INTRODUCCIÓN La predicción en pacientes críticos es esencial para mejorar el cuidado de los mismos. Sin embargo no hay modelos generados en población Argentina. MÉTODOS Se generó un modelo para la predicción del estado clínico del paciente crítico a los 15 días del ingreso a Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) (Alta de UCI, Continúa internado o Fallecimiento), con variables disponibles dentro de las primeras 24 horas del ingreso. Se utilizó una cohorte de 16830 pacientes críticos del Hospital Italiano de Buenos Aires (internados entre 2010 y 2021) para la generación y validación interna; y dos cohortes de validación externa (Hospital Italiano de San Justo [n=9424] y Registro Argentino Multicéntrico de COVID-19 [n=782]). Las variables del modelo se seleccionaron utilizando Gradient Bustin Modeling, y el modelo se generó por regresión logística ordinal. Se evaluó la calibración de Cox y la discriminaciones por Área Bajo la Curva (AUC). RESULTADOS En la cohorte de generación el 68% (n=8675) fueron dados de alta, el 19% (n=2464) presentaron internaciones prolongadas y el 12% (n=1521) fallecieron antes de lo 15 días. El modelo incluyó antecedentes del paciente, signos vitales, resultados de laboratori y ventilación mecánica en las primeras 24 horas. El modelo generado presentó una muy buen performance en la base de generación para todas las categorías del outcome (Alta dentro de los primeros 15 días: CITL de 0.007, Slope de 1.003, AUC 0.79; Internación en UCI prolongada CITL -0.026, Slope 1.018, AUC: 0.70; Obito CITL 0.031, Slope 0.966, AUC 0.81) y en la base de validación externa (Alta dentro de los primeros 15 días: CITL de -0.066, Slope de 1.331, AUC 0.86; Internación en UCI prologanda CITL 0.008, Slope 1.282, AUC 0.66; Obito CITL 0.045, Slope 0.674, AUC 0.72). DISCUSIÓN se generó un modelo predictivo de estado clínico a los 15 días de UCI con variables de amplia disponibilidad en pacientes críticos validado en centros públicos y privados de Argentina.