Um Protocolo Reprodutível de Pontuação Bioquímica-de Coagulação na Admissão para Síndrome de Disfunção de Múltiplos Órgãos na Pancreatite Aguda

Resumo

Aqui, apresentamos um protocolo para montagem de coorte, harmonização laboratorial, desenvolvimento de modelo penalizado, validação e construção de escore à beira do leito para estratificação precoce de risco de síndrome de disfunção de múltiplos órgãos na pancreatite aguda.

Resumo

O reconhecimento precoce da síndrome de disfunção de múltiplos órgãos na pancreatite aguda permanece difícil porque a deterioração orgânica pode ocorrer antes da conclusão das avaliações convencionais de gravidade. Este artigo descreve um protocolo reprodutível para desenvolver, validar e aplicar um escore composto de bioquímica e coagulação baseado em exames laboratoriais de rotina obtidos nas primeiras 24 horas após a admissão hospitalar. A síndrome de disfunção de múltiplos órgãos foi escolhida como desfecho primário porque reflete disfunção clinicamente significativa em mais de um sistema orgânico e orienta diretamente a intensidade do monitoramento inicial, o planejamento de escalonamento e a alocação de recursos de terapia intensiva. O protocolo abrange a montagem de coorte multicêntrica, triagem de elegibilidade, adjudicação de desfechos, harmonização de unidades laboratoriais, processamento de dados ausentes, padronização de preditores, desenvolvimento de modelo de regressão penalizada, validação com conjunto de retenção, construção do escore, comparação com escores de gravidade estabelecidos e análises de sensibilidade. Variáveis laboratoriais contínuas são mantidas durante o desenvolvimento do modelo para reduzir a perda de informação, enquanto categorias clinicamente interpretáveis são utilizadas apenas ao traduzir o modelo final em um escore prático para uso à beira do leito. Pontos de verificação procedimentais incluem confirmação da montagem da coorte, limiares de ausência de dados, regras pré-definidas de pré-processamento, saídas da seleção do modelo, saídas de validação e interpretação do escore final. Utilizando este fluxo de trabalho, marcadores bioquímicos e de coagulação de rotina podem ser integrados em uma ferramenta estruturada de estratificação de risco na admissão para a síndrome de disfunção de múltiplos órgãos associada à pancreatite aguda. O escore tem como objetivo apoiar observação mais atenta, reavaliação laboratorial repetida e preparação para vias de suporte orgânico, mas deve complementar, e não substituir, o julgamento clínico ou estruturas de gravidade estabelecidas.

Introdução

A pancreatite aguda é uma emergência digestiva comum cujo curso clínico varia desde uma inflamação leve e autolimitada até uma doença rapidamente progressiva, complicada por disfunção orgânica. A avaliação atual da gravidade geralmente é orientada pela classificação revisada de Atlanta, que define a gravidade da doença com base em complicações locais, complicações sistêmicas e na presença e duração da falência orgânica¹. Sistemas de pontuação clínica também são utilizados no início da internação hospitalar para apoiar a avaliação de risco e decisões de escalonamento. O Índice Clínico para a Gravidade na Pancreatite Aguda utiliza cinco variáveis disponíveis nas primeiras 24 horas e foi desenvolvido para estimar o risco de mortalidade hospitalar². Diretrizes clínicas recentes continuam a enfatizar o reconhecimento precoce da doença grave, reavaliações repetidas, reanimação com fluidos adequada, planejamento de suporte orgânico e escalonamento oportuno do tratamento³.

A avaliação precoce de risco permanece difícil na prática rotineira. A resposta inflamatória na pancreatite aguda muda rapidamente, e alguns sistemas tradicionais de pontuação exigem medições repetidas, variáveis fisiológicas que evoluem após a admissão ou achados de imagem que podem não estar disponíveis no primeiro contato clínico⁴. Como resultado, a classificação de risco pode variar conforme o momento da amostragem, o fluxo de trabalho local e o percurso terapêutico. Essas incertezas podem levar a monitorização ou intervenções intensivas desnecessárias em pacientes de baixo risco, enquanto pacientes que se agravam rapidamente podem sofrer atraso na escalonamento terapêutico. Uma revisão recente sobre a predição de gravidade na pancreatite aguda observou que o desempenho das pontuações clínicas e dos biomarcadores individuais varia entre populações de pacientes, distribuições de gravidade da doença e janelas de avaliação⁵.

A maioria dos estudos recentes de predição tentou utilizar variáveis coletadas nas primeiras 24 horas após a admissão, frequentemente com falha orgânica persistente ou pancreatite aguda grave como desfecho alvo. Essa abordagem é clinicamente útil, mas muitos modelos publicados ainda são limitados pelo desenho monocêntrico, validação incompleta e relato insuficiente dos métodos de pré-processamento e de tratamento de dados ausentes⁶. O relato transparente é particularmente importante para modelos preditivos, pois critérios de elegibilidade, definições dos preditores, tamanho da amostra, tratamento de dados ausentes, decisões no desenvolvimento do modelo e procedimentos de validação afetam diretamente a reprodutibilidade e a interpretação clínica⁷. Para que um método baseado na admissão possa ser utilizado em diferentes instituições, ele deve basear-se em exames de rotina, definir procedimentos de conversão de unidades, explicar como os valores laboratoriais são harmonizados e especificar como os valores incompletos dos preditores são tratados antes do ajuste do modelo.

Anormalidades bioquímicas e de coagulação são ambas relevantes para a deterioração precoce na pancreatite aguda. A ativação inflamatória, lesão endotelial, hemoconcentração, hipoperfusão renal e distúrbios da microcirculação podem ocorrer precocemente e contribuir para a disfunção orgânica. A ativação da coagulação está estreitamente ligada à inflamação, e a coagulopatia associada à pancreatite aguda tem sido descrita como parte da progressão rumo à falência orgânica persistente e desfechos adversos⁸. O dímero D também foi relatado como um marcador de admissão associado à falência orgânica, complicações locais, internação em unidade de terapia intensiva e mortalidade na pancreatite aguda⁹. No entanto, os indicadores de coagulação são frequentemente interpretados separadamente, em vez de combinados com variáveis bioquímicas de rotina em um fluxo de trabalho estruturado de admissão.

A síndrome da disfunção orgânica múltipla foi selecionada como o desfecho primário neste protocolo porque representa uma disfunção clinicamente significativa em mais de um sistema orgânico. A falência orgânica persistente continua sendo central para a classificação da gravidade da pancreatite aguda, mas a síndrome da disfunção orgânica múltipla está mais próxima da questão prática de admissão: se é provável que o paciente precise de vigilância mais rigorosa, reavaliação laboratorial repetida, preparação para suporte orgânico ou recursos de terapia intensiva. Esse desfecho também permite que sinais bioquímicos e de coagulação sejam avaliados em relação a um padrão mais amplo de deterioração sistêmica, em vez de um desfecho baseado em um único órgão.

O artigo deste método descreve um protocolo reprodutível de pontuação bioquímica-coagulativa na admissão para a estratificação precoce de risco de síndrome de disfunção de múltiplos órgãos na pancreatite aguda. O protocolo utiliza variáveis laboratoriais de rotina obtidas nas primeiras 24 horas após a admissão, padroniza a harmonização de unidades e o tratamento de dados ausentes, aplica o desenvolvimento de modelo penalizado e traduz o modelo final em uma pontuação composta clinicamente interpretável. O objetivo não é substituir o julgamento clínico ou as estruturas de gravidade estabelecidas, mas fornecer um fluxo de trabalho transparente e replicável que ajude as instituições a organizar os dados laboratoriais da admissão em informações de risco acionáveis.

Protocolo

O protocolo do estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Biomédica Envolvendo Seres Humanos do Primeiro Hospital Popular de Jiashan, Hospital Afiliado à Universidade Jiaxing (número de aprovação: 2026 Research Approval No. 005; número de aceitação: LW2026004; data de aprovação: 13 de janeiro de 2026). A exigência de consentimento informado individual foi dispensada porque este estudo retrospectivo utilizou dados clínicos desidentificados. Antes da análise, identificadores diretos, incluindo nome, número de identificação hospitalar, número de telefone, endereço e número de identificação nacional, foram removidos. O tratamento dos dados seguiu os requisitos institucionais de proteção de dados e a Declaração de Helsinque¹⁰.

Desenho do estudo e montagem da coorte multicêntrica
Este estudo retrospectivo de coorte multicêntrica utilizou dados bioquímicos e de coagulação na admissão para construir um fluxo de trabalho de pontuação reprodutível para a estratificação precoce de risco de síndrome de disfunção de múltiplos órgãos (SDMO) na pancreatite aguda (PA). A PA foi definida por pelo menos dois dos seguintes critérios: dor abdominal típica, amilase ou lipase sérica pelo menos três vezes acima do limite superior da normalidade ou achados de imagem compatíveis com PA. A janela basal foi definida como as primeiras 24 horas após a admissão hospitalar. Para cada preditor laboratorial, foi utilizado o valor elegível mais precoce dentro dessa janela. Valores obtidos após o primeiro registro da ocorrência de SDMO não foram utilizados para a construção dos preditores.

Internações consecutivas por pancreatite aguda (AP) provenientes dos centros participantes, de 1º de janeiro de 2023 a 20 de dezembro de 2025, foram triadas utilizando um registro padronizado de triagem, uma lista de verificação de elegibilidade, um dicionário de dados e um formulário de adjudicação de desfechos. O registro de triagem registrou o número total de admissões triadas, admissões duplicadas, exclusões por AP não confirmada, idade inferior a 18 anos, pancreatite crônica, pancreatite associada a malignidade pancreática, horário de admissão não confiável, dados laboratoriais indisponíveis nas primeiras 24 horas, registros de desfecho incompletos e a coorte analítica final. O registro de triagem fechado foi utilizado para gerar Figura 1. Os números de pacientes na Figura 1 foram verificados em comparação com o conjunto de dados analítico final antes da análise.

Após o fechamento da coorte analítica, os pacientes foram alocados em uma coorte de desenvolvimento e uma coorte de validação reservada em uma proporção de 7:3. A divisão foi realizada no R versão 4.3.2 utilizando o pacote caret versão 6.0-94, com a semente aleatória fixada em 20260420. A amostragem estratificada foi realizada com base no status de MODS e no centro. Se a distribuição por centro diferisse em mais de 5 pontos percentuais entre as coortes, foram utilizados estratos combinados centro-MODS. A alocação das coortes foi salva antes do ajuste do modelo e não foi modificada posteriormente. As regras de pré-processamento, configurações de imputação, ajuste do modelo, estimativa dos coeficientes, construção do escore e seleção do ponto de corte foram derivadas exclusivamente a partir da coorte de desenvolvimento. A coorte de validação reservada foi utilizada apenas para a avaliação do modelo fechado.

Critérios de elegibilidade e procedimentos de inscrição
Os pacientes elegíveis eram adultos com 18 anos ou mais, com diagnóstico confirmado de PA, horário de admissão hospitalar rastreável, pelo menos um painel laboratorial bioquímico ou de coagulação realizado nas 24 horas seguintes à admissão e prontuários hospitalares completos para a avaliação dos desfechos. Os pacientes foram excluídos se a PA não pudesse ser confirmada, se houvesse pancreatite associada à pancreatite crônica ou neoplasia pancreática, ou se o horário da primeira admissão hospitalar não pudesse ser reconstruído de forma confiável. Casos de transferência foram excluídos quando o horário da primeira admissão, o horário da primeira coleta laboratorial ou o estado de disfunção orgânica precoce não pudessem ser rastreados entre instituições. Para admissões repetidas do mesmo paciente durante o período do estudo, somente a primeira internação elegível foi mantida. Uma causa primária de exclusão foi registrada para cada caso excluído.

Resultados e adjudicação dos desfechos
O desfecho primário foi a disfunção multissistêmica (MODS) durante a internação hospitalar, definida como disfunção de dois ou mais sistemas orgânicos durante a hospitalização. A disfunção orgânica foi avaliada a partir dos registros respiratório, cardiovascular, renal, hepático, de coagulação e neurológico no prontuário eletrônico. Os mesmos critérios pré-especificados por sistema orgânico foram aplicados em todos os centros antes do desenvolvimento do modelo, e os critérios operacionais utilizados para a adjudicação dos desfechos estão resumidos na Tabela Suplementar 1.

Dois revisores treinados avaliaram independentemente cada registro desidentificado utilizando anotações de admissão, anotações de evolução, registros de unidade de terapia intensiva, registros de procedimentos, laudos laboratoriais, registros de sinais vitais e resumos de alta. O formulário de adjudicação registrou o código de estudo do paciente, o sistema orgânico envolvido, o registro fonte, a data e hora de início, o valor laboratorial ou fisiológico de apoio, a decisão do revisor e o status final da adjudicação. O consenso entre os revisores foi considerado definitivo. Os desacordos foram resolvidos por um terceiro revisor sênior. Os desfechos secundários incluíram admissão em unidade de terapia intensiva, ventilação mecânica invasiva ou não invasiva, terapia de substituição renal, mortalidade intra-hospitalar, necrose infectada ou procedimento de drenagem e tempo de permanência hospitalar. A duração da internação foi calculada como a data de alta subtraída da data de admissão, mais 1 dia.

Previsores candidatos na admissão
Os previsores candidatos foram restritos a variáveis de rotina disponíveis nas primeiras 24 horas após a admissão. Para exames repetidos dentro do período de 24 horas, foi mantido o valor elegível mais precoce. As variáveis bioquímicas incluíram contagem de leucócitos, proteína C-reativa, procalcitonina quando disponível, lactato, glicose, cálcio total, nitrogênio ureico no sangue, creatinina, alanina aminotransferase, bilirrubina total, albumina e desidrogenase láctica. As variáveis de coagulação incluíram contagem de plaquetas, tempo de protrombina, razão normalizada internacional do tempo de protrombina, tempo de tromboplastina parcial ativada, fibrinogênio e D-dímero.

As variáveis clínicas basais foram coletadas para a descrição da composição dos casos e o cálculo do escore de referência. Essas variáveis incluíram idade, sexo, índice de massa corporal, tempo entre o início dos sintomas e a admissão, etiologia da pancreatite aguda, status de tabagismo, episódios prévios de pancreatite, comorbidades, frequência cardíaca na admissão, pressão arterial média, status de síndrome inflamatória sistêmica, escore do Índice à Beira do Leito para Gravidade na Pancreatite Aguda, escore de Avaliação Fisiológica Aguda e Saúde Crônica II e escore de Avaliação de Falência Orgânica Sequencial. Quando tanto o tempo de protrombina quanto o tempo de protrombina com razão normalizada internacional estavam disponíveis, o tempo de protrombina com razão normalizada internacional foi utilizado para modelagem, e o tempo de protrombina foi mantido para relato descritivo. O arquivo de extração continha uma linha por internação hospitalar e mantinha o código do centro, código do paciente no estudo, horário da admissão, horário da coleta, valor bruto, unidade bruta, valor harmonizado, unidade harmonizada, tabela de origem e indicador de ausência de dados.

Harmonização laboratorial entre centros
Todas as variáveis laboratoriais foram convertidas para unidades-alvo previamente especificadas antes da análise: contagem de leucócitos e contagem de plaquetas, 10⁹/L; proteína C-reativa, mg/L; procalcitonina, ng/mL; lactato, glicose, cálcio total e nitrogênio ureico no sangue, mmol/L; creatinina e bilirrubina total, µmol/L; alanina aminotransferase e lactato desidrogenase, U/L; albumina e fibrinogênio, g/L; tempo de protrombina e tempo de tromboplastina parcial ativada, segundos; razão normalizada internacional do tempo de protrombina, razão adimensional; e D-dímero, mg/L em unidades equivalentes ao fibrinogênio. Valores de D-dímero informados como µg/mL em unidades equivalentes ao fibrinogênio foram convertidos para mg/L em unidades equivalentes ao fibrinogênio utilizando uma conversão numérica 1:1. Valores de D-dímero informados como unidades de D-dímero foram convertidos apenas quando o laboratório local forneceu um fator de conversão validado. Valores sem um fator de conversão validado foram considerados ausentes na modelagem.

As unidades de relatório, faixas de referência, registros de ensaios e anotações do analisador de cada centro foram revisadas antes da consolidação. O arquivo de harmonização manteve a unidade original, a unidade-alvo, a regra de conversão e o revisor responsável pela verificação da conversão. Os valores laboratoriais não foram normalizados pelas faixas de referência específicas de cada centro na análise primária, pois a pontuação tinha como objetivo utilizar valores clínicos absolutos. O código do centro foi mantido durante a imputação e a análise de sensibilidade. Valores negativos para testes não negativos, unidades incompatíveis, carimbos de data/hora fora da janela de 24 h e valores não suportados pelos registros de origem foram sinalizados. Um valor foi corrigido apenas quando o registro de origem confirmou um erro de transcrição ou de conversão de unidade; caso contrário, foi definido como ausente.

Pré-processamento dos dados e tratamento de dados ausentes
A ausência de dados foi resumida por variável, centro e status de MODS antes do ajuste do modelo. Os preditores candidatos foram excluídos do desenvolvimento do modelo se a ausência geral excedesse 30% ou se a ausência excedesse 50% em qualquer centro individual. Pacientes foram excluídos do conjunto de dados de modelagem se mais de 40% dos preditores candidatos estivessem ausentes ou se o desfecho primário não pudesse ser determinado.

Os preditores contínuos foram limitados nos percentis 1º e 99º estimados na coorte de desenvolvimento. Os mesmos limiares foram aplicados à coorte de validação reservada. Os limiares não foram reestimados nos dados de validação. As variáveis com assimetria maior que 2 após a limitação foram transformadas utilizando o logaritmo natural; utilizou-se log(x + 0,01) para variáveis que poderiam conter zero. Os preditores contínuos foram padronizados utilizando a média e o desvio padrão da coorte de desenvolvimento, e os mesmos parâmetros foram aplicados aos dados de validação.

A imputação múltipla foi realizada utilizando equações encadeadas no R com o pacote mice versão 3.16.0. Vinte conjuntos de dados imputados foram gerados com 20 iterações por conjunto de dados. O pareamento preditivo de médias foi utilizado para variáveis contínuas, regressão logística para variáveis binárias e regressão logística politômica para variáveis categóricas nominais. O modelo de imputação incluiu preditores candidatos, código do centro, indicador da coorte e status de MODS para o desenvolvimento do modelo. Os resultados de validação não foram utilizados para modificar regras de pré-processamento, elegibilidade das variáveis ou limiares. As estimativas de regressão foram agrupadas utilizando as regras de Rubin quando relatadas. As métricas de predição foram calculadas dentro de cada conjunto de dados imputado e resumidas como estimativas agrupadas ou medianas com intervalos. Duas análises de sensibilidade foram pré-especificadas: análise de casos completos utilizando pacientes sem preditores ausentes no modelo final e análise do valor basal utilizando o pior valor laboratorial elegível nas primeiras 24 horas em vez do valor mais precoce.

Análise estatística e desenvolvimento do modelo
As características basais foram resumidas separadamente nas coortes de desenvolvimento e de validação de retenção. As variáveis contínuas foram apresentadas como média ± desvio padrão ou mediana com intervalo interquartílico, e as variáveis categóricas como n (%). As variáveis bioquímicas e de coagulação na admissão foram comparadas entre pacientes com e sem SDOM. O teste t de Student ou o teste de postos com sinal de Wilcoxon foram utilizados para variáveis contínuas, e o teste qui-quadrado ou o teste exato de Fisher foram utilizados para variáveis categóricas. Esses valores de P foram descritivos e não foram usados isoladamente para a seleção de preditores.

O desenvolvimento do modelo foi restrito à coorte de desenvolvimento. A regressão logística penalizada foi utilizada como modelo principal para reduzir o sobreajuste na presença de contagens limitadas de eventos e preditores laboratoriais correlacionados. O modelo foi ajustado no R versão 4.3.2 utilizando o pacote glmnet versão 4.1-8 com família binomial, preditores padronizados e penalização por operador de redução e seleção por mínimos absolutos (LASSO), especificada por alpha = 1. A validação cruzada com dez dobras repetida 10 vezes foi utilizada para ajuste da penalidade, com a semente aleatória fixada em 20260420. O parâmetro de penalidade foi selecionado utilizando a regra do erro-padrão único. O caminho dos coeficientes, os valores do erro de validação cruzada, o parâmetro de penalidade selecionado e os preditores mantidos foram salvos. O fluxo de análise é apresentado na Figura 2. O software, pacotes estatísticos, sistemas de banco de dados e plataformas laboratoriais utilizados no protocolo estão listados na Tabela de Materiais.

A regressão logística não penalizada não foi utilizada como modelo inferencial principal após a seleção penalizada. Se razões de chance foram relatadas para interpretação clínica, foram rotuladas como estimativas descritivas pós-seleção. A discriminação foi estimada usando a área sob a curva característica de operação do receptor, com intervalos de confiança de 95% calculados utilizando o método de DeLong no pacote pROC versão 1.18.5. A calibração foi avaliada usando intercepto de calibração, inclinação de calibração, escore de Brier e gráficos de calibração. A reamostragem por bootstrap com 1.000 repetições foi utilizada na coorte de desenvolvimento para estimar o desempenho corrigido para otimismo. A análise de curva de decisão não foi mantida no conjunto de análise revisado; portanto, as afirmações sobre benefício clínico líquido foram removidas do manuscrito.

Derivação e interpretação do escore
O escore composto bioquímico-coagulatório baseado em pontos foi derivado dos coeficientes do modelo penalizado fixado. Variáveis contínuas foram utilizadas durante o ajuste do modelo. Limiares categorizados foram introduzidos somente após a finalização do modelo para apoiar o cálculo à beira do leito. Os limiares foram selecionados com base em faixas de referência clínicas estabelecidas, limiares comumente usados para anormalidades laboratoriais ou pontos de corte baseados em coeficientes definidos na coorte de desenvolvimento antes da validação. Os limiares não foram otimizados na coorte de validação.

Pontos inteiros foram atribuídos de acordo com a direção e magnitude relativa dos coeficientes fixados. Pontuações mais altas indicavam perfis laboratoriais mais adversos. A pontuação total foi calculada somando-se os pontos dos componentes mantidos. Categorias de risco pré-especificadas foram usadas exclusivamente para estratificação de risco; elas não foram utilizadas para definir SMO. A pontuação tinha como objetivo identificar pacientes que poderiam necessitar de observação mais atenta, avaliação laboratorial repetida ou preparação para vias de suporte de órgãos. Ela não foi usada como uma regra diagnóstica isolada, gatilho para anticoagulação ou substituta para reavaliação clínica.

Validação com conjunto de retenção e comparação com padrões de referência
As regras fixadas de pré-processamento, estrutura de imputação, limiares de winsorização, parâmetros de padronização, coeficientes do modelo, regras de pontuação e cortes pré-especificados foram aplicados ao conjunto de validação de retenção. Nenhuma seleção adicional de preditores, refitagem do modelo, recálculo de coeficientes ou otimização de limiares foi realizada. O desempenho da validação foi resumido por meio de discriminação, calibração, escore de Brier, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo.

As ferramentas de gravidade estabelecidas foram calculadas a partir da mesma janela de admissão, quando os dados estavam disponíveis, incluindo o Índice à Beira do Leito para Gravidade na Pancreatite Aguda, escore de Avaliação da Fisiologia Aguda e Saúde Crônica II, escore de Avaliação de Falência Orgânica Sequencial, escore de Ranson, escore de Pancreatite Aguda Inofensiva e critérios da síndrome da resposta inflamatória sistêmica. As comparações utilizaram o mesmo ponto final, população de análise e estrutura de validação. Foram realizadas comparações pareadas da área sob a curva utilizando testes de DeLong.

Todos os gráficos de validação e gráficos estratificados por escore foram gerados a partir do conjunto de dados analítico bloqueado. O tamanho da amostra em cada painel da figura foi verificado em comparação com a coorte analítica final, a coorte de desenvolvimento, a coorte de validação reservada ou o estrato de escore pré-especificado antes da preparação da figura. Métodos visuais projetados para ómica de alta dimensão, dados de contagem ecológica ou análise de abundância diferencial não foram utilizados para dados laboratoriais clínicos de rotina.

Resultados

Características da coorte e comparabilidade basal
Um total de 300 pacientes com pancreatite aguda foram incluídos na coorte analítica final. De acordo com a divisão estratificada pré-especificada de 7:3, 210 pacientes foram alocados para a coorte de desenvolvimento e 90 pacientes para a coorte de validação reservada. Todos os pacientes incluídos tinham medições bioquímicas e de coagulação elegíveis realizadas nas primeiras 24 horas após a admissão hospitalar.

As caracterís...

Discussão

A síndrome da disfunção múltipla de órgãos (MODS) associada à pancreatite aguda pode evoluir em um curto período após a admissão hospitalar, especialmente em pacientes com inflamação sistêmica precoce, lesão endotelial, perfusão tecidual comprometida e instabilidade metabólica. O presente protocolo foi desenvolvido com base nesse período de admissão, pois as primeiras 24 horas frequentemente determinam se um paciente permanecerá sob observação de rotina na enfermaria ou necessitará reavaliação mais rigorosa, monitorament...

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Nome	Nome da empresa	Número do catálogo / URL	Comentários
Software estatístico R	Foundation for Statistical Computing	Versão 4.3.2 https://www.r-project.org/	Ambiente de computação estatística utilizado para pré-processamento de dados, desenvolvimento de modelos, validação e geração de figuras.
Pacote R caret	CRAN / Max Kuhn	Versão 6.0-94 https://cran.r-project.org/package=caret	Utilizado para divisão estratificada 7:3 entre conjunto de desenvolvimento e validação com hold-out, usando a função createDataPartition.
Pacote R glmnet	CRAN / autores do glmnet	Versão 4.1-8 https://cran.r-project.org/package=glmnet	Utilizado para regressão logística com penalização LASSO, família binomial e alpha = 1.
Pacote R mice	CRAN / projeto amices	Versão 3.16.0 https://cran.r-project.org/package=mice	Utilizado para imputação múltipla por equações encadeadas com 20 conjuntos de dados imputados e 20 iterações.
Pacote R pROC	CRAN / autores do pROC	Versão 1.18.5 https://cran.r-project.org/package=pROC	Utilizado para análise ROC, estimativa da AUC, intervalos de confiança e comparações de DeLong.
Série de analisadores modulares cobas 8000	Roche Diagnostics	05641446001 / SYS_128 https://diagnostics.roche.com/global/en/products/systems/cobas-8000-analyzer-series-sys-128.html	Ensaios bioquímicos e imunoquímicos. Verifique o modelo do analisador e as informações do catálogo com os registros do laboratório participante antes do envio.
Analisador hematológico automatizado XN-1000	Sysmex Corporation	Modelo XN-1000 https://www.sysmex.com/en-us/lab-solutions/hematology/xn-series/xn-1000	Variáveis de contagem sanguínea completa, incluindo contagem de leucócitos e plaquetas. Verifique com os registros do laboratório participante antes do envio.
Analisador automatizado de coagulação sanguínea CS-5100	Sysmex Corporation	Modelo CS-5100 https://www.sysmex.com/en-us/lab-solutions/hemostasis/sysmex-cs-5100	Variáveis de coagulação, incluindo TP, TTPA, fibrinogênio e D-dímero. Verifique com os registros do laboratório participante antes do envio.
Analisador de gases sanguíneos ABL90 FLEX PLUS	Radiometer Medical ApS	Modelo ABL90 FLEX PLUS https://www.radiometer.com/en/products/blood-gas-testing/abl90-flex-plus-blood-gas-analyzer	Medição de lactato, caso esta plataforma tenha sido utilizada. Verifique com os registros do laboratório participante antes do envio.
Sistema de prontuário eletrônico	Hospitais participantes	Específico da instituição; não aplicável	Utilizado para recuperar anotações de admissão, evoluções, registros de UTI, procedimentos, sinais vitais e prontuários de alta. Substitua pelo nome real do fornecedor e do sistema quando disponível.
Sistema de informações laboratoriais	Hospitais participantes	Específico da instituição; não aplicável	Utilizado para recuperar carimbos de tempo laboratoriais, valores brutos, unidades e dados harmonizados. Substitua pelo nome real do fornecedor e do sistema quando disponível.
Formulário de adjudicação de desfecho	Equipe do estudo	Documento personalizado do estudo; não aplicável	Formulário padronizado utilizado por dois revisores e um terceiro revisor sênior para adjudicar o status e o início da SDMO.
Dicionário de dados e tabela de conversão de unidades	Equipe do estudo	Documento personalizado do estudo; não aplicável	Define nomes de variáveis, unidades-alvo, regras de conversão, indicadores de ausência, códigos dos centros e formatos prontos para análise.