Cẩm nang Chăm sóc tích cực của OH, ấn bản thứ 9, 2026. CHƯƠNG 10. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ NẶNG VÀ DỰ ĐOÁN KẾT CỤC

Cẩm nang Chăm sóc tích cực của OH, ấn bản thứ 9, 2026. Chủ biên: Jonathan M. Handy, Bala Venkatesh. (C) 2026 NXB ELSEVIER.
Dịch và chú giải: BS LÊ ĐÌNH SÁNG. Cuốn sách này được dịch và xuất bản trực tuyến vì mục đích học thuật, phi lợi nhuận, duy nhất trên các nền tảng yhoclamsang.net & sachyhoc.com của THƯ VIỆN MEDIPHARM. Bản quyền thuộc về Nhà xuất bản ELSEVIER và các tác giả.

CHƯƠNG 10. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ NẶNG VÀ DỰ ĐOÁN KẾT CỤC

Severity scoring and outcome prediction
C Jake Barlow; David Pilcher
Oh’s Intensive Care Manual, 10, 75-88

ỨNG DỤNG CÁC THANG ĐIỂM ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ NẶNG

Tại Sao Nên Sử Dụng Chúng?

Nhiều hệ thống phân loại mức độ nặng đã được phát triển trong lĩnh vực y học hồi sức cấp cứu (intensive care medicine). Hầu hết các hệ thống này dự báo tỷ lệ tử vong (mortality) trong quần thể bệnh nhân tại khoa chăm sóc tích cực (ICU) nói chung, bao gồm chuỗi thang điểm Đánh giá Sinh lý Cấp tính và Sức khỏe Mạn tính (Acute Physiology and Chronic Health Evaluation – APACHE), mô hình Nguy cơ Tử vong của Úc và New Zealand (Australian and New Zealand Risk of Death – ANZROD), mô hình Trung tâm Nghiên cứu và Kiểm toán Quốc gia về Chăm sóc Tích cực (Intensive Care National Audit and Research Centre – ICNARC), các mô hình Chương trình Kết hợp Ca bệnh (Case Mix Programme – CMP), chuỗi Thang điểm Sinh lý Cấp tính Đơn giản (Simplified Acute Physiology Score – SAPS), chuỗi Mô hình Xác suất Tử vong (Mortality Probability Model – MPM) và chuỗi Chỉ số Tử vong Nhi khoa (Paediatric Index of Mortality – PIM).

Các thang điểm khác đã được phát triển cho các quần thể bệnh nhân đặc thù, bao gồm những bệnh nhân cần trao đổi oxy qua màng ngoài cơ thể (extra-corporeal membrane oxygenation – ECMO), các nhóm chẩn đoán cụ thể như chấn thương và nhiễm khuẩn huyết (sepsis), cũng như các hệ cơ quan cụ thể.

| Bạn, một bác sĩ hồi sức cấp cứu có thâm niên, vừa quay trở lại làm việc sau kỳ nghỉ. Trên bàn làm việc, bạn tìm thấy một lá thư từ Sở Y tế. Khoa ICU của bạn đang bị đưa vào tầm ngắm! Đọc lướt qua tài liệu, các từ ngữ ‘tỷ lệ tử vong cao’ (high mortality), ‘giá trị ngoại lai’ (outlier), ‘Tỷ số Tử vong Chuẩn hóa’ (Standardised Mortality Ratio) và ‘khoảng tin cậy’ (confidence interval) đập ngay vào mắt bạn. Bạn vắt óc suy nghĩ, cố gắng nhớ lại các chi tiết cụ thể về thang điểm đánh giá mức độ nặng và việc giám sát tỷ lệ tử vong. Chắc chắn điều này không thể đúng được? |

Các thang điểm đánh giá mức độ nặng dự báo tỷ lệ tử vong thường được sử dụng cho:

• Đánh giá và kiểm toán chất lượng chăm sóc: Các hệ thống phân loại mức độ nặng cho phép diễn giải và so sánh một cách phù hợp các kết cục tử vong của những nhóm bệnh nhân và các khoa ICU.
• Phân bổ và quản lý nguồn lực: Các hệ thống phân loại mức độ nặng có thể được sử dụng để so sánh tỷ lệ tử vong dự đoán với việc sử dụng nguồn lực và thời gian nằm viện (length of stay), qua đó có khả năng ước tính được hiệu suất hoạt động.
• So sánh các nhóm trong các thử nghiệm nghiên cứu: Các hệ thống phân loại cho phép so sánh mức độ nặng của bệnh lý ở các nhánh điều trị khác nhau trong một thử nghiệm nghiên cứu.

Các hệ thống phân loại được sử dụng bởi nhiều cơ sở đăng ký chất lượng lâm sàng uy tín, bao gồm Hiệp hội Chăm sóc Tích cực Úc và New Zealand (ANZICS), Trung tâm Đánh giá Kết cục và Nguồn lực (CORE), tổ chức ICNARC ở Vương quốc Anh, Cơ sở Dữ liệu Bệnh nhân Chăm sóc Tích cực Nhật Bản (JIPAD), cơ sở dữ liệu Epimed ở Brazil và các cơ sở đăng ký Đánh giá Chăm sóc Tích cực Quốc gia Hà Lan.

Các Thang Điểm Đánh Giá Mức Độ Nặng, Mô Hình Dự Đoán Tử Vong, Nguy Cơ Tử Vong Và Hệ Thống Phân Loại: Sự Khác Biệt Là Gì?

Những thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng mỗi thuật ngữ lại là một thực thể riêng biệt.

Một thang điểm (score) là một con số tùy ý, trong đó giá trị cao thường thể hiện mức độ bệnh lý nặng hơn và do đó nguy cơ tử vong lớn hơn. Những thang điểm như vậy được tạo ra bằng cách gán trọng số cho các biến số sinh lý và các yếu tố khác, chẳng hạn như chẩn đoán hoặc vị trí của bệnh nhân trước khi nhập viện, để đưa ra một tổng điểm. Ví dụ, một bệnh nhân có điểm APACHE II là 35 sẽ mắc bệnh nặng hơn một bệnh nhân có điểm số 25, nhưng cả hai con số này đều không định lượng tỷ lệ tử vong thực tế.

Mô hình dự đoán tử vong (Mortality prediction models – MPMs) sử dụng các kỹ thuật thống kê và gần đây là các phương pháp ‘học máy’ (machine learning) để ước tính khả năng tử vong của một bệnh nhân hoặc một quần thể. Thang điểm đánh giá mức độ nặng thường là một thành phần cốt lõi của các MPMs. Tỷ lệ tử vong dự đoán hay ‘nguy cơ tử vong’ (risk of death) đối với một bệnh nhân là sự đánh giá định lượng về khả năng tử vong. Giá trị này được bắt nguồn từ một phương trình có thể tích hợp thang điểm mức độ nặng hoặc các thành phần của nó, cùng với các yếu tố khác, chẳng hạn như nhóm bệnh lý, loại hình nhập viện hoặc vị trí bệnh nhân trước khi nhập viện. Hai bệnh nhân có cùng một thang điểm đánh giá mức độ nặng có thể có nguy cơ tử vong dự đoán khác nhau, tùy thuộc vào tác động của những yếu tố khác này.

Hệ thống phân loại (scoring system) đề cập đến sự kết hợp của một thang điểm đánh giá mức độ nặng và một ‘phương trình’ riêng biệt để dự đoán nguy cơ tử vong. Hệ thống phân loại APACHE tạo ra cả một điểm số (bao gồm tuổi tác, bệnh mạn tính và các biến số sinh lý) và một nguy cơ tử vong dự đoán riêng biệt, được tạo ra bằng cách kết hợp chính những biến số đó với thông tin bổ sung bao gồm chẩn đoán lúc nhập ICU, vị trí và thời gian ở bệnh viện trước khi nhập ICU cùng với tình trạng phẫu thuật cấp cứu.

Hình 10.1 Tỷ lệ tử vong tại bệnh viện ở các độ tuổi và nồng độ natri huyết thanh khác nhau. Biểu đồ trên cùng thể hiện mối liên quan giữa tỷ lệ tử vong tại bệnh viện và độ tuổi tính bằng năm; biểu đồ dưới cùng thể hiện mối liên quan giữa tỷ lệ tử vong tại bệnh viện và nồng độ natri huyết thanh (mmol/L) vào ngày 1 của 551.365 bệnh nhân thở máy được nhập viện tại 208 Khoa Chăm sóc Tích cực ở Úc và New Zealand (2013-2022). (Từ Cơ sở dữ liệu Bệnh nhân Người lớn ANZICS.)

Cũng nên phân biệt các hệ thống phân loại mức độ nặng với ‘các công cụ hỗ trợ quyết định’ (decision support tools), vốn được sử dụng để định hướng cho một quyết định hoặc can thiệp trên một bệnh nhân cụ thể. Các công cụ hỗ trợ quyết định phổ biến bao gồm những hệ thống cảnh báo sớm để phát hiện các bệnh nhân có hoặc đang có nguy cơ diễn biến xấu ở các khoa phòng thông thường. Một số hệ thống này sử dụng các MPMs làm cơ sở để phân tầng các quyết định xử trí. Sự phân biệt này rất quan trọng bởi vì các hệ thống phân loại mức độ nặng, mặc dù có hiệu quả trong việc dự đoán kết cục ở cấp độ quần thể, nhưng vẫn quá thiếu chính xác để định lượng một cách chuẩn xác nguy cơ của một bệnh nhân cá thể và do đó không thể được áp dụng tại giường bệnh để hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Các công cụ như vậy nằm ngoài phạm vi của chương này.

NGUYÊN TẮC DỰ ĐOÁN TỬ VONG VÀ CÁC THANG ĐIỂM ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ NẶNG

Cách Tạo Ra Một Thang Điểm Hoặc Dự Đoán Nguy Cơ Tử Vong Như Thế Nào?