Estudio de la influencia de la luna y las estaciones en los resultados después de la cirugía para reparar la disección de la aorta ascendente (ACS-MOON-1)

El objetivo principal de este estudio es determinar si los hallazgos de Shuhaiber et al. [2013] (ver citas) puede confirmarse utilizando datos de auditoría nacional del Reino Unido.

Se extraerá una cohorte de todas las cirugías de reparación de disección aórtica ascendente aguda de la base de datos de la Auditoría Nacional de Cirugía Cardíaca en Adultos (NACSA). La versión actual del conjunto de datos 4.12, disponible para descargar desde el sitio web del Instituto Nacional para la Investigación de Resultados Cardiovasculares (ver enlaces), contiene 168 campos que detallan las características preoperatorias del paciente, los detalles operativos y los resultados posoperatorios. El conjunto de datos se revisa de manera intermitente para cumplir con los requisitos de los usuarios y para responder a los cambios en el manejo de la cirugía cardíaca en adultos; sin embargo, los campos que se analizarán en este estudio no han sido objeto de ninguna revisión documentada. Los datos extraídos deben limpiarse utilizando la versión 9.9 del algoritmo de limpieza NACSA.

Las estaciones deben codificarse de la misma manera que en el estudio publicado: otoño (del 21 de septiembre al 20 de diciembre), invierno (del 21 de diciembre al 21 de marzo), primavera (del 22 de marzo al 21 de junio) y verano (del 22 de junio al 20 de septiembre) .

Se van a utilizar tres definiciones para las fases de la luna. La primera definición refleja la empleada en el trabajo motivador: cada ciclo lunar de luna nueva a luna nueva debe dividirse en cuatro partes y etiquetarse como "Nueva", "Creciente", "Llena" y "Menguante". La segunda definición centra cada una de esas cuatro etiquetas alrededor del evento mencionado: es decir, el período "Nuevo" se debe centrar alrededor del evento de luna nueva en sí, en lugar de comenzar el día de luna nueva como en la primera definición. La tercera definición dividirá el ciclo lunar en 8 períodos centrados en eventos, llamados "Nuevo", "Creciente creciente", "Primer trimestre", "Giboso creciente", "Completo", "Giboso menguante", "Cuarto final" y " Creciente menguante".

No hay necesidad de explorar las relaciones univariadas individuales de los predictores con los resultados en este trabajo, dado su propósito limitado para confirmar los hallazgos multivariados anteriores. La relación entre los factores ambientales (estaciones y ciclo lunar) y la mortalidad hospitalaria se examinará mediante regresión logística multivariante, controlando los factores de riesgo demográficos y de mortalidad. Las variables específicas que se pueden incluir en común con el trabajo anterior son la edad, el sexo, la hipertensión, la diabetes, la insuficiencia renal y un indicador de ingreso de fin de semana. La auditoría nacional no incluye información sobre la dislipidemia, pero se considera que su exclusión de nuestro modelo no afectará la comparabilidad de nuestro trabajo con el estudio anterior porque ninguno de los modelos publicados anteriormente mostró ningún efecto de la dislipidemia en los resultados quirúrgicos. La relación de los factores ambientales con la duración de la estadía (LOS) en los sobrevivientes se examinará mediante una regresión lineal multivariante que incluye los mismos factores de riesgo que en el modelo de mortalidad. Como en el estudio publicado, LOS se transformará a la escala logarítmica natural antes del análisis.

Ejecutaremos todos los análisis con y sin un sistema europeo para el ajuste de riesgo de puntuación de evaluación de riesgo operativo cardíaco (EuroSCORE) II. El EuroSCORE II se desarrolló específicamente para ajustar el riesgo de mortalidad hospitalaria. Se empleará aquí a pesar de su ausencia en los modelos publicados para garantizar que el ajuste del riesgo antes de la estimación de las contribuciones de los factores ambientales sea lo más completo posible.

Todos los análisis se realizarán utilizando R versión 3.1.0. Los factores ambientales se calcularán utilizando el paquete lunar disponible en el repositorio de software CRAN.