Souvislost mezi léčbou COVID-19 ARDS, klinickými trajektoriemi a osvobozením od mechanického ventilátoru – analýza souboru dat NorthCARDS (NorthCARDS)

Vyšetřovatelé pro tuto analýzu využijí datový soubor NorthCARDS. Tento soubor dat zahrnuje více než 1500 osob přijatých do zdravotnického systému Northwell, kteří měli PCR pozitivní test na COVID19 a byli invazivně mechanicky ventilováni na ARDS. Vývoj registru byl zahájen v dubnu 2020 a pokračuje prospektivním sběrem dat pro všechny mechanicky ventilované pacienty s COVID19 ARDS v nemocnicích Northwell Health. Strukturování a inženýrství dat vychází z týdenního multidisciplinárního přehledu zahrnujícího přední klinické pracovníky, datové vědce, biostatistiky a datové inženýry v rámci lékařské informatiky. Náhodný výběr pacientů pro individuální „manuální“ přezkoumání grafu se provádí pro předpoklady dat a záznam.

Dva výsledky, které mají být modelovány pomocí vícerozměrných regresních analýz, budou:

1. Index přežití v nemocnici a
2. Doba do vysvobození z mechanické ventilace.

Osvobození z mechanické ventilace bude definováno jako nepaliativní extubace a přetrvávající extubace po dobu delší než jeden týden. Výsledky budou získány z dotazů na elektronické zdravotní záznamy. Pacienti, u kterých vyšetřovatelé nebudou mít údaje o výsledcích do 30. listopadu 2020, budou v analýzách cenzurováni a popisné statistiky budou shrnuty a prezentovány samostatně.

Vyšetřovatelé přistoupí k této analýze pomocí obou metod založených na hypotézách, přičemž známé rizikové faktory špatných výsledků budou zahrnuty do vícerozměrných regresních modelů (logistická regrese pro model 1 a Coxova proporcionální rizika pro model 2); a vyšetřovatelé také provedou výběr proměnných na základě dat pro modely. A priori definované rizikové faktory, které budou zahrnuty do modelů, budou: věk, pohlaví, BMI, funkční stav na začátku (pečovatelský ústav versus přijetí do komunity), komorbidity (onemocnění koronárních tepen, chronické onemocnění ledvin, neurologické poruchy, CHOPN, diabetes, aktivní rakovina, hypertenze); Nemocniční léčba (pro kontinuální hodnoty budou (max., medián, trajektorie)) včetně úrovní PEEP, jízdního tlaku, FiO2, hypoxémie (Pao2:Fio2), typu mechanického ventilátoru (přenosný versus ne), léků cílených na COVID (např. azithromycin hydroxychlorochin, kortikosteroidy); a poškození koncových orgánů v nemocnici: dysfunkce jater, dysfunkce ledvin, koagulopatie (zachycená pomocí skóre SOFA), srdeční dysfunkce a šok vyžadující vazopresor/inotrop. Do analýz bude zahrnuta také kalendářní doba, typ nemocnice (komunitní versus terciární nemocnice) a kapacita nemocnice (měřená jako počet obsazených lůžek v nemocnici a doba od přijetí na pohotovosti po převoz na lůžkové lůžko), aby se zohlednily časové a systémové vlivy výsledků.

Finální modely budou zahrnovat proměnné vybrané prostřednictvím zpětného výběru spolu s proměnnými vysoce hodnocenými pomocí metod založených na datech, včetně modelu logistické regrese regulovaného pomocí Lasso penalty a Coxova modelu proporcionálních rizik regulovaného pomocí Lasso penalty. Výkonnost modelu bude hodnocena pro Model 1 (přežití nemocnice) pomocí C-statistiky.

Výkon modelu pro Model 2 (čas do uvolnění mechanického ventilátoru) bude založen na C-statistikě upravené pro cenzurovaná data.

Správa chybějících dat: Pokud chybí data o výsledcích pro Model (1) (přežití v nemocnici), pokud chybí méně než 5 % výsledků, použije se kompletní případová analýza; pokud chybí více než 5 %, provede se analýza citlivosti za předpokladu, že všechny chybějící výsledky jsou buď prošlé, nebo živé, aby se zjistilo, zda jsou výsledky podobné výsledkům při použití kompletní případové analýzy.

Pokud chybí výsledná data pro Model (2) (osvobození od mechanické ventilace), bude chybějící výsledek považován za cenzurovaný.

Pokud celkově < 5 % naší kohorty bude mít chybějící údaje pro jakékoli rizikové faktory, budou zahrnuti pouze pacienti s kompletními hodnotami všech rizikových faktorů (ostatní budou vyřazeni).

Pokud u > 5 % kohorty chybí údaje pro jakýkoli rizikový faktor, budou chybějící údaje imputovány pomocí vícenásobného imputování.

Chybí-li rizikový faktor u > 50 % pacientů, proměnná nebude do analýzy zahrnuta.

Inženýrství funkcí/redukce dat: Budeme také testovat, zda kombinace kovariát považovaných za jednu kovariát zvyšuje výkon modelu. To bude zahrnovat index onemocnění COVID-19 (kombinace hyperzánětlivých markerů, index PaO2:FiO2 v době intubace, vyžadující vazopresory v době intubace a index kyslíku) a dodržování standardních léčebných protokolů ARDS (pohonný tlak, ať už dostáváte méně než 6-8 cc/kg předpokládané tělesné hmotnosti a bez ohledu na to, zda je na břiše).