Vliv prediktivního indexu hypotenze na intraoperační hypotenzi během operace pankreatu. (EHPI-Pan)

Intraoperační hypotenze (IOH) je poměrně častým jevem během operace, vyskytuje se náhle a často bez jakéhokoli varovného příznaku. Predikce IOH by pomohla klinickým lékařům nastavit rychlou reakci, snížit počet hypotenzních příhod a celkovou dobu hypotenze.

Historicky bylo řízení IOH reaktivní, navzdory zavedení pokročilých systémů analýzy arteriálních křivek poskytujících řadu kardiovaskulárních parametrů (arteriální tlak, srdeční výdej, dynamické indexy), které umožňují pokročilé intraoperační hemodynamické monitorování (FloTrac™, Edwards Lifesciences Corp., Irvine , USA). To se změnilo, když se kontinuální extrakce statických a dynamických vlastností vlny krevního tlaku v kombinaci s přístupem Machine-Learning ukázala jako informativní při identifikaci specifických signatur spojených s hrozícím vyčerpáním kompenzačních mechanismů. Začleněním těchto funkcí do matematického modelu se stal dostupným snadno interpretovatelný prediktivní index hypotenze (Acumen™ HPI – Edwards Lifesciences, Irvine, CA), který dokáže předpovědět IOH až 15 minut před klinickou událostí. HPI se vyjadřuje v rozmezí od 0 do 100, čím vyšší číslo, tím vyšší pravděpodobnost a kratší doba výskytu hypotenzní příhody. Kombinace analýzy arteriálních křivek a HPI proto může poskytnout včasnou předpověď a cílené léčebné plány založené na specifickém mechanismu, který je základem IOH, jako je relativní hypovolémie, dočasná vazoplegie nebo snížený inotropismus.

Několik studií ukázalo, že IOH má velký vliv na pooperační výsledky a přísná kontrola krevního tlaku může být důležitá zejména u pacientů podstupujících velký chirurgický výkon. Tito pacienti jsou často křehcí a nesou větší riziko rozvoje orgánové dysfunkce, zejména renální insuficience a poškození myokardu. Futier a kol. uvedli 25% snížení rizika pooperační orgánové dysfunkce, když je IOH správně léčena během operace. Dále prospektivní studie ukázaly, že použití HPI jak snížilo celkovou dobu hypotenze v nekardiální chirurgii, tak snížilo pooperační komplikace a délku hospitalizace.

Tyto studie se zabývaly aplikací HPI ve smíšených kohortách populace (ortopedická chirurgie, neurochirurgie, všeobecná a cévní chirurgie, ORL chirurgie), ale délka a typ operace jsou jistě dva hlavní faktory ovlivňující výskyt a závažnost IOH. Mezi nekardiálními operacemi je velká operace na slinivce obecně složitá a dlouhodobá. V našem centru ročně podstoupí velkou operaci slinivky zhruba 180 pacientů a podle našich zkušeností jsou tito pacienti často oslabení a mají sníženou fyziologickou rezervu v době operace. Kromě toho jsou v tomto prostředí běžné pooperační komplikace včetně krvácení, sepse, biliodigestivních píštělí a akutního poškození ledvin. Z těchto důvodů se výzkumníci domnívají, že pacienti podstupující rozsáhlou operaci pankreatu představují vynikající model pro hodnocení účinnosti HPI ve srovnání se samotným FloTrac™, protože mohou těžit z pokročilého hemodynamického monitorování a nástrojů pro predikci IOH.

Cílem této studie je posoudit, zda pacienti podstupující operaci pankreatu profitují z včasné predikce a cílené léčby IOH pomocí softwaru HPI ve srovnání s cíleným hemodynamickým přístupem pomocí monitorovacího systému FloTrac™. Výzkumníci plánují studovat výskyt IOH s použitím a bez použití HPI ve srovnání s monitorovacím systémem FloTrac™. Dále je cílem studie zhodnotit, zda zahrnutí softwaru HPI do protokolu intraoperační hemodynamické léčby vede ke zlepšení intraoperační kardiovaskulární stability a lepším klinickým výsledkům. Nakonec chtějí výzkumníci prozkoumat, zda zlepšená klinická zkušenost s použitím prediktivního modelu HPI koreluje se stupněm IOH analýzou dat od pacientů léčených pouze touto technologií v průběhu času.

STUDIJNÍ DESIGN A POPULACE

Toto je retrospektivní observační studie před a po, plánovaná k analýze dat od asi 60 elektivních pacientů podstupujících velkou otevřenou operaci pankreatu. Pro analýzu budou zvažováni pouze pacienti, kteří již podepsali informovaný souhlas včetně využití perioperačních dat pro předchozí probíhající klinické studie.

Kontinuální křivka krevního tlaku po zavedení arteriální linie (preferovanou volbou byla radiální tepna) byla sledována u všech pacientů po úvodu do anestezie. Do března 2022 byli pacienti sledováni pouze pomocí analýzy křivek FloTracTM, zatímco od dubna 2022 až do současnosti byla hemodynamika pacientů řízena pomocí softwaru HPI. Výzkumníci budou porovnávat dvě kohorty (skupina Flotrac vs. skupina HPI), aby vyhodnotili dopad posledně jmenované technologie na IOH. Střední arteriální tlak bude definován jako hlavní proměnná popisující perfuzní tlak, zatímco srdeční index bude považován za index dodávky kyslíku (za předpokladu hemoglobinu a výměny plicních plynů v normálních mezích).

PRIMÁRNÍ VÝSLEDEK

Primárním výsledkem bude významný rozdíl v časově váženém průměru (TWA) MAP < 65 mmHg mezi těmito dvěma skupinami. Výpočet TWA bude proveden podle následujícího vzorce: TWA = (hloubka hypotenze (mmHg) pod MAP 65 mmHg × doba v minutách strávená pod MAP 65 mmHg) / (celková doba operace vyjádřená v minutách).

VÝPOČET VELIKOSTI VZORKU A STATISTICKÁ ANALÝZA

V souladu s publikovanou literaturou vědci předpokládali, že strategie založená na softwaru HPI by mohla snížit průměrnou hodnotu TWA-MAP < 65 mmHg přibližně o 50 %. Pro výpočet velikosti vzorku vyšetřovatelé považovali 1 mmHg za referenční hodnotu TWA-MAP < 65 mmHg pro pacienty léčené systémem FlotracTM (nepublikovaná nezpracovaná data extrapolovaná z kohorty 10 pacientů). K detekci významného rozdílu v TWA-MAP <65 mmHg mezi HPI a skupinou Flotrac 0,5 mmHg se standardní odchylkou 0,4 mmHg vyžaduje studie velikost vzorku 14 případů pro každou skupinu, aby bylo dosaženo 90% síly a 5 % hladina významnosti (dvoustranná). Výpočet velikosti vzorku byl proveden pomocí statistického kalkulátoru Statulator.

Popisná statistika výchozích demografických a klinických dat bude provedena následovně: spojité proměnné budou vyjádřeny jako průměr ± SD nebo medián a IQR v závislosti na příslušné normalitě distribuce. Kategorické proměnné budou vyjádřeny jako absolutní hodnota a procenta.

Statistické rozdíly v primárních a sekundárních výsledcích budou analyzovány pomocí nepárového Studentova t-testu nebo Mann-Whitneyho testu v závislosti na příslušné normalitě distribuce. Pro porovnání diskrétních proměnných budou použity chí-kvadrát nebo Fisherovy exaktní testy. Bude provedena vícerozměrná analýza s využitím regresních modelů. Kritická hodnota P bude nastavena na 0,05. Statistická analýza bude provedena pomocí softwaru Stata a SPSS. Grafy budou kresleny pomocí softwaru Prism Graphpad.