Einfluss der inotropen Wahl auf Morbidität und Mortalität in der komplexen pädiatrischen Herzchirurgie (CHUBpedCSino)

Da die Anwendung von Inotropika zwischen Anästhesisten sehr unterschiedlich ist, wollen die Forscher untersuchen, ob die Wahl der Inotropika einen Einfluss auf die Morbidität in der pädiatrischen Herzchirurgie hat.

Die Prüfärzte werden rückwirkend die Akten von Patienten überprüfen, die von Januar 2008 bis Dezember 2018 operiert wurden. Die Prüfärzte werden sich auf Hochrisikopatienten konzentrieren, definiert als Alter ≤ 1 Jahr, RACHS-Score ≥ 3 und komplexe Herzoperationen (Switch-Verfahren, atrioventrikulärer Kanaldefekt, Aortenstenose oder Aortenbogenunterbrechung, Truncus arteriosus, Mitralklappenplastik). Die Forscher streben eine Studienpopulation von etwa 250 Patienten an. Das primäre Ergebnis ist der MODS-Score, definiert durch Tod oder 2-Organ-Dysfunktion (Kreislauf-, Atem- oder Nierenversagen).

Statistische Analyse:

Eine Neigungsbewertung wird an zwei Gruppen durchgeführt: Dobu und Milri. Nach 15 mehrfachen Imputationen der Datensätze mit dem Mäuse-R-Paket wird das CBPS-R-Paket verwendet, um den Neigungs-Score durchzuführen, einen durchschnittlichen Behandlungseffekt (ATE) zu schätzen, einen Kovariatenausgleich zu verwenden und eine exakte Übereinstimmung anzufordern, was sich als erwiesen hat überlegen gegenüber traditionellen logistischen Regressionsansätzen und verbesserten Klassifikations- und Regressionsbäumen. Eine absolute standardisierte Differenz von weniger als 10-15 % wird als Beleg für die Annahme eines Gleichgewichts zwischen den Gruppen angesehen, da sie im Gegensatz zu P-Werten nicht von der Stichprobengröße beeinflusst wird und zum Vergleich der relativen Balance der gemessenen Variablen verwendet werden kann in verschiedenen Einheiten. Der Mittelwert und die Standardabweichung, die nach dem Abgleich für kontinuierliche Variablen erhalten werden, und der Prozentsatz für kategoriale Variablen werden angezeigt. Nach dem Neigungs-Score verwenden die Ermittler das Umfrage-R-Paket, um logistische Regressionen für binäre Ergebnisvariablen und lineare Regressionen für kontinuierliche Ergebnisse durchzuführen, die den Behandlungsgruppeneffekt, die aus dem Abgleich resultierende Gewichtung und die im Neigungs-Score enthaltenen Variablen umfassen um einen doppelt robusten Schätzer zu erhalten, der das letzte verbleibende mögliche Ungleichgewicht zwischen den Kovariaten korrigiert und einen unvoreingenommenen Behandlungseffekt erzeugt. Das Umfrage-R-Paket enthält die Huber-White-korrigierten Standardfehler, wodurch die Standardfehler selbst bei Heterogenität der Residuen unverzerrt bleiben. Schließlich besteht der Vorteil eines doppelt robusten Schätzers darin, dass nur eines der beiden Modelle (Propensity Score und logistische Regression nach dem Propensity Score) korrekt spezifiziert werden muss. Der sogenannte „Innerhalb-Ansatz“, d. h. die Mittelung der Behandlungseffekte auf die 15 logistischen und linearen Regressionen, liefert nachweislich weniger verzerrte Schätzungen als der „Across-Ansatz“, d - insbesondere wenn fehlende Daten mit der Behandlungsgruppe zusammenhängen. Die R-Software (R Core Team, 2019), Version 3.6.2. wird verwendet, um die Ergebnisse zu erzeugen.