multivariado de regressão logística. Conclusão: DCC abrange uma distinta populac¸ão nas unidades de terapia intensiva apresentando maiores mortalidade, custos e permanência hospitalar. Alguns fatores presentes na admissão ou durante a primeira semana na unidade de terapia intensiva podem ser usados como preditores de DCC.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.relation.ispartofRevista da Associação Médica Brasileira (1992). São Paulo. Vol. 59, n. 3 (maio/jun. 2013), p. 241-247pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectHospital mortalityen
dc.subjectEstatística aplicadapt_BR
dc.subjectEstatística médicapt_BR
dc.subjectCost controlen
dc.subjectProlonged mechanical ventilationen
dc.subjectCritical illnessen
dc.titlePrediction of chronic critical illness in a general intensive care unitpt_BR
dc.title.alternativePredição de doença crítica crônica em uma unidade geral de cuidados intensivos pt
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000892715pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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