ปัจจัยทำนายการเสียชีวิตภายใน 28 วันในผู้ป่วยสูงอายุที่สงสัยติดเชื้อในแผนกฉุกเฉิน  โรงพยาบาลสรรพสิทธิประสงค์ อุบลราชธานี: Predictive Factors for 28-Day Mortality in Elderly Patients with Suspected Infection in the Emergency Department, Sappasithiprasong Hospital, Ubon Ratchathani

Tanitawadee Chuechot

ผู้แต่ง

Tanitawadee Chuechot -

คำสำคัญ:

คำสำคัญ: ผู้ป่วยสูงอายุ, ติดเชื้อในกระแสเลือด, ปัจจัยทำนายการเสียชีวิต, แผนกฉุกเฉิน, MOD score, ผู้ป่วยสูงอายุ, ติดเชื้อในกระแสเลือด, ปัจจัยทำนายการเสียชีวิต, ผู้ป่วยสงสัยติดเชื้อในกระแสเลือด, MOD Score, Elderly patients, Bloodstream infection, Mortality predictors, Patients with suspected bloodstream infection

บทคัดย่อ

ที่มา: การติดเชื้อในกระแสเลือดในผู้ป่วยสูงอายุเป็นปัญหาสาธารณสุขสำคัญที่มีอัตราการเสียชีวิตสูง การมีเครื่องมือที่สามารถทำนายความเสี่ยงต่อการเสียชีวิตได้ตั้งแต่แรกรับที่แผนกฉุกเฉินจะช่วยให้การดูแลรักษาผู้ป่วยมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วัตถุประสงค์: เพื่อศึกษาปัจจัยทำนายการเสียชีวิตภายใน 28 วัน ลักษณะทางระบาดวิทยา และเปรียบเทียบลักษณะทางคลินิกระหว่างกลุ่มผู้ป่วยสูงอายุที่สงสัยว่าติดเชื้อในกระแสเลือดที่เสียชีวิตและรอดชีวิตภายใน 28 วัน ณ แผนกฉุกเฉิน โรงพยาบาลสรรพสิทธิประสงค์ จังหวัดอุบลราชธานี

วิธีการศึกษา: การศึกษาเชิงวิเคราะห์แบบย้อนหลัง (Retrospective analytical study) ในเวชระเบียนผู้ป่วยสูงอายุ (อายุ ≥ 60 ปี) ที่สงสัยว่าติดเชื้อในกระแสเลือดตามโปรโตคอล Sepsis ของแผนกฉุกเฉิน โรงพยาบาลสรรพสิทธิประสงค์ ระหว่างวันที่ 1 ตุลาคม พ.ศ. 2565 ถึง 30 กันยายน พ.ศ. 2568 เก็บข้อมูลจากระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ วิเคราะห์ปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเสียชีวิตภายใน 28 วันด้วย Univariable และ Multivariable Cox Proportional Hazards Regression รายงานเป็น Hazard Ratio (HR) พร้อม 95% Confidence Interval (CI) กำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ p-value < 0.05

ผลการศึกษา: เวชระเบียนผู้ป่วยที่เข้าเกณฑ์การศึกษา 396 ราย อายุเฉลี่ย 74.4 ± 9.9 ปี เป็นเพศหญิงร้อยละ 55.3 อัตราการเสียชีวิตภายใน 28 วันร้อยละ 30.3 (120 ราย) แหล่งที่มาของการติดเชื้อที่พบบ่อยที่สุดคือระบบทางเดินหายใจ (ร้อยละ 53.8) การวินิจฉัยขั้นสุดท้ายเป็น Septic Shock ร้อยละ 23.0 เมื่อเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มเสียชีวิตและรอดชีวิต พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในสัญญาณชีพ ระดับสติสัมปชัญญะ คะแนน qSOFA NEWS สถานะการพึ่งพา และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ จากการวิเคราะห์ Multivariable Cox Regression โดยนำตัวแปร MOD Score ทั้ง 3 ปัจจัยเข้า Model พบว่าปัจจัยที่ทำนายการเสียชีวิตภายใน 28 วัน ได้แก่ สถานะพึ่งพา (D – Dependent status; HR 2.51, 95% CI 1.60-3.93, p < 0.001) ความอิ่มตัวของออกซิเจน ≤ 93% (O – Oxygen saturation; HR 1.83, 95% CI 1.26-2.65, p = 0.001) และการมีโรคมะเร็ง (M – Malignancy; HR 1.23, 95% CI 0.74-2.05, p = 0.430) ซึ่งปัจจัยทั้ง 3 จำได้ง่ายด้วยคำย่อ MOD โดย MOD model มีค่า C-statistic เท่ากับ 0.711

สรุป: อัตราการเสียชีวิตภายใน 28 วันในผู้ป่วยสูงอายุที่สงสัยว่าติดเชื้อในกระแสเลือดที่แผนกฉุกเฉิน โรงพยาบาลสรรพสิทธิประสงค์ อยู่ที่ร้อยละ 30.3 ปัจจัย MOD Score โดยเฉพาะสถานะพึ่งพาและ SpO₂ ≤ 93% เป็นปัจจัยอิสระที่ทำนายการเสียชีวิตได้อย่างมีนัยสำคัญ และประเมินได้ทันทีที่จุดคัดกรองโดยไม่ต้องรอผลห้องปฏิบัติการ แม้ปัจจัย M จะไม่มีนัยสำคัญทางสถิติเนื่องจากจำนวนผู้ป่วยมะเร็งมีจำกัด แต่ยังคงรักษาไว้เนื่องจากมีความสัมพันธ์กับการเสียชีวิตได้อย่างมีนัยสำคัญ และมีความสมเหตุสมผลทางพยาธิสรีรวิทยา MOD Score ซึ่งเหมาะสมสำหรับนำไปใช้ในการคัดกรองความเสี่ยงและวางแผนการรักษาผู้ป่วยสูงอายุที่สงสัยว่าติดเชื้อในกระแสเลือดในแผนกฉุกเฉินระดับตติยภูมิ อย่างไรก็ตามควรมีการศึกษาต่อเนื่องในประชากรขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและยืนยันบทบาทของปัจจัย MOD Score ต่อไป

คำสำคัญ: ผู้ป่วยสูงอายุ, ติดเชื้อในกระแสเลือด, ปัจจัยทำนายการเสียชีวิต, ผู้ป่วยสงสัยติดเชื้อในกระแสเลือด, MOD Score

เอกสารอ้างอิง

เอกสารอ้างอิง1. GBD 2021 Global Sepsis Collaborators. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2021: a systematic analysis. Lancet Glob Health 2025; 13(12): e123-2026. doi: 10.1016/S2214-109X(25)00356-0. PubMed PMID: 41135560.

Rudd KE, Johnson SC, Agesa KM, Shackelford KA, Tsoi D, Kievlan DR, et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet 2020; 395(10219): 200-11. doi: 10.1016/S0140-6736(19)32989-7. PubMed PMID: 31954465.

Martin GS, Mannino DM, Eaton S, Moss M. The epidemiology of sepsis in the United States from 1979 through 2000. N Engl J Med 2003; 348(16): 1546-54. doi: 10.1056/NEJMoa022139. PubMed PMID: 12700374.

Nasa P, Juneja D, Singh O, Dang R, Arora V. Severe sepsis and its impact on outcome in elderly and very elderly patients admitted in intensive care unit. J Intensive Care Med 2012; 27(3): 179-83. doi: 10.1177/0885066610397116. PubMed PMID: 21436163.

Goodacre S, Fuller G, Conroy S, Hendrikse C. Diagnosis and management of sepsis in the older adult. BMJ 2023; 382: e075585. doi: 10.1136/bmj-2023-075585. PubMed PMID: 37451817.

Ibarz M, Haas LEM, Ceccato A, Artigas A. The critically ill older patient with sepsis: a narrative review. Ann Intensive Care 2024; 14(1): 6. doi: 10.1186/s13613-023-01233-7. PubMed PMID: 38200360.

Dülger D, Ture Z, Yolcu A, Eren EE, Sanlier N, Alp E. Sepsis in elderly patients: investigation of prognostic factors in a secondary healthcare facility. BMC Infect Dis 2025; 25(1): 907. doi: 10.1186/s12879-025-11286-7. PubMed PMID: 40640725.

Hantrakun V, Somayaji R, Teparrukkul P, Boonsri C, Rudd K, Day NPJ, et al. Clinical epidemiology and outcomes of community acquired infection and sepsis among hospitalized patients in a resource limited setting in Northeast Thailand: A prospective observational study (Ubon-sepsis). PLoS One 2024; 19(3): e0301218. doi: 10.1371/journal.pone.0301218. PubMed PMID: 38512924.

Boonmee P, Ruangsomboon O, Limsuwat C, Chakorn T. Predictors of mortality in elderly and very elderly emergency patients with sepsis: a retrospective study. West J Emerg Med 2020; 21(6): 210-8. doi: 10.5811/westjem.2020.7.47405. PubMed PMID: 33207168.

Sanguanwit P, Yuksen C, Khorana J, Phootothum Y, Damdin S, Sutham K. Factors for predicting 28-day mortality in older patients with suspected of having sepsis in the emergency department. Hong Kong J Emerg Med 2024; 31(3): 143. doi. 10.1002/hkj2.12023.

Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, Shankar-Hari M, Annane D, Bauer M, et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA 2016; 315(8): 801-10. doi: 10.1001/jama.2016.0287. PubMed PMID: 26903338.

Remelli F, Castellucci F, Vitali A, Scaramucci E, Zurlo A, Volpato S, et al. Predictive value of geriatric-quickSOFA in hospitalized older people with sepsis. BMC Geriatr 2021; 21(1): 241. doi: 10.1186/s12877-021-02182-1. PubMed PMID: 33849471.

Guidet B, de Lange DW, Boumendil A, Leaver S, Watson X, Boulanger C, et al. The contribution of frailty, cognition, activity of daily life and comorbidities on outcome in acutely admitted patients over 80 years in European ICUs: the VIP2 study. Intensive Care Med 2020; 46(1): 57-69. doi: 10.1007/s00134-019-05853-1. PubMed PMID: 31784798.

Evans L, Rhodes A, Alhazzani W, Antonelli M, Coopersmith CM, French C, et al. Surviving Sepsis Campaign: International Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock 2021. Intensive Care Med 2021; 47(11): 1181-247. doi: 10.1007/s00134-021-06506-y. PubMed PMID: 34599691.

Lemiale V, Pons S, Mirouse A, Tudesq JJ, Hourmant Y, Mokart D, et al. Sepsis and septic shock in patients with malignancies: a Groupe de Recherche Respiratoire en Reanimation Onco-Hematologique Study. Crit Care Med 2020; 48(6): 822-9. doi: 10.1097/CCM.0000000000004322. PubMed PMID: 32317596.

Henig O, Kaye KS. Bacterial pneumonia in older adults. Infect Dis Clin North Am 2017; 31(4): 689-713. doi: 10.1016/j.idc.2017.07.015. PubMed PMID: 28916385.

de Groot B, Stolwijk F, Warmerdam M, Lucke JA, Singh GK, Abbas M, et al. The most commonly used disease severity scores are inappropriate for risk stratification of older emergency department sepsis patients: an observational multi-centre study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 2017; 25(1): 91. doi: 10.1186/s13049-017-0436-3. PubMed PMID: 28893325.

Ranzani OT, Monteiro MB, Ferreira EM, Santos SR, Machado FR, Noritomi DT; Grupo de Cuidados Críticos Amil. Reclassifying the spectrum of septic patients using lactate: severe sepsis, cryptic shock, vasoplegic shock and dysoxic shock. Rev Bras Ter Intensiva 2013; 25(4): 270-8. doi: 10.5935/0103-507X.20130047. PubMed PMID: 24553507.

Serafim R, Gomes JA, Salluh J, Póvoa P. A comparison of the Quick-SOFA and systemic inflammatory response syndrome criteria for the diagnosis of sepsis and prediction of mortality: a systematic review and meta-analysis. Chest 2018; 153(3): 646-55. doi: 10.1016/j.chest.2017.12.015. PubMed PMID: 29289687.

Casserly B, Phillips GS, Schorr C, Dellinger RP, Townsend SR, Osborn TM, et al. Lactate measurements in sepsis-induced tissue hypoperfusion: results from the Surviving Sepsis Campaign database. Crit Care Med 2015; 43(3): 567-73. doi: 10.1097/CCM.0000000000000742. PubMed PMID: 25479113.

Nakagawa S, Nishida O, Ogura H, Ueyama M, Fujishima S, Mayumi T, et al. Sepsis-associated acute kidney injury and its diagnosis by serum cystatin C: Japanese multicenter study. J Intensive Care 2021; 9(1): 38.

Tancharoen L, Pairattanakorn P, Thamlikitkul V, Angkasekwinai N. Epidemiology and burden of sepsis at Thailand's largest university-based national tertiary referral center during 2019. Antibiotics (Basel) 2022; 11(7): 899. doi: 10.3390/antibiotics11070899. PubMed PMID: 35884153.

Prescott HC, Osterholzer JJ, Langa KM, Angus DC, Iwashyna TJ. Late mortality after sepsis: propensity matched cohort study. BMJ 2016; 353: i2375. doi: 10.1136/bmj.i2375. PubMed PMID: 27189000.

Laupland KB, Gregson DB, Church DL, Ross T, Pitout JD. Incidence, risk factors and outcomes of Escherichia coli bloodstream infections in a large Canadian region. Clin Microbiol Infect 2008; 14(11): 1041-7. doi: 10.1111/j.1469-0691.2008.02089.x. PubMed PMID: 19040476.

Woodhead M, Blasi F, Ewig S, Garau J, Huchon G, Ieven M, et al. Guidelines for the management of adult lower respiratory tract infections. Clin Microbiol Infect 2011; 17(Suppl 6): E1-59. doi: 10.1111/j.1469-0691.2011.03672.x. PubMed PMID: 21951385.

Kellett J, Sebat F. Make vital signs great again: a call for action. Eur J Intern Med 2017; 45: 13-9. doi: 10.1016/j.ejim.2017.09.018. PubMed PMID: 28941841.