Factors predicting survival within 24 hours of trauma patients at a tertiary care hospital in lower northern Thailand

Abstract

Background and aim: Mortality within the first 24 hours of arrival has remained one of the biggest challenges for nurses handling trauma patients. Determining characteristics or factors related to patients’ survival could help guide patient assessment, treatment resource allocation, and specific nursing care for individual trauma patients, leading to better outcomes. This study aims to explore factors influencing the survival of adult and elderly trauma patients within the first 24 hours after injury and create a predictive model for this group of patients.

Methods: We performed a retrospective medical chart review. Simple random sampling was used to obtain 220 trauma patients aged over 20 admitted to the emergency department at a tertiary care hospital in lower northern Thailand from January 2021 to December 2022. Data was accessed using specific ICD-10 to identify eligible patients.

The percentage, median, and interquartile range were shown to determine differences between survivors and non-survivors. Chi-square, Fischer’s exact test and Mann-Whitney U test were used for inferential statistics. We also performed a Binary Logistic Regression to find the suitable predictors.

Results: Among 220 patients, 182 (82.73%) survived, and 38 (17.27%) died. The use of tranexamic acid, INR, platelet count, hematocrit, RTS, and GSS were independent predictors of the first 24-hour survivorship. The model explained 77.3% (Nagelkerke R2) of the outcome variance with 88.23% sensitivity, 94.89% specificity, 81.08% positive predictive value, and 97.01% negative predictive value. We found that survivals was significantly increased when GCS>8 (OR 46.79, 95%CI 2.78-787.90, p=.008), HCT ≥ 30% (OR 18.06, 95%CI 2.62-123.98, p=.003), received tranexamic acid (OR 17.51, 95% CI 2.53-121.06, p=.004), platelet count > 100,000 cell/mm3 (OR 10.02, 95% CI 1.74-57.66, p=.010), RTS > 4 (OR 7.62, 95% CI 1.56-37.15, p=.012), and INR > 1.5 (OR .16, 95% CI .03 - .71, p=.015)

Conclusion: Our data revealed that some clinical data and treatments could predict patient survival 24 hours after injury. These findings could benefit nursing practice guidelines, particularly in trauma patients within the first 24 hours, which should focus on handling body temperature control, correction of acid-base status, coagulopathy management, and intravenous resuscitation. We encourage using our predictors, tranexamic acid used, INR, platelet count, hematocrit, RTS, and GSS to guide appropriate management in trauma patients within the first 24 hours.

การเสียชีวิตจากการบาดเจ็บในระยะ 24 ชั่วโมงแรกเป็นปัญหาสำคัญสำหรับพยาบาลซึ่งเป็นบุคลากรสุขภาพที่ปฏิบัติงานในการดูแลผู้บาดเจ็บในโรงพยาบาล หากพยาบาลสามารถระบุคุณลักษณะหรือปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการรอดชีวิตของผู้บาดเจ็บในระยะดังกล่าวได้ ก็จะสามารถวางแผนการดูแลที่เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงต่อการเสียชีวิต และอาจช่วยเพิ่มโอกาสการรอดชีวิตได้มากขึ้น การศึกษาครั้งนี้เป็นการศึกษาข้อมูลย้อนหลัง (Retrospective cohort study) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์และอำนาจการทำนายของปัจจัยด้านคุณลักษณะของผู้บาดเจ็บ ปัจจัยด้านคลินิกและปัจจัยด้านการรักษาต่อการรอดชีวิตใน 24 ชั่วโมงแรกของผู้บาดเจ็บ เก็บรวบรวมข้อมูลจากเวชระเบียนของผู้บาดเจ็บอายุ 20 ปีขึ้นไปที่เข้ารับการรักษาตั้งแต่ 1 มกราคม 2564 - 31 ธันวาคม 2565 ณ โรงพยาบาลตติยภูมิแห่งหนึ่งในเขตภาคเหนือตอนล่าง ผู้วิจัยเข้าถึงกลุ่มตัวอย่างด้วยรหัส ICD-10 และใช้วิธีการสุ่มอย่างง่ายจำนวน 220 ราย เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ แบบบันทึกข้อมูลผู้บาดเจ็บที่ผู้วิจัยสร้างขึ้น วิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปโดยใช้สถิติร้อยละ ค่ามัธยฐาน และค่าพิสัยระหว่างควอไทด์ วิเคราะห์หาความสัมพันธ์โดยใช้สถิติ Chi square, Fisher’s exact test และ Mann–Whitney U test รวมทั้งวิเคราะห์อำนาจการทำนายโดยใช้สถิติ Binary Logistic Regression ผลการวิจัยพบว่า มีผู้บาดเจ็บที่รอดชีวิตจำนวน 182 คน คิดเป็นร้อยละ 82.73 และเสียชีวิตจำนวน 38 คน คิดเป็นร้อยละ 17.27 โดยมีตัวแปรทำนายจากปัจจัยด้านคลินิก และปัจจัยด้านการรักษาที่ถูกคัดเข้าสมการ ได้แก่ การได้รับยา Tranexamic acid, INR, Platelet count, Hematocrit, RTS, และ GSS สามารถร่วมกันทำนายการรอดชีวิตใน 24 ชั่วโมงแรกได้ร้อยละ 77.30 (Nagelkerke R2) และสามารถพยากรณ์ได้ถูกต้องร้อยละ 93.60 ค่าความไว (Sensitivity) เท่ากับร้อยละ 88.23 ค่าความจำเพาะ (Specificity) เท่ากับร้อยละ 94.89 ค่าทำนายเป็นบวก (Positive predictive value) เท่ากับร้อยละ 81.08 และค่าทำนายเป็นลบ (Negative predictive value) เท่ากับร้อยละ 97.01 โดย GCS > 8 เพิ่มโอกาสการรอดชีวิตเป็น 46.79 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ที่มีค่าGCS น้อยกว่า (OR 46.79, 95% CI 2.78-787.90, p = .008) ค่า Hematocrit ≥ 30% เพิ่มโอกาสการรอดชีวิตเป็น 18.06 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ที่มี Hematocrit น้อยกว่า (OR 18.06, 95% CI 2.63-123.98, p = .003) การได้รับยา Tranexamic acid เพิ่มโอกาสการรอดชีวิตเป็น 17.51 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้รับยา (OR 17.51, 95% CI 2.53-121.06, p = .004) ผู้บาดเจ็บที่มี Platelet count > 100,000 cell/mm3 เพิ่มโอกาสรอดชีวิตเป็น 10.02 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ที่มี Platelet count น้อยกว่า (OR 10.02, 95% CI 1.74-57.66, p =.010) ผู้บาดเจ็บที่มีคะแนน RTS > 4 เพิ่มโอกาสรอดชีวิตเป็น 7.62 เท่า เมื่อเทียบกับผู้ที่มีคะแนนน้อยกว่า (OR 7.62, 95% CI 1.56-37.15, p = .012) และผู้บาดเจ็บที่มีค่า INR > 1.5 ส่งผลให้โอกาสการรอดชีวิตลดลงร้อยละ 84 เมื่อเทียบกับผู้ที่มีค่า INR น้อยกว่า (OR 0.16, 95% CI 0.03 - 0.71, p = .015)

ผลการวิจัยนี้สามารถนำไปเป็นข้อมูลพื้นฐานในการเตรียมความพร้อมและจัดทำแนวทางการดูแลที่เฉพาะเจาะจงต่อผู้ที่มีความเสี่ยงสูง รวมทั้งควรพัฒนาแนวทางการดูแลในประเด็นสำคัญ ได้แก่ การควบคุมอุณหภูมิร่างกาย การเฝ้าระวังและแก้ไขภาวะเลือดเป็นกรด ภาวะเลือดแข็งตัวผิดปกติ การดูแลเพื่อให้สารน้ำและส่วนประกอบของเลือดอย่างเหมาะสม และนำตัวแปรที่ได้จากสมการทำนายร่วมของการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ การได้รับยา Tranexamic acid, INR, Platelet count, Hematocrit, RTS และ GCS มาใช้เป็นตัวชี้วัดในการติดตามผลลัพธ์การดูแล เพื่อเพิ่มอัตราการรอดชีวิตใน 24 ชั่วโมงแรกของผู้บาดเจ็บ