Forbindelser mellem COVID-19 ARDS-behandling, kliniske baner og befrielse fra mekanisk ventilator - en analyse af NorthCARDS-datasættet (NorthCARDS)

Efterforskerne vil udnytte NorthCARDS-datasættet til denne analyse. Dette datasæt omfatter over 1500 personer indlagt i Northwell Health System, som havde PCR-positiv COVID19-test og blev invasivt mekanisk ventileret for ARDS. Udvikling af registeret blev påbegyndt i april 2020 og fortsætter med fremtidig dataindsamling for alle mekanisk ventilerede COVID19 ARDS-patienter blandt Northwell Health-hospitalerne. Datastrukturering og ingeniørarbejde informeres af ugentlig tværfaglig gennemgang, herunder frontlinjeklinikere, dataforskere, biostatistikere og dataingeniører inden for medicinsk informatik. Tilfældig udvælgelse af patienter til individuel 'manuel' diagramgennemgang finder sted for dataantagelser og registrering.

De to resultater, der skal modelleres ved hjælp af multivariable regressionsanalyser, vil være:

1. Indeks hospital overlevelse og
2. Tid til befrielse fra mekanisk ventilation.

Frigørelse fra mekanisk ventilation vil blive defineret som ikke-palliativ ekstubation og vedvarende ekstubation i mere end en uge. Resultater vil blive opnået fra elektroniske patientjournalforespørgsler. Patienter, hvor efterforskerne ikke har udfaldsdata inden 30. november 2020, vil blive censureret i analyser, og beskrivende statistik vil blive opsummeret og præsenteret separat.

Forskerne vil nærme sig denne analyse ved hjælp af begge hypotesedrevne metoder, hvor kendte risikofaktorer for dårlige resultater vil blive inkluderet i de multivariable regressionsmodeller (logistisk regression for Model 1 og Cox Proportional Hazards for Model 2); og efterforskere vil også udføre datadrevet variabeludvælgelse for modellerne. A priori definerede risikofaktorer, der vil blive inkluderet i modellerne, vil være: Alder, køn, BMI, funktionel status ved baseline (plejehjem versus indlæggelse i lokalsamfundet), komorbiditeter (koronararteriesygdom, kronisk nyresygdom, neurologiske lidelser, KOL, diabetes, aktiv cancer, hypertension); Indlæggelsesbehandlinger (for kontinuerlige værdier vil være (maks., median, bane)) inklusive PEEP-niveauer, Driving Pressure, FiO2, hypoxæmi (Pao2:Fio2), type mekanisk ventilator (bærbar versus ikke), COVID-målrettede medicin (f.eks. azithromycin) hydroxychloroquin, kortikosteroider); og endeorganskader på hospitalet: leverdysfunktion, nyredysfunktion, koagulopati, (fanget via SOFA-score), hjertedysfunktion og shock, der kræver vasopressor/inotrop. Kalendertid, sygehustype (samfund versus tertiært sygehus) og sygehuskapacitet (målt som antal opfyldte sygehussenge og tid fra indlæggelsesordre på skadestuen til overflytning til indlæggelsesseng) vil også indgå i analyserne for at tage højde for tids- og systemiske påvirkninger af resultater.

De endelige modeller vil inkludere variabler udvalgt gennem en baglæns udvælgelsesproces sammen med variabler, der rangeres højt gennem datadrevne metoder, herunder en logistisk regressionsmodel reguleret af Lasso-straf og Cox Proportional Hazards Model regulariseret af Lasso-straf. Modellens ydeevne vil blive vurderet for model 1 (hospitalsoverlevelse) ved hjælp af C-statistikken.

Modelydeevne for Model 2 (tid til mekanisk ventilatorfrigørelse) vil være baseret på C-statistikken tilpasset til censurerede data.

Manglende datahåndtering: Når udfaldsdata mangler for Model (1) (hospitalsoverlevelse), hvis der mangler mindre end 5 % af udfaldene, vil der blive brugt komplet case-analyse; hvis der mangler mere end 5 %, vil følsomhedsanalysen blive udført ved at antage, at alle de manglende resultater enten er udløbet eller levende for at se, om resultaterne ligner dem, der anvender komplet case-analyse.

Når udfaldsdata mangler for model (2) (frigørelse fra mekanisk ventilation), vil det manglende resultat blive betragtet som censureret.

Hvis samlet < 5 % af vores kohorte mangler data for eventuelle risikofaktorer, vil kun patienter med fuldstændige værdier for alle risikofaktorer blive inkluderet (andre vil blive kasseret).

Hvis > 5 % af kohorten mangler data for en risikofaktor, vil de manglende data blive imputeret ved hjælp af multiple imputation.

Hvis der mangler en risikofaktor hos > 50 % af patienterne, vil variablen ikke indgå i analysen.

Feature Engineering/Datareduktion: Vi vil også teste, om kombinationer af kovariabler betragtet som én kovariabel øger modellens ydeevne. Dette vil omfatte COVID-19 sygdomsindeks (kombination af hyperinflammatoriske markører, PaO2:FiO2-indeks på tidspunktet for intubation, krævende vasopressorer på tidspunktet for intubation og iltningsindeks) og overholdelse af standard ARDS-behandlingsprotokoller (kørselstryk, uanset om det modtager mindre end 6-8 cc/kg forudsagt kropsvægt, og om det er tilbøjeligt).