การศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือ CROW-65, MEWS และ 4C Mortality Score ในการพยากรณ์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยโควิด 19 ที่ได้รับการรักษาด้วยออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูกในโรงพยาบาล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาย้อนหลังแบบภาคตัดขวางครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือ CROW-65, Modified Early Warning Score (MEWS) และ 4C Mortality Score ในการพยากรณ์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยโควิด 19 ที่ได้รับการรักษาด้วยออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูกในโรงพยาบาล เก็บรวบรวมข้อมูลย้อนหลังจากบันทึกข้อมูลผู้ป่วยโควิด 19 ที่มีภาวะหายใจล้มเหลวชนิดพร่องออกซิเจน และได้รับการรักษาด้วยออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูก ในโรงพยาบาลสมเด็จพระปิ่นเกล้า ระหว่างวันที่ 1 พฤศจิกายน พ.ศ. 2563 ถึง 31 ตุลาคม พ.ศ. 2564 จำนวน 144 คน เครื่องมือวิจัยประกอบด้วย แบบบันทึกข้อมูลพื้นฐาน ประวัติการรักษาก่อนได้รับการรักษาด้วยออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูก และข้อมูลการรักษาขณะให้ออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูก วิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยใช้สถิติเชิงพรรณนา และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือทั้ง 3 ชนิด โดยการวิเคราะห์ Area under curve (AUC) หาจุดตัดที่เหมาะสม และวิเคราะห์ความไว ความจำเพาะ และความแม่นยำของเครื่องมือ
ผลการวิจัย พบว่า 4C Mortality Score มีความเหมาะสมในการพยากรณ์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยโควิด 19 อยู่ในระดับดีมาก (AUC = 0.862) รองลงมา คือ CROW-65 อยู่ในระดับดี (AUC = 0.748) และ MEWS อยู่ในระดับพึงพอใจ (AUC = 0.694) เมื่อพิจารณาจุดตัดคะแนนที่เหมาะสม พบว่า 4C Mortality Score ณ จุดตัด 13 คะแนน มีค่า Youden’s index สูงที่สุดเท่ากับ 0.551 โดยมีความไวเท่ากับ 76.3 ความจำเพาะเท่ากับ 78.8 และความแม่นยำเท่ากับ 77.8 ในขณะที่ CROW-65 ณ จุดตัด 11 และ 12 คะแนน มีค่า Youden’s index สูงที่สุดเท่ากับ 0.381 ความไวเท่ากับ 74.6 ความจำเพาะเท่ากับ 63.5 และความแม่นยำเท่ากับ 68.1 และ MEWS ณ จุดตัด 4 คะแนน มีค่า Youden’s index สูงที่สุดเท่ากับ 0.293 โดยมีความไวเท่ากับ 45.8 ความจำเพาะเท่ากับ 83.5 และความแม่นยำเท่ากับ 68.1 ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า 4C Mortality Score เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุด ในการใช้พยากรณ์อัตราการเสียชีวิตในผู้ป่วยโควิด 19 ที่ได้รับการรักษาด้วยออกซิเจนอัตราไหลสูงทางจมูก ซึ่งบุคลากรทางการแพทย์สามารถนำไปใช้เป็นแนวทางประกอบการตัดสินใจทางคลินิก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดลำดับความเร่งด่วนในการรักษา และการจัดสรรทรัพยากรทางการแพทย์อย่างเหมาะสมต่อไป
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Matthay MA, Leligdowicz A, Liu KD. Biological mechanisms of COVID-19 acute respiratory distress syndrome. Am J Respir Crit Care Med 2020;202(11):1489-91.
Rabec C, Gonzalez-Bermejo J; Respiratory Support Chronic Care Group AVO2 of the French Society of Respiratory Diseases SPLF; GAVO2 collaborators. Respiratory support in patients with COVID-19 (outside intensive care unit). A position paper of the respiratory support and chronic care group of the French society of respiratory diseases. Respir Med Res 2020;78:100768.
Ciceri F, Castagna A, Rovere-Querini P, De Cobelli F, Ruggeri A, Galli L, et al. Early predictors of clinical outcomes of COVID-19 outbreak in Milan, Italy. Clin Immunol 2020;217:108509.
Thai Society of Critical Care Medicine, Royal College of Physicians of Thailand. Guidelines for the care of patients with severe COVID-19 disease 2020. Bangkok: Thai Society of Critical Care Medicine; 2020. (in Thai).
Alhazzani W, Møller MH, Arabi YM, Loeb M, Gong MN, Fan E, et al. Surviving sepsis campaign: guidelines on the management of critically ill adults with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Intensive Care Med 2020;46(5):854-87.
Knight SR, Ho A, Pius R, Buchan I, Carson G, Drake TM, et al. Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO clinical characterisation protocol: development and validation of the 4C Mortality Score. BMJ 2020;9;370:m3339.
Mumtaz SA, Shahzad SA, Ahmed I, Alodat MA, Gharba M, Saif ZA, et al. External validation of 4C ISARIC mortality score in the setting of a Saudi Arabian ICU. Retrospective Study. medRxiv; 2021.
Aygun H, Eraybar S. The role of emergency department triage early warning score (TREWS) and modified early warning score (MEWS) to predict in-hospital mortality in COVID-19 patients. Ir J Med Sci 2022;191(3):997-1003.
Kljakovic Gaspic T, Pavicic Ivelja M, Kumric M, Matetic A, Delic N, Vrkic I, Bozic J. In-hospital mortality of COVID-19 patients treated with high-flow nasal oxygen: Evaluation of biomarkers and development of the novel risk score model CROW-65. Life (Basel) 2021;11(8):735.
Chumvanichaya K, Nithithariyasophon W, Phakdewong S, Suwannapong W. The study of ROX index to predict clinical outcomes in COVID-19 patients with hypoxemic respiratory failure treated with high flow nasal cannula. RTN Med J 2022;49(2):291-303. (in Thai).
Metz CE. Basic principles of ROC analysis. Semin Nucl Med 1978;8:283-98.
Jin JM, Bai P, He W, Wu F, Liu XF, Han DM, et al. Gender differences in patients with COVID-19: focus on severity and mortality. Front Public Health 2020;8:152.
Jin JM, Bai P, He W, Wu F, Liu XF, Han DM, et al. Gender differences in patients with COVID-19: focus on severity and mortality. Front Public Health 2020;8:152.
