Die Vorhersageleistung der Glasgow Coma Scale in Bezug auf die Zeit

Hintergrund

Trauma ist ein kritisches globales Problem der öffentlichen Gesundheit, und die Zahl der Todesfälle infolge von Traumata nimmt weltweit weiter zu. Im Jahr 2016 waren mehr als 4,6 Millionen Todesfälle auf Traumata zurückzuführen, was sie zur achthäufigsten Todesursache macht. In der Global Burden and Disease Study (GBD) machen traumatische Verletzungen fast ein Zehntel aller Todesfälle aus, mehr als Malaria, Tuberkulose, HIV/AIDS und mütterliche Erkrankungen zusammen.

TBI ist definiert als durch Trauma verursachte Hirnverletzung, wobei Trauma als Schaden definiert wird, der dem Körper als direkte oder indirekte Folge einer äußeren Kraft mit oder ohne Unterbrechung der strukturellen Kontinuität zugefügt wird. Schädel-Hirn-Trauma (TBI) ist weltweit eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität. Es trägt weltweit am meisten zu Trauma-Todesfällen bei und hat eine dreimal höhere Sterblichkeitsrate als Traumata ohne begleitetes SHT. Es wird geschätzt, dass TBI jährlich mehr als 10 Millionen Menschen betrifft.

Um Ärzte bei Diagnose- und Wiederbelebungsregimen anzuleiten, sind prognostische Modelle, die den Schweregrad und das Ergebnis von TBI vorhersagen, von großer Bedeutung. Die Glasgow Coma Scale (GCS) ist eines der am weitesten verbreiteten Prognosemodelle. Es handelt sich um eine neurologische Skala, die entwickelt wurde, um die Reaktion auf Reize bei Patienten mit Schädel-Hirn-Verletzungen anhand von drei Parametern zu bewerten; Augenöffnung, verbale Reaktion und motorische Reaktion. Es wurde verwendet, um den Bewusstseinsgrad sowohl in der klinischen Praxis als auch in der Neurotraumaforschung zu beurteilen. Der GCS-Score, die Summe der drei in GCS verwendeten Parameter, wird verwendet, um den Schweregrad zu bewerten, der von leicht über mittelschwer bis schwer reicht.

Mehrere Studien haben den prognostischen Wert von GCS und den prognostischen Wert von GCS-Einzelkomponenten untersucht, aber es ist wenig darüber bekannt, wie die Beziehung der Zeit zwischen Verletzung und erstem GCS den prädiktiven Wert von GCS beeinflusst. Studien haben gezeigt, dass der GCS, der bei der Aufnahme in die Traumabehandlung gemessen wird, aussagekräftiger ist als der GCS, der am Ort des Traumas gemessen wird, und dass der Median des GCS bei der Aufnahme höher ist als der Median des GCS am Ort des Traumas, aber ob und wie sich die Zeit auf die GCS-Werte auswirkt, wurde nicht untersucht .

Ziel

Das Ziel dieser Studie ist es zu beurteilen, wie der Zeitpunkt der GCS-Messung seinen prädiktiven Wert nach einer traumatischen Hirnverletzung (TBI) bei erwachsenen Patienten beeinflusst. Das erste Ziel besteht darin, zu beurteilen, ob die Vorhersageleistung des GCS verbessert wird, wenn es für die Zeit von der Verletzung bis zur Aufzeichnung angepasst wird. Das zweite Ziel besteht darin, zu beurteilen, ob die Vorhersageleistung von GCS in Abhängigkeit vom Zeitpunkt der Aufzeichnung variiert.

Studiendesign

Dies ist eine retrospektive Analyse der Kohortenstudie Towards Improved Trauma Care Outcomes in India (TITCO).

Einstellung

Es wird die anonymisierte TITCO-Kohorte verwendet. Diese Kohorte umfasst 16.000 Patienten, die zwischen Juli 2013 und Dezember 2015 aus vier Universitätskliniken in Indien eingeschrieben wurden. Projektmitarbeiter mit einem Master-Abschluss in Gesundheitswissenschaften sammelten Daten prospektiv bei der Aufnahme an jedem Standort durch direkte Beobachtung der Notaufnahme und Ausfüllen eines standardisierten Formulars. Die Projektverantwortlichen arbeiteten in wechselnden Acht-Stunden-Schichten (morgens, abends, nachts). Auch für Patienten, die außerhalb der beobachteten Schichten aufgenommen wurden, wurden retrospektiv Daten aus Patientenakten abgerufen.

Quelle und Methode der Teilnehmerauswahl

Der Projektbeauftragte an einem Standort schloss Patienten aus teilnehmenden Krankenhäusern ein, entweder durch prospektive Beobachtung oder durch retrospektiven Datenabruf aus Patientenakten.

Erklärende Variablen Die beiden interessierenden erklärenden Variablen sind GCS und die Zeit zwischen Verletzung und GCS-Aufzeichnung in Stunden, im Folgenden als Zeit bis GCS bezeichnet. GCS wurde ebenso wie Datum und Uhrzeit der ersten GCS-Aufzeichnung aus den Patientenakten extrahiert. Wenn Datum und Uhrzeit der ersten GCS-Aufzeichnung fehlen, wird stattdessen die Ankunftszeit im teilnehmenden Zentrum verwendet. Datum und Uhrzeit der Verletzung wurden den Patientenakten entnommen oder direkt von den Teilnehmern gemeldet. Daten und Zeitpunkt der ersten GCS-Aufzeichnung oder Ankunft im teilnehmenden Zentrum wurden aus Patientenakten extrahiert.

Kovariaten Zur Charakterisierung der Studienstichprobe werden die Variablen Alter, Geschlecht, Verletzungsmechanismus, ob der Patient von einer anderen Gesundheitseinrichtung verlegt wurde und die anatomische Verletzungsschwere, quantifiziert mit dem Injury Severity Score (ISS), angegeben. Alter, Geschlecht, Verletzungsmechanismus und Transferstatus wurden entweder aus Patientenakten entnommen oder von den Teilnehmern angegeben. ISS wurde von einem einzigen akkreditierten Kodierer auf der Grundlage von Verletzungstextbeschreibungen berechnet.

Voreingenommenheit

Um menschliche Fehler bei der Aufzeichnung von GCS zu berücksichtigen, waren die Beobachter der Aal-Datensammler Inhaber eines Master-Abschlusses in Gesundheitswissenschaften und wurden während des gesamten Zeitraums der Datenerhebung kontinuierlich geschult und beaufsichtigt.

Quantitative Variablen

GCS wird sowohl als linearer Term als auch als ordinale Variable mit 12 Stufen behandelt. Die nicht testbaren Ebenen der verbalen und Augenkomponenten werden als 1 behandelt. Die Zeit zwischen Verletzung und aufgezeichnetem GCS wird sowohl als kontinuierliche Variable als auch als kategoriale Variable behandelt. Wenn die Zeit zwischen Verletzung und GCS als kontinuierliche Zeit behandelt wird, darf sie einen nichtlinearen Zusammenhang mit der Sterblichkeit haben, indem sie unter Verwendung von eingeschränkten kubischen Splines mit drei Knoten modelliert wird, die in gleichmäßig beabstandeten Perzentilen platziert sind. Wenn es als kategorisch behandelt wird, wird es in Blöcke von zwei Stunden unterteilt.

statistische Methoden

Alle Analysen werden in der Statistiksprache und Programmierumgebung R durchgeführt. Die Stichprobe wird zunächst zeitlich in Trainings- und Validierungsstichproben aufgeteilt, wie im nachstehenden Abschnitt zur Studiengröße beschrieben. Jede Probe wird dann unter Verwendung von Medianen und Interquartilsbereichen (IQR) charakterisiert, um quantitative Variablen darzustellen, und Zählungen und Prozentsätze, um qualitative Variablen darzustellen.

In der Trainingsstichprobe werden vier einfache Vorhersagemodelle unter Verwendung logistischer Regression mit Sterblichkeit als Ergebnis angepasst. Das erste Modell enthält nur GCS als linearen Term, das zweite GCS als linearen Term und Zeit bis GCS, modelliert mit eingeschränkten kubischen Splines, das dritte nur GCS als ordinale Variable und das vierte Modell GCS als ordinale Variable und Zeit bis GCS modelliert mit eingeschränkten kubischen Splines. Um eine Überanpassung zu vermeiden, wird mithilfe eines Bootstrapping-Verfahrens ein Schrumpfungsfaktor geschätzt, der dann auf die Modellkoeffizienten angewendet wird.

Die vier Modelle werden dann in der Validierungsstichprobe angewendet und ihre Vorhersageleistung geschätzt und verglichen. Die Vorhersageleistung jedes Modells wird unter Verwendung der Fläche unter der Receiver Operating Characteristics Curve (AUROCC), positiver und negativer Vorhersagewerte, bewertet. Unterschiede in der Vorhersageleistung zwischen Modellen und zugehörigen 95 %-Konfidenzintervallen werden mithilfe von Bootstrapping geschätzt.

Jede der Trainings- und Validierungsstichproben wird dann basierend auf der Zeit bis zum GCS in Teilstichproben unterteilt, sodass die erste Teilstichprobe Patienten mit einer Zeit bis zum GCS von < 2 Stunden und die zweite Teilstichprobe Patienten mit einer Zeit bis zum GCS von zwei bis vier Stunden usw. umfasst in Blöcken von zwei Stunden. In jeder der Trainingsunterstichproben wird ein einfaches logistisches Modell angepasst, das GCS als linearen Term als einzige unabhängige Variable enthält. Der Koeffizient von GCS in jedem Modell wird geschrumpft.

Das in der ersten Trainingsunterstichprobe entwickelte Modell wird dann auf die erste Validierungsunterstichprobe angewendet und so weiter. Die Modellleistung in allen Validierungsunterproben wird mit AUROCC und dem mittleren quadratischen Fehler bewertet. Der Trend in diesen Messwerten über Validierungsunterstichproben hinweg wird dann unter Verwendung eines einfachen verallgemeinerten linearen Modells mit Leistungsmessdaten als Ergebnisvariable und einer nichtlinearen Transformation der Blockindexnummer unter Verwendung eingeschränkter kubischer Splines mit drei Knoten als einziger unabhängiger Variable quantifiziert.

Strategie zum Umgang mit fehlenden Daten

Wenn die erforderliche Stichprobengröße erreicht wird, wenn nur Patienten mit vollständigen Daten zu Ergebnis, erklärender Variable und Kovariaten eingeschlossen werden, wird eine vollständige Fallanalyse durchgeführt. Wenn nicht, werden fehlende Daten mit mehrfacher Imputation unter Verwendung von verketteten Gleichungen behandelt. Die Anzahl der imputierten Datensätze entspricht dem Prozentsatz unvollständiger Beobachtungen. Die Analyse wird in jedem imputierten Datensatz separat durchgeführt und die Hauptergebnisse werden als Mediane mit IQR über die Imputationen hinweg dargestellt. Für Konfidenzintervalle werden die extremsten Werte der gepoolten Ober- und Untergrenzen gemeldet.

Studiengröße

Die datenintensivste Analyse besteht wahrscheinlich darin, das Modell mit GCS als ordinale Variable und Zeit an GCS als eingeschränkte kubische Splines anzupassen, und daher wird die Studiengröße geschätzt, um diese Analyse zu berücksichtigen. Simulationsstudien zeigen, dass logistische Regressionsmodelle mindestens zehn Ereignisse oder Beobachtungen mit dem Ergebnis pro eingeschlossenem Parameter benötigen, um zuverlässige Koeffizientenschätzungen zu generieren. Das Modellieren von GCS als ordinale Variable umfasst das Schätzen von Koeffizienten für elf Parameter, und das Einbeziehen der Zeit zu GCS fügt zwei zusätzliche Parameter hinzu. Die Gesamtzahl der Parameter beträgt dann 13, was einen Bedarf an mindestens 130 Ereignissen anzeigt. Unter der Annahme einer Outcome-Prävalenz von 20 % auf der Grundlage früherer Untersuchungen muss die Trainingsstichprobe mindestens 650 Beobachtungen umfassen. Wenn diese Anzahl kleiner als die Hälfte der vollständigen Stichprobe ist, werden die Trainings- und Validierungsstichproben generiert, indem die vollständige Stichprobe in zwei gleich große Teile geteilt wird. Wenn die vollständige Stichprobe weniger als 1300 Beobachtungen umfasst, werden die ersten 650 Beobachtungen in die Trainingsstichprobe und die verbleibenden Beobachtungen in die Validierungsstichprobe eingeschlossen. Unabhängig davon werden die Proben so erstellt, dass der relative Beitrag jedes Zentrums in beiden Proben ungefähr gleich ist.