Purpose: Mortality Provability Model (MPM) II is a model for predicting mortality probability of patients admitted to ICU. This study was done to test the validity of MPM II for critically ill neurological patients and to determine applicability of MPM II in predicting mortality of neurological ICU ...
Purpose: Mortality Provability Model (MPM) II is a model for predicting mortality probability of patients admitted to ICU. This study was done to test the validity of MPM II for critically ill neurological patients and to determine applicability of MPM II in predicting mortality of neurological ICU patients. Methods: Data were collected from medical records of 187 neurological patients over 18 yr of age who were admitted to the ICU of C University Hospital during the period from January 2008 to May 2009. Collected data were analyzed through $X^2$ test, t-test, Mann-Whiteny test, goodness of fit test, and ROC curve. Results: As to mortality according to patients' general and clinically related characteristics, mortality was statistically significantly different for ICU stay, hospital stay, APACHE III score, APACHE predicted death rate, GCS, endotracheal intubation, and central venous catheter. Results of Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test were MPM $II_0$ ($X^2$=0.02, p=.989), MPM $II_24$ ($X^2$=0.99 p=.805), MPM $II_48$ ($X^2$=0.91, p=.822), and MPM $II_72$ ($X^2$=1.57, p=.457), and results of the discrimination test using the ROC curve were MPM $II_0$, .726 (p<.001), MPM $II_24$, .764 (p<.001), MPM $II_48$, .762 (p<.001), and MPM $II_72$, .809 (p<.001). Conclusion: MPM II was found to be a valid mortality prediction model for neurological ICU patients.
Purpose: Mortality Provability Model (MPM) II is a model for predicting mortality probability of patients admitted to ICU. This study was done to test the validity of MPM II for critically ill neurological patients and to determine applicability of MPM II in predicting mortality of neurological ICU patients. Methods: Data were collected from medical records of 187 neurological patients over 18 yr of age who were admitted to the ICU of C University Hospital during the period from January 2008 to May 2009. Collected data were analyzed through $X^2$ test, t-test, Mann-Whiteny test, goodness of fit test, and ROC curve. Results: As to mortality according to patients' general and clinically related characteristics, mortality was statistically significantly different for ICU stay, hospital stay, APACHE III score, APACHE predicted death rate, GCS, endotracheal intubation, and central venous catheter. Results of Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test were MPM $II_0$ ($X^2$=0.02, p=.989), MPM $II_24$ ($X^2$=0.99 p=.805), MPM $II_48$ ($X^2$=0.91, p=.822), and MPM $II_72$ ($X^2$=1.57, p=.457), and results of the discrimination test using the ROC curve were MPM $II_0$, .726 (p<.001), MPM $II_24$, .764 (p<.001), MPM $II_48$, .762 (p<.001), and MPM $II_72$, .809 (p<.001). Conclusion: MPM II was found to be a valid mortality prediction model for neurological ICU patients.
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문제 정의
본 연구는 서울시 소재 C 대학 병원 중환자실 내 신경계 중환자의 사망예측모델(MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72)에 대한 타당도를 검정하기 위한 후향적 조사연구이다.
본 연구에서는 MPM II 모델의 타당도 검정을 위해 적합도와 판별력 및 정확도를 확인하였다. 먼저 적합도 검정 결과, MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 신경계중환자의 사망예측모델로 적합한 것으로 나타났다.
이와 같이 MPM II0, MPM II24에 대한 타당도 검정 결과가 일관되지 않고 MPM II48, MPM II72에 대한 타당도 검정은 아직까지 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 국내 신경계 중환자를 대상으로 MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72의 타당도를 검정하여, 신경계 중환자의 사망확률 예측에 MPM II 모델의 적용 가능성을 규명하기 위하여 본 연구를 시도하였다.
제안 방법
MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72의 정확도는 민감도, 특이도 및 정분류율로 분석하였다. 먼저 민감도를 선행연구와 비교 분석해보면, 본 연구에서는 사망률 26.
MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72의 판별력은 ROC의 곡선 하 영역을 활용하여 분석하였다. Swets (1988)는 ROC의 곡선 하 영역 값에 대한 기준을 ‘.
대상자의 일반적 특성은 성별, 나이, 흡연, 음주, 체질량지수, 중환자실 입실 경로, 고혈압, 당뇨, 진단분류, 중환자실 재원기간, 병원재원기간 등 총 11항목으로, 임상 관련 특성은 APACHE III 점수, APACHE III 사망 예측률, 글라스고우 혼수척도, 기관 내삽관 , 중심 정맥 관삽입, 사망, 생존 등 총 7항목으로 구성하였다. APACHE III (Knaus et al.
둘째, 사망예측모델(MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72)의 적합도, 판별력 및 정확도를 평가하여 타당도를 검정한다.
본 연구는 후향적 조사연구로 연구자가 직접 의료기관 기관장의 허락을 받은 후, 연구목적, 연구방법, 피험자 권리 보장 및 의무기록지 활용 등에 대한 심의절차를 거 쳐 연구대상 의료기관 병원심의위원회로부터 연구 승인(승인번호: 090280816)을 받았다. 연구자는 자료수집을 위해 간호부와 의무기록실을 방문하여 연구목적을 설명하고 담당부서의 부서장에게 협조를 구하였다. 2008년 1월부터 2009년 5월까지 신경외과 중환자실에 입원한 만 18세 이상의 신경계 중환자 187명(생존 137명, 사망 50명)의 의무기록지를 대상으로 시작하였다.
시간의 흐름에 따른 대상자의 이실과 사망으로 시간별 분석은 MPM II0는 187명(생존 137명, 사망 50명), MPM II24는 177명(생존 135명, 사망 42명), MPM II48은 171명(생존 133명, 사망 38명), MPM II72는 161명(생존 131명, 사망 30명)을 대상으로 분석하였다. 자료 수집은 연구대상 의료기관의 의무기록실에서 2009년 6월부터 8월까지 평균 주 3회 오전 9시부터 오후 5시까지 본 연구자가 직접 자료를 수집하였다.
0 mg/dL, 확진된 감염, 기계적 환기, 동맥혈 산소분압<60 mmHg, 정상보다 3초 이상 프로트롬 빈 시간의 지연, 8시간 동안 소변배출량 150 mL 이하, 혈관작용약의 정맥 내 1시간 이상 사용 등 총 13개의 변수로 구성되어 있다. 적합도, 판별력, 정확도를 검정하기 위하여 MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72로 각각의 사망확률을 구하여 예측된 사망확률이 50% 이상이면 사망으로 50% 미만이면 생존으로 예측한다. Lemeshow 등(1993)의 연구에서 개발 당시 적합도는 MPM II0 (df= 8, p=.
첫째, 대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성에 따른 사망률의 차이를 확인한다.
대상 데이터
연구자는 자료수집을 위해 간호부와 의무기록실을 방문하여 연구목적을 설명하고 담당부서의 부서장에게 협조를 구하였다. 2008년 1월부터 2009년 5월까지 신경외과 중환자실에 입원한 만 18세 이상의 신경계 중환자 187명(생존 137명, 사망 50명)의 의무기록지를 대상으로 시작하였다. 시간의 흐름에 따른 대상자의 이실과 사망으로 시간별 분석은 MPM II0는 187명(생존 137명, 사망 50명), MPM II24는 177명(생존 135명, 사망 42명), MPM II48은 171명(생존 133명, 사망 38명), MPM II72는 161명(생존 131명, 사망 30명)을 대상으로 분석하였다.
본 연구는 2008년 1월부터 2009년 5월까지 서울시 소재 C 대학 병원 중환자실에 입원한 만 18세 이상의 신경계환자 중 화상환자, 관상동맥질환자, 심장수술환자를 제외한 187명 환자의 의무기록지를 대상으로 하였다. 타당도 평가를 위한 표본수 산정 프로그램 Gpower 3.
2008년 1월부터 2009년 5월까지 신경외과 중환자실에 입원한 만 18세 이상의 신경계 중환자 187명(생존 137명, 사망 50명)의 의무기록지를 대상으로 시작하였다. 시간의 흐름에 따른 대상자의 이실과 사망으로 시간별 분석은 MPM II0는 187명(생존 137명, 사망 50명), MPM II24는 177명(생존 135명, 사망 42명), MPM II48은 171명(생존 133명, 사망 38명), MPM II72는 161명(생존 131명, 사망 30명)을 대상으로 분석하였다. 자료 수집은 연구대상 의료기관의 의무기록실에서 2009년 6월부터 8월까지 평균 주 3회 오전 9시부터 오후 5시까지 본 연구자가 직접 자료를 수집하였다.
3을 기준으로 하였을 때 Goodness-of-Fit test에 필요한 표본 수는 199명이었다. 이를 근거로 본 연구에서는 205명 대상자의 의무기록을 분석하였고 그중에서 사망과 생존을 확인할 수 없는 18명을 제외한 187명의 의무기록을 대상으로 MPM II 모델의 타당도를 검정하였다.
데이터처리
대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성은 평균과 표준편차, 빈도와 백분율 등의 기술통계로 분석하였고, 대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성에 따른 사망률의 차이검정은 정규성이 확인된 변수는 χ2 검정과 t-검정으로 분석하였으며 정규성 분포를 하지 않은 변수는 Mann-Whiteny 검정으로 분석하였다. MPM II 모델의 타당도를 검정하기 위한 적합도는 Hosmer-Lemeshow의 적합도 검정으로 확인하였고, 판별력은 곡선 하 영역(Area under the curve)을 활용하여 분석하였으며, 정확도는 민감도(sensitivity), 특이도(specificity) 및 정분류율(accuracy)로 확인하였다. 적합도, 판별력 및 정확도를 검정하기 위한 대상자의 사망확률 예측은 로지스틱 회귀분석결과를 근거로 Pr= (eg(x)[1+eg(x)])로 계산되며, g(x)= β0+β1 × 1+β2 × 2+.
대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성은 평균과 표준편차, 빈도와 백분율 등의 기술통계로 분석하였고, 대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성에 따른 사망률의 차이검정은 정규성이 확인된 변수는 χ2 검정과 t-검정으로 분석하였으며 정규성 분포를 하지 않은 변수는 Mann-Whiteny 검정으로 분석하였다.
성능/효과
본 연구의 자료분석 결과, 신경계 중환자의 일반적 특성 및 임상관련 특성에 따른 사망률의 차이검정에서는 글라스고우 혼수척도, 기관 내삽관, 중심 정맥관삽입, 중환자실 재원기간, 병원재원기간, APACHE III 점수 및 APACHE III 사망 예측률 등이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. MPM II 모델의 타당도 검정결과, MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 신경계중환자의 사망예측모델로 적합한 것으로 나타났으며 판별력은 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순으로 중등도의 정확성을 보였다. 정확도 검정을 위해 민감도와 특이도를 활용한 정분류율도 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었다.
정확도 검정을 위해 민감도와 특이도를 활용한 정분류율도 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었다. 결론적으로 MPM II0보다 MPM II24와 MPM II48의 판별력과 정분류율이 높고, MPM II24와 MPM II48보다 MPM II72의 판별력과 정분류율이 높은 것은 MPM II 모델이 신경계중환자의 시간의 흐름에 따른 사망확률 예측에 유용한 모델임을 보여준다. 그러므로 중환자실에서 간호사는 MPM II 모델을 활용하여 시간의 흐름에 따른 대상자의 상태변화를 정확하게 사정하여 보다 신속하고 효율적으로 대처할 수 있어야 한다.
의 정확도는 민감도, 특이도 및 정분류율로 분석하였다. 먼저 민감도를 선행연구와 비교 분석해보면, 본 연구에서는 사망률 26.7%, 절단점 .4에서 MPM II0 70.0%, MPM II72 70.0%, MPM II24 64.3%, MPM II48 60.5%, 순이었다. 자발성 뇌내출혈 환자를 대상으로 한 Yeon (2005)의 연구에서는 사망률 36.
본 연구에서는 MPM II 모델의 타당도 검정을 위해 적합도와 판별력 및 정확도를 확인하였다. 먼저 적합도 검정 결과, MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 신경계중환자의 사망예측모델로 적합한 것으로 나타났다. 이러한 본 연구결과는 여러 선행연구에 의해서도지지하는 결과이다.
본 연구의 자료 분석 결과, 대상자의 일반적 특성 및 임상 관련 특성에 따른 사망률의 차이검정에서는 글라스고우 혼수척도, 기관내삽관 및 중심 정맥관삽입 유무, 중환자실 재원기간, 병원재원기간, APACHE III 점수, APACHE III 사망 예측률 등이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 글라스고우 혼수척도에서 점수가 8 이하인 경우에 입원 시, 입원 24시간, 입원 48시간, 입원 72시간 모두 사망률과통계적으로 유의한 차이가 있었는데, 자발성 뇌교 출혈 환자를 대상으로 한 Jo(2001)의 연구에서는 입원 당시 글라스고우 혼수척도에서 점수가 8 이하인 경우 사망률과 통계적으로 유의한 차이가 있다고 보고하여 본 연구의 입원 시 결과를 지지하였다.
본 연구의 자료분석 결과, 신경계 중환자의 일반적 특성 및 임상관련 특성에 따른 사망률의 차이검정에서는 글라스고우 혼수척도, 기관 내삽관, 중심 정맥관삽입, 중환자실 재원기간, 병원재원기간, APACHE III 점수 및 APACHE III 사망 예측률 등이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. MPM II 모델의 타당도 검정결과, MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 신경계중환자의 사망예측모델로 적합한 것으로 나타났으며 판별력은 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순으로 중등도의 정확성을 보였다.
이러한 결과는 MPM II 모델이 내과계 또는 외과계중환자를 분류하여 민감도를 검정한 경우보다는 내 · 외과계를 포괄하는 다수의 중환자를 대상으로 한 경우에 민감도가 더 높음을 보여준다.
3%이었다. 이러한 연구 결과는 MPM II24 특이도의 경우에는내 ∙ 외과계를 포괄하는 다수의 중환자를 대상으로 한 경우, 또는내 ∙ 외과계 중환자를 분류한 경우에도 모두 높음을 보여준다. 본 연구에서 MPM II24의 정분류율은 85.
이상에서 살펴 본 바와 같이 적합도 검정 결과, MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 신경계 중환자의 사망예측모델로 적합한 것으로 나타났다. 시간의 흐름에 따른 판별력은 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었고 정확도 검정을 위해 민감도와 특이도를 활용한 정분류율도 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었다.
시간의 흐름에 따른 판별력은 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었고 정확도 검정을 위해 민감도와 특이도를 활용한 정분류율도 MPM II72, MPM II24, MPM II48, MPM II0 순이었다. 이와 같이 MPM II0보다 MPM II24와 MPM II48의 판별력과 정분류율이 높고, MPM II24와 MPM II48보다 MPM II72의 판별력과 정분류율이 높은 것은 MPM II 모델이 신경계중환자의 시간의 흐름에 따른 사망확률 예측에 유용한 모델임을 보여준다. 선행연구에서 Wagner, Knaus, Harrell, Zimmerman과 Watis (1994)는 APACHE 모델이 시간이 경과함에 따라 중환자 사망확률 예측의 정확도가 떨어진다고 보고하였고, Sicignano 등(1996)은 시간경과에 따라 SAPS의 중환자 사망확률 예측의 판별력이 떨어진다고 보고하였다.
MPM II의 정확도를 절단점에 따라 민감도와 특이도 및 정분류율을 확인한 결과는 Table 3과 같다. 최선의 판별도를 보이는 절단점 .4에서 MPM II0의 민감도는 70.0%, 특이도는 75.1%, 정분류율은 73.8%이었고 MPM II24의 민감도는 64.3%, 특이도는 91.9%, 정분류율은 85.4%이었다. MPM II48의 민감도는 60.
후속연구
선행연구에서 Wagner, Knaus, Harrell, Zimmerman과 Watis (1994)는 APACHE 모델이 시간이 경과함에 따라 중환자 사망확률 예측의 정확도가 떨어진다고 보고하였고, Sicignano 등(1996)은 시간경과에 따라 SAPS의 중환자 사망확률 예측의 판별력이 떨어진다고 보고하였다. 그러므로 MPM II0, MPM II24, MPM II48, MPM II72는 집중적인 개별간호를 제공하는 중환자실에서 객관적인 정보를 정확하게 사정하여 시간의 흐름에 따른 대상자의 상태 변화에 보다 신속하고 효율적으로 대처할 수 있도록 도와주어 중환자실 환자의 사망률 감소에 기여할 수 있으리라 기대된다.
, 1993, 1994). 따라서 MPM II 모델의 타당도와 신뢰도가 검증되면 국내의 의료기관에서도 중환자의 시간의 흐름에 따라 중증도 예측에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
이러한 능력과 자질을 겸비한 중환자실 간호사가 과학적 근거에 기반을 둔 숙련되고 전문화된 간호술을 제공할 때 대상자의 합병증을 예방하고 사망률을 감소시키는 데 기여할 수 있으리라 기대된다. 본 연구는 일개 종합병원의 중환자실에 입원한 신경계 중환자를 대상으로 하였으므로 또 다른 중환자를 대상으로 한 의료기관의 중환자실에서 MPM II 모델의 타당도 검정에 대한 반복연구를 제언한다.
MPM II 모델의 시간의 흐름에 따른 정확성은 일관되지 않은 결과를 보여주고 있다. 이러한 결과는 또 다른 사회 ∙ 문화적 배경에서 중환자실 환자를 대상으로 MPM II 모델의 판별력을 검정하는 반복연구의 필요성을 제기한다.
이를 위해 간호사는 체계적으로 습득한 이론적 지식을 근거로 숙련된 간호술을 겸비하여 대상자의 전반적인 상태에 대해 정확한 건강사정을 할 수 있어야 한다. 이러한 능력과 자질을 겸비한 중환자실 간호사가 과학적 근거에 기반을 둔 숙련되고 전문화된 간호술을 제공할 때 대상자의 합병증을 예방하고 사망률을 감소시키는 데 기여할 수 있으리라 기대된다. 본 연구는 일개 종합병원의 중환자실에 입원한 신경계 중환자를 대상으로 하였으므로 또 다른 중환자를 대상으로 한 의료기관의 중환자실에서 MPM II 모델의 타당도 검정에 대한 반복연구를 제언한다.
이들 연구 결과는 MPM II 모델이 내 ·외과계를 포괄하는 다수의 중환자를 대상으로 한 경우 정분류율이 높음을 보여준다. 이와 같이 연구대상의 차이에 따른 민감도, 특이도 및 정분류율의 일관되지 않은 결과는 내과계 또는 외과계 중환자의 임상 관련 특성을 고려하여 MPM II 모델의 정확도를 규명해보는 추후연구의 필요성을 제시한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대부분의 의료기관에서는 Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE), Simplified Acute Physiology Score (SAPS), Mortality Probability Model (MPM) 등을 활용하여 대상자가 중환자실에 입실한 첫날에 전반적인 상태를 평가하여 중증도를 확인하고 사망률을 예측하는데 이에 따른 제한점은?
오늘날 대부분의 의료기관에서는 Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE), Simplified Acute Physiology Score (SAPS), Mortality Probability Model (MPM) 등을 활용하여 대상자가 중환자실에 입실한 첫날에 전반적인 상태를 평가하여 중증도를 확인하고 사망률을 예측한다. 그러므로 시간의 흐름에 따라 다양한 요인에 의해 변화되는 대상자의 중증도와 사망률을 정확하게 예측하기에는 제한이 있다. 따라서 중환자의 경우에는 시간의 흐름에 따라 대상자의 상태 변화가 반영 된 중증도 평가가 이루어져야 한다(Suistomaa, Niskanen, Kari, Hynynen, & Takala, 2004).
뇌동맥류파열로 인한 지주막하출혈과 같은 뇌출혈은 급성기가지난 후에도 어디에 합병증을 초래하나?
신경계질환은 중증도에 따라 즉각적으로 생명을 위협할 뿐 아니라, 뇌동맥류파열로 인한 지주막하출혈과 같은 뇌출혈은 급성기가지난 후에도 심맥관계와 호흡기계에 합병증을 초래한다. 그리고 감염, 혈종, 저산소증, 두개내압상승 등의 2차적인 뇌손상이 유발되면, 뇌고혈압, 뇌허혈, 발작 또는 혼수상태로 이어지면서 뇌의 여러 영역에 심한 장애를 초래하여 결국은 사망에 이르게 하는 것으로 보고되고 있다(Rovlias & Kotsou, 2004; Suarez, 2006).
감염, 혈종, 저산소증, 두개내압상승 등의 2차적인 뇌손상이 유발되면 발생하는 결과는?
신경계질환은 중증도에 따라 즉각적으로 생명을 위협할 뿐 아니라, 뇌동맥류파열로 인한 지주막하출혈과 같은 뇌출혈은 급성기가지난 후에도 심맥관계와 호흡기계에 합병증을 초래한다. 그리고 감염, 혈종, 저산소증, 두개내압상승 등의 2차적인 뇌손상이 유발되면, 뇌고혈압, 뇌허혈, 발작 또는 혼수상태로 이어지면서 뇌의 여러 영역에 심한 장애를 초래하여 결국은 사망에 이르게 하는 것으로 보고되고 있다(Rovlias & Kotsou, 2004; Suarez, 2006).
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