Prädiktives Time-to-Event-Modell für schwerwiegende medizinische Komplikationen nach Kolektomie

Hintergrund: Geplante (elektive oder zeitkritische) Kolektomien werden bei Indikationen wie Krebs, entzündlichen Darmerkrankungen (CED) und Divertikulitis durchgeführt. Nach einer Kolektomie besteht bei Patienten das Risiko einer Vielzahl schwerwiegender medizinischer Komplikationen, darunter Lungenentzündung, Myokardinfarkt (MI), zerebrale vaskuläre Ereignisse (CVA), venöse Thromboembolien (VTE), akutes Nierenversagen (ARF) und Sepsis. Allerdings treten verschiedene Komplikationen zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach der Operation auf. Eine genaue Risikovorhersage, nicht nur ob eine Komplikation bei einem Patienten auftreten kann, sondern auch wann, ist entscheidend für die Patientenaufklärung, Überwachung und Dispositionsplanung. Während mehrere Studien die Inzidenz und die binäre Risikovorhersage für schwere Komplikationen nach Operationen untersucht haben, gibt es kaum Literatur zur Modellierung der Vorhersage der Zeit bis zur Komplikation in neueren Bevölkerungskohortendaten.

Ziele

1. Entwicklung und interne Validierung von Cox-Proportional-Hazards-Modellen zur Vorhersage der Zeit bis zur Komplikation für jede einzelne größere medizinische Komplikation, die im Datensatz des National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) des American College of Surgeons (Pneumonie, Myokardinfarkt (MI), zerebrales Gefäßereignis) erfasst wurde (CVA), venöse Thromboembolie (VTE), akutes Nierenversagen (ARF) und Sepsis) oder Nebenwirkungen (Mortalität, Wiederaufnahme), die innerhalb von 30 Tagen nach elektiver Kolektomie begannen.
2. Entwicklung und interne Validierung von maschinellen Lernmodellen zur Vorhersage der Zeit bis zur Komplikation bei schwerwiegenden medizinischen Komplikationen und unerwünschten Ergebnissen (wie in Ziel 1) innerhalb von 30 Tagen nach elektiver Kolektomie bei NSQIP. Das beste maschinelle Lernmodell für jede Komplikation wird mit dem Cox-Proportional-Hazards-Modell in Bezug auf Diskriminierung und Kalibrierung verglichen.

Methoden: Die Prüfärzte führen innerhalb von 30 Tagen nach der Operation eine Time-to-Event-Überlebensanalyse in einer retrospektiven Kohorte mit NSQIP® durch, einem prospektiv erhobenen multizentrischen Datensatz mit mehr als 150 klinischen Variablen. Dieser Datensatz enthält Informationen darüber, ob bei dem Patienten schwerwiegende Komplikationen (innerhalb oder außerhalb des Krankenhauses) diagnostiziert wurden, sowie die Anzahl der postoperativen Tage bis zur Diagnose von Komplikationen, wie durch standardisierte Kriterien im NSQIP-Betriebshandbuch definiert. Der allgemeine Datensatz wird mit dem Datensatz NSQIP® Procedure Targeted Colectomy verknüpft, der zusätzliche Kolektomie-spezifische Variablen enthält.

Die Studie wird gemäß den Richtlinien für transparente Berichterstattung über ein multivariables Vorhersagemodell für die individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD) und den Richtlinien für die Entwicklung und Berichterstattung von Vorhersagemodellen für maschinelles Lernen in der biomedizinischen Forschung veröffentlicht.