O Sistema de Pontuação Acute Physiology Score 3 (SPAPS3) atua como ferramenta para avaliar risco de óbito em pacientes hospitalizados. A partir da interconexão entre diferentes desfechos clínicos, é possível ampliar o uso do SAPS3, usando-o como instrumento preditivo do risco de Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde (IrAS) em pacientes admitidos em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) de Hospital Universitário regional.

Análise do SPAPS3 para prever o risco de desenvolvimento de IrAS em pacientes na UTI. Contribuir para o avanço do conhecimento científico ao propor insights que possam influenciar práticas clínicas e protocolos de gestão de riscos.

Dados coletados de forma retrospectiva, de 2020 a 2023. Realizada regressão multivariada de Poisson, sendo a ocorrência de IrAS o desfecho, tendo como preditores as variáveis: idade, data de admissão hospitalar, tempo prévio e de permanência na UTI, parâmetros vitais. Foram considerados fatores confundidores como desfechos de óbito, alta ou transferência hospitalar, institucionalização pré-UTI, origem (eletiva ou emergência), uso de drogas vasoativas pré-UTI, comorbidades, infecção de vias aéreas superiores, uso de antibióticos.

As medianas do SAPS3 para os grupos com e sem IrAS foram diferentes: IrAS+ = 58 (IQR 45-74), IrAS- = 39 (IQR 30-53). Comparando as médias obteve-se IrAS- = 45,76 e IrAS+ = 58,12. A diferença entre estas foi de 12,36 (IC95 9.25 a 15,46), valor p < 0,001. Mesmo após ajustes para tipo de admissão e origem do paciente, observou-se que SAPS3 maior que 54 associa-se com Odds Ratio (OR) para IrAS de 4,06 (IC95% 2,86 a 5,77). Para otimização de sensibilidade e especificidade, tem-se melhor ponto de corte (cutoff) de 54. Cutoff duplo com ponto de corte inferior < 40 e superior > 58. Análise da curva ROC com índice de área sob a curva (AUC) de 0,718.

Destaca-se associação significativa entre pontuações do SPAPS3 e desenvolvimento de IrAS. A identificação de ponto de corte ótimo de 54 ressalta a utilidade clínica deste sistema na previsão do risco de IrAS. No entanto, estratégias de cutoff duplo não alcançaram taxas de acerto superiores a 80%. A análise da curva ROC demonstrou capacidade discriminatória moderadamente boa. Esses achados contribuem para compreensão abrangente da interconexão entre a predição de desfechos clínicos adversos e a gestão da segurança do paciente, promovendo abordagem integrada e preventiva na assistência médica.