COVID-19 ARDS-hoidon, kliinisten liikeratojen ja mekaanisesta ventilaattorista vapautumisen väliset yhteydet – NorthCARDS-tietojoukon analyysi (NorthCARDS)

Tutkijat käyttävät NorthCARDS-tietoaineistoa tätä analyysiä varten. Tämä tietoaineisto sisältää yli 1500 Northwell Health System -järjestelmään otettua henkilöä, joilla oli PCR-positiivinen COVID19-testi ja jotka on ventiloitu invasiivisesti mekaanisesti ARDS:n vuoksi. Rekisterin kehittäminen aloitettiin huhtikuussa 2020, ja se jatkuu tietojen keruulla kaikista mekaanisesti ventiloiduista COVID19 ARDS -potilaista Northwell Health -sairaaloissa. Tiedon strukturoinnista ja suunnittelusta tiedotetaan viikoittaisella monialaisella katsauksella, johon kuuluvat lääketieteellisen informatiikan etulinjan kliinikot, datatieteilijät, biostatistit ja tietoinsinöörit. Potilaat valitaan satunnaisesti yksittäistä "manuaalista" kaavion tarkistusta varten tietojen oletuksia ja tallentamista varten.

Kaksi monimuuttujaregressioanalyysien avulla mallinnettavaa tulosta ovat:

1. Indeksi sairaalassa selviytymisestä ja
2. Aika vapautua koneellisesta ilmanvaihdosta.

Mekaanisesta ventilaatiosta vapautuminen määritellään ei-palliatiiviseksi ekstubaatioksi ja jatkuvaksi ekstubaatioksi, joka kestää yli viikon. Tulokset saadaan sähköisistä terveystietokyselyistä. Potilaat, joista tutkijoilla ei ole tulostietoja 30.11.2020 mennessä, sensuroidaan analyyseissä ja kuvaavat tilastot kootaan ja esitetään erikseen.

Tutkijat lähestyvät tätä analyysiä käyttämällä molempia hypoteesilähtöisiä menetelmiä, joissa tunnetut riskitekijät huonoille tuloksille sisällytetään monimuuttujaregressiomalleihin (logistinen regressio mallille 1 ja Coxin suhteelliset vaarat mallille 2); ja tutkijat tekevät myös datapohjaisen muuttujan valinnan malleille. Ennakkomääritellyt riskitekijät, jotka sisällytetään malleihin, ovat: ikä, sukupuoli, painoindeksi, toimintatila lähtötilanteessa (hoitajakotiin vs. yhteisöön ottaminen), liitännäissairaudet (sepelvaltimotauti, krooninen munuaistauti, neurologiset häiriöt, keuhkoahtaumatauti, diabetes, Aktiivinen syöpä, hypertensio); Potilashoidot (jatkuvat arvot ovat (max, mediaani, lentorata)), mukaan lukien PEEP-tasot, ajopaine, FiO2, hypoksemia (Pao2:Fio2), mekaanisen ventilaattorin tyyppi (kannettava vai ei), COVID-kohdistetut lääkkeet (esim. atsitromysiini) , hydroksiklorokiini, kortikosteroidit); ja pääteelinten vauriot sairaalassa: maksan toimintahäiriö, munuaisten toimintahäiriö, koagulopatia (saavutettu SOFA-pisteiden kautta), sydämen toimintahäiriö ja sokki, joka vaatii vasopressoria/inotrooppia. Analyyseihin sisällytetään myös kalenteriaika, sairaalatyyppi (yhteisö vs. korkea-asteen sairaala) ja sairaalan kapasiteetti (mitattu täytettyjen sairaalasänkyjen lukumääränä ja aikana päivystyspoliklinikalle vastaanottotilauksesta vuodesängylle siirtämiseen) ottaakseen huomioon ajalliset ja tulosten systeemiset vaikutukset.

Lopulliset mallit sisältävät muuttujia, jotka on valittu takautuvalla valintaprosessilla, sekä muuttujia, jotka on arvostettu korkealle dataohjatuilla menetelmillä, mukaan lukien Lasso-rangaistuksella laillistettu logistinen regressiomalli ja Lasso-rangaistuksella regularisoitu Coxin suhteellinen vaaramalli. Mallin suorituskykyä arvioidaan mallin 1 (sairaalaeloonjääminen) osalta C-tilaston avulla.

Mallin 2 mallin suorituskyky (aika mekaanisen ventilaattorin vapautumiseen) perustuu C-tilastoon, joka on mukautettu sensuroiduille tiedoille.

Puuttuvien tietojen hallinta: Kun mallin (1) tulostiedot puuttuvat (sairaalaeloonjääminen), jos tuloksista puuttuu alle 5 %, käytetään täydellistä tapausanalyysiä; Jos puuttuu yli 5 %, herkkyysanalyysi suoritetaan olettamalla, että kaikki puuttuvat tulokset ovat joko vanhentuneita tai eläviä, jotta nähdään, ovatko tulokset samanlaisia ​​kuin täydellistä tapausanalyysiä käytettäessä.

Jos tulostiedot puuttuvat mallista (2) (vapautus koneellisesta ventilaatiosta), puuttuva tulos katsotaan sensuroiduksi.

Jos yhteensä < 5 % kohortistamme puuttuu tietoja riskitekijöistä, vain potilaat, joilla on täydelliset arvot kaikista riskitekijöistä, otetaan mukaan (muut hylätään).

Jos > 5 % kohortista puuttuu tietoja jostakin riskitekijästä, puuttuvat tiedot imputoidaan käyttämällä useita imputaatioita.

Jos riskitekijä puuttuu > 50 %:lla potilaista, muuttujaa ei sisällytetä analyysiin.

Ominaisuussuunnittelu/tietojen vähentäminen: Testaamme myös, lisäävätkö yhdeksi komuuttujaksi katsottujen komuuttujien yhdistelmät mallin suorituskykyä. Tämä sisältää COVID-19-sairausindeksin (hyperinflammatoristen markkerien yhdistelmä, PaO2:FiO2-indeksi intubaatiohetkellä, vasopressoreita intubaatiohetkellä vaativa hapetusindeksi) ja standardien ARDS-hoitoprotokollan noudattamisen (ajopaine, saiko vähemmän). kuin 6-8 cc/kg ennustettua ruumiinpainoa ja riippumatta siitä, onko se altis tai ei).