Prediktivní hodnota monitoru FORE-SIGHT™ pro hemodynamické zhoršení

1. Pozadí

   Přesné hemodynamické monitorování často vyžaduje použití invazivních nástrojů nebo katétrů. Mnoho z těchto nástrojů dostupných pro dospělé nelze použít pro kriticky nemocné kojence a děti kvůli jejich velikosti a protože tyto invazivní techniky s sebou nesou vysoké riziko komplikací. U této populace je velký zájem o neinvazivní monitorovací techniky, které umožňují detekci kritických hemodynamických stavů.

   FORE-SIGHT™ je neinvazivní nástroj pro měření saturace mozkové tkáně kyslíkem. Hodnoty saturace mozkové tkáně kyslíkem (SctO2) jsou pro lékaře důležité, protože mozková hypoxie (nedostatek přívodu kyslíku do mozkové tkáně) je jednou z hlavních příčin poranění mozku, ke kterým dochází v mnoha chirurgických a klinických situacích. Cerebrální oxymetr FORE-SIGHT™ využívá technologii optické blízké infračervené spektroskopie (NIRS) k monitorování absolutního SctO2. Funguje tak, že promítá neškodné blízké infračervené světlo přes pokožku hlavy a lebku a do mozku prostřednictvím jednorázového senzoru na čele pacienta. Zařízení měří světlo, které se vrací do detektorů na senzoru, a analyzuje tyto informace pomocí patentovaných algoritmů ke stanovení absolutní úrovně saturace mozkové tkáně kyslíkem. FORE-SIGHT™ je navržen tak, aby nepřetržitě monitoroval SctO2 a poskytuje lékařům příležitost zasáhnout dříve, než dojde k poškození mozku. Monitor je v současné době součástí standardního monitorování dětí podstupujících kardiopulmonální bypass na operačním sále a často se v něm pokračuje v pooperační fázi na dětské jednotce intenzivní péče (PICU) fakultních nemocnic v Lovani.

   Několik studií poukázalo na potenciální výhody monitorování SctO2 v perioperační fázi po operaci srdce nebo břicha u dospělých [1,2,3,4] a také u dětí podstupujících chirurgické korekce vrozených srdečních vad [5,6 ,7]. Nízké hodnoty SctO2 jsou spojeny s horšími výsledky a odpovídají údajům z jiných monitorů, které naznačují, že obsah kyslíku v mozku je v té době nedostatečný. Zejména doba trvání desaturace SctO2 pod 55 %, 60 % a 65 % je prediktivní pro pooperační komplikace [8]. Tyto studie však analyzovaly pouze použití NIRS jako nástroje k monitorování mozku v době, kdy je v nejvyšším riziku, během složité operace s narušeným oběhem. Ačkoli neexistují žádné důkazy, které by prokázaly, že rozhodování na základě dat NIRS je příznivé pro výsledek pacienta, mnoho center používá NIRS jako monitorovací nástroj mimo chirurgické prostředí.

   Protože mozek je velmi citlivý na změny okysličení, monitorování SctO2 může poskytnout indikaci kritických změn v hemodynamickém stavu pacienta, a tak sloužit jako monitor celkového hemodynamického stavu pacienta. Předkládaná studie chce prozkoumat přidanou hodnotu monitorování SctO2 oproti rutinnímu monitorování dětských pacientů na PICU v pooperační fázi po kardiochirurgickém výkonu. V ideálním případě by změny SctO2 měly předcházet epizodě hemodynamického zhoršení, aby měly přidanou hodnotu.

   Predikce je jádrem intenzivní medicíny, kde lékaři využívají své lékařské znalosti a všechna data související s pacientem, aby mohli předvídat změny pacientova stavu a provádět vhodnou (preventivní) léčbu. Jednotka intenzivní péče (JIP) je prostředí velmi bohaté na data s několika informačními zdroji, jako jsou záznamy o přijetí, anamnéza, laboratorní rozbory vzorků, záznamy o medikaci a léčbě a monitorování vitálních signálů. Od února 2006 byl na naší JIP instalován systém správy dat pacienta (PDMS) (MetaVision®, iMD-Soft®, Boston, MA). Tento software PDMS automaticky shromažďuje a integruje data z různých informačních zdrojů. Jednou z výhod mít všechna data týkající se pacienta v integrovaném formátu je, že je lze snadno analyzovat pomocí výpočetních technik obecně a data miningu zvláště. Tyto techniky využívají informace ve velkých databázích k automatickému generování modelů, které lze použít k predikci (např. k predikci pravděpodobnosti přežití pacienta na JIP). V předchozích studiích naše výzkumná skupina prokázala vysoké prediktivní výkony, které lze získat pomocí modelů dolování dat v doméně intenzivní péče.

   V této studii využijeme techniky dolování dat k posouzení prediktivní schopnosti monitorování SctO2 pro budoucí hemodynamické zhoršení u pacienta s PICU po operaci srdce, a to analýzou dat shromážděných v PDMS, včetně FORE-SIGHT™ NIRS.

2. Cíle projektu

   • Vyhodnotit nezávislou prediktivní sílu signálu FORE-SIGHT™ NIRS pro budoucí hemodynamické zhoršení kriticky nemocných kojenců a dětí v pooperační fázi po srdeční operaci.

   • Vyhodnotit prediktivní sílu signálu FORE-SIGHT™ NIRS pro výsledek u kriticky nemocných kojenců a dětí v pooperační fázi po srdeční operaci.

3. Studovat design

Prospektivní, observační, neintervenční studie. Všechny způsobilé děti budou monitorovány pomocí FORE-SIGHT™ od přijetí až do odstavení z mechanické ventilace. Pacienti přijatí po kardiochirurgické operaci na JIP univerzitní nemocnice v Leuvenu jsou obvykle mechanicky ventilováni mezi 12 hodinami a dvěma týdny [8].

Signál FORE-SIGHTTM SctO2 bude pro lékaře u lůžka oslepen a bude uložen v systému PDMS pro analýzu. Prvních 20 minut dat po příjezdu na JIP nebude pro analýzu použito, protože během této doby se pacient po transportu typicky stabilizuje v novém prostředí a data proto nejsou charakteristická pro pobyt na JIP.

Data od těchto pacientů budou použita pro analýzu, sestavení prediktivních modelů. Pro analýzu dat bude použita kopie databáze PDMS po odstranění všech údajů, které se týkají identity pacientů. Modely dolování dat, jako jsou jednoduché logistické regresní modely, ale také pokročilejší techniky strojového učení (modely automaticky naučené počítačovým algoritmem, jako jsou modely rozhodovacího stromu [9], bayesovské sítě, gaussovské procesy, podpůrné vektorové stroje, …). posoudit nezávislou prediktivní sílu signálu FORE-SIGHT™ nad rutinně monitorovanými daty.

1. FORE-SIGHT™ pro včasnou detekci budoucí hemodynamické nestability.

Nejprve budou sestaveny modely pro posouzení nezávislé prediktivní schopnosti signálu FORE-SIGHT™ pro detekci epizod hemodynamické nestability 10 minut předem.

Vzhledem k tomu, že srdeční výdej není u dětí přímo invazivně měřen, je taková epizoda doložena nepřímými příznaky. Pokud je splněno jedno nebo více z následujících kritérií, je to považováno za epizodu hemodynamické nestability.

1. Hemodynamické monitorování • Srdeční frekvence >160 nebo <90 po dobu alespoň 5 po sobě jdoucích minut • Systolický krevní tlak < 55 (kojenci) nebo < 65 (děti) po dobu alespoň 5 po sobě jdoucích minut

2. Laboratorní analýza místa péče

   • Venózní saturace (SvO2) <55 (pokud je přítomna kyanogenní kardiopatie) nebo <65 (u všech ostatních pacientů)

   • Laktát > 2 mmol/l při odběru arteriálních krevních plynů

3. Klinické pozorování • Rychlost vylučování moči < normální rychlost 0,5 ml/kg/h během 2 po sobě jdoucích hodin

2. FORE-SIGHT™ pro předpověď výsledku. Za druhé budou sestaveny modely, které vyhodnotí, zda je signál FORE-SIGHT™ prediktivní pro nemocniční dobu a délku pobytu na JIP (LOS), mortalitu a trvání (invazivní nebo neinvazivní) podpory mechanického ventilátoru.

Pro posouzení prediktivní výkonnosti pro 2 prediktivní úlohy budou použity následující statistiky: pozitivní prediktivní hodnota, plocha pod ROC křivkou (AUROC), Hosmer-Lemeshowova statistika, kalibrace ve velkém, kalibrační- sklon a Brier skóre.

Pozitivní prediktivní hodnota je podíl pozitivních případů, které jsou správně klasifikovány. Odráží pravděpodobnost, že pozitivní výsledek odpovídá základnímu stavu, který je testován.

AUROC je měřítkem schopnosti modelu rozlišovat mezi pozitivními a negativními případy. Obvykle je AUROC jako hodnocení upřednostňováno před přesností, protože umožňuje kompenzovat možné různé náklady nesprávné klasifikace negativní instance jako pozitivní nebo ekvivalentně kompromisu mezi citlivostí a specifitou modelu.

Hosmer-Lemeshowova statistika, kalibrace ve velkém a kalibrační sklon se používají k určení, zda je model dobře zkalibrován. Tyto testy hodnotí, zda pozorované četnosti událostí odpovídají očekávaným četnostem příhod v podskupinách populace. Modely, pro které jsou očekávané a pozorované četnosti událostí v podskupinách podobné, jsou považovány za dobře kalibrované.

Celková výkonnost modelu bude hodnocena pomocí skóre Brier a jeho normalizované verze, skóre Brier Scaled. Přesné modely mají nízkou celkovou chybu predikce, a proto nízké Brierovo skóre (pod hodnotou základního případu pro každý úkol).

4 Studijní populace

Všechny děti mladší 12 let, které byly přijaty na PICU v Leuven University Hospitals Leuven po kardiochirurgické operaci, jsou způsobilé pro studii, pokud splňují následující kritéria pro zařazení:

• Mechanicky ventilovaný po přijetí na JIP nebo intubovaný po přijetí
• Arteriální linie na místě.
• Očekává se, že zůstanete na PICU alespoň 24 hodin.

Pacienti se skutečným nebo potenciálním poškozením mozku, jako jsou pacienti s traumatickým poraněním mozku, pacienti s mozkovými nádory nebo pacienti po kardiopulmonální resuscitaci (KPR), jsou vyloučeni. Vyloučeni jsou také pacienti se stavem nebo ranou, která znemožňuje umístění čelního senzoru.

Studie bude shromažďovat data po dobu 1,5 roku. Bude přijato 300 kriticky nemocných dětí. Přibližně 20 % pacientů s PICU vykazuje klinické zhoršení a při střední (IQR) délce pobytu 3 (2–7) dnů [8] a alespoň jedné příhodě denně očekáváme minimálně 180 příhod klinické zhoršení ročního počtu obyvatel. Z předchozích studií s podobnou distribucí událostí [15,16] očekáváme, že naše modely povedou k senzitivitě (a specificitě) alespoň 0,8, s chybou alfa 5 % a statistickou mocností 80 %.

Studie tedy bude mít potřebnou statistickou sílu pro detekci potenciálu signálu FORORE-SIGHT™ NIRS při předpovídání klinického zhoršení.