Assistance respiratoire et mortalité liée au COVID-19

Méthodes statistiques

Les données continues sont présentées sous forme de moyenne et d'écart type (SD) si elles suivent une distribution normale évaluée à l'aide d'histogrammes et de tracés Q-Q ; sinon, en tant que médiane et intervalle interquartile (IQR). Les données catégorielles sont présentées sous forme de nombres et de pourcentages. Les données manquantes ne seront pas imputées. Les patients d'une analyse spécifique ont été exclus si les données pour la variable associée sont manquantes.

Le premier objectif est d'étudier l'efficacité relative de différentes VNI, y compris la canule nasale à haut débit (HFNC), la pression positive à deux niveaux (BiPAP) et la pression positive continue (CPAP). Les patients seront divisés en trois groupes selon le type de VNI qu'ils ont reçu en premier. Les patients ayant reçu une ventilation mécanique invasive (IMV) avant la VNI seront exclus. Les patients ayant reçu deux ou trois types différents de VNI seront également exclus de cette analyse. Les patients qui ont reçu l'IMV après l'utilisation de la VNI sont éligibles.

L'objectif secondaire est d'étudier l'impact de l'IMV sur la mortalité par comparaison avec des patients ayant reçu uniquement une VNI. Le rôle de la ventilation protectrice des poumons chez les patients ayant reçu de l'IMV sera également étudié. Les caractéristiques des réglages du ventilateur qui sont associées à un meilleur résultat seront explorées.

Le critère de jugement principal est la mortalité hospitalière et les patients seront suivis jusqu'à leur sortie de l'hôpital. Les patients sont considérés comme vivants s'ils sont sortis vivants de l'hôpital ou s'ils sont toujours hospitalisés à la clôture de l'extraction des données. Pour le premier objectif, le taux d'escalade de l'assistance respiratoire de la VNI à l'IMV sera également analysé (en tant que critère de jugement secondaire dans cette analyse).

Les patients seront équilibrés à l'aide de l'appariement des scores de propension. Le modèle de score de propension comprendra les caractéristiques démographiques, les comorbidités, la phase pandémique, la gravité de la maladie aiguë (24 heures avant l'assistance respiratoire ciblée), les résultats de laboratoire (24 heures avant l'assistance respiratoire ciblée) et les signes vitaux (24 heures avant l'assistance respiratoire ciblée). assistance respiratoire). L'équilibre entre les paires appariées sera évalué à l'aide d'une différence standardisée de 10 % et calculé selon la méthode décrite par Yang et Dalton. Un modèle stratifié à risques proportionnels de Cox sera utilisé pour analyser les paires appariées. De plus, la survie sera estimée à l'aide de l'estimateur Kaplan-Meier à limite de produit, et la statistique du log-rank sera utilisée pour comparer les courbes de survie.

Le plan d'analyse statistique de secours est le suivant. Les modèles univariés de risque proportionnel de Cox pour dépister les facteurs potentiels associés à une mortalité plus faible seront exécutés. Un modèle multivariable de Cox à risques proportionnels pour estimer les associations indépendantes entre les supports respiratoires et la mortalité sera réalisé. Les facteurs de confusion inclus dans l'analyse multivariée sont les suivants : 1) facteurs de risque connus de mortalité (âge, sexe et hypertension) ; 2) la sévérité de la maladie aiguë 24 heures avant l'assistance respiratoire ciblée (Sequential Organ Failure Assessment score et Glasgow Coma Scale score) ; 3) les différentes phases au cours de la première année pandémique, dont la première phase (1er février 2020 au 31 mai 2020), la deuxième phase (1er juin 2020 au 31 août 2020), la troisième phase (1er septembre , 2020, au 30 novembre 2020), et la quatrième phase (1er décembre 2020, jusqu'à la dernière date d'extraction des données) ; 4) la démographie et les comorbidités avec une P-value < 0,25 en analyse univariée ; et 5) les résultats de laboratoire et les signes vitaux 24 heures avant l'assistance respiratoire ciblée qui ont une valeur P < 0,25 en analyse univariée. Tous les traitements considérés comme faisant partie de la prise en charge de la COVID-19 seront inclus dans l'analyse multivariée pour le contrôle confondant. Pour éviter la colinéarité, une seule variable sera incluse si deux variables ont un coefficient de corrélation de rang absolu de Pearson ou de Spearman supérieur à 0,5. Les variables avec plus de 10 % de données manquantes seront également exclues. Les tests multiples seront corrigés à l'aide de la méthode de Bonferroni pour réduire le risque d'erreur de type I à un niveau alpha bilatéral de 0,05, en tenant compte des hypothèses pour tous les supports/traitements respiratoires liés au COVID-19 en tant que famille. L'association entre les expositions et la mortalité sera estimée à l'aide des rapports de risque (RR) et rapportée avec des intervalles de confiance (IC) à 95 %. Pour tenir compte du regroupement au sein des hôpitaux, des estimateurs sandwich robustes pour calculer les erreurs types pour les RH seront utilisés. L'hypothèse des risques proportionnels sera évaluée à l'aide des résidus de Schoenfeld.

Avec un test d'hypothèse bilatéral, le niveau de signification de chaque hypothèse générale est de 0,05. Toutes les analyses seront effectuées dans le logiciel R (version 3.5.3, Fondation R pour le calcul statistique).