Egynapos prevalencia tanulmány a nyomássérülésekről az intenzív osztályokon (DecubICUs)

A cél az, hogy naprakész, nemzetközi "globális" képet adjon az intenzív osztályokon előforduló nyomássérülések mértékéről és mintázatairól. Ehhez a terv egy 1 napos, prospektív, többközpontú pontprevalencia vizsgálat elvégzése. A projekt nagy léptéke lehetővé teszi az alapos epidemiológiai elemzéseket. Pontosabban a tanulmány lehetővé teszi a következők azonosítását:

• a nyomási fekély kialakulásának fő kockázati tényezői;
• különböző intenzív osztályokban és országokban alkalmazott megelőző intézkedések;
• a felfekvések megelőzésére szolgáló, bizonyítékokon alapuló intézkedések hiánya;
• műhiba megelőzés bizonyos régiókban vagy országokban;
• nyomási fekélyek előfordulási aránya a kockázati profil és a megelőző intézkedések pontos beállításával vagy anélkül;
• benchmarking régiók/országok között; nyomási fekélyekkel kapcsolatos klinikai eredmények (jelentős szervi rendellenességek és halálozás);
• a nyomási fekélyekkel kapcsolatos gazdasági eredmények (az intenzív osztályon tartózkodás időtartama), és ezeknek az eredményeknek az összekapcsolása a helyi gyakorlattal az alkalmazott/elérhető megelőző intézkedésekkel kapcsolatban.
• országos és regionális különbségek a nyomási fekélyek prevalenciájában és kimenetelében.

A nyomási fekélyek szakaszait a Nemzeti Nyomásfekély Tanácsadó Testület és az Európai Nyomásfekély Tanácsadó Testület által közösen kidolgozott osztályozási rendszer szerint osztályozzák.

A rögzítendő adatok közé tartoznak a betegek demográfiai adatai, az alapbetegség súlyosságára és az akut betegségre, a szervi elégtelenségre, a nyomási fekélyekre, a nyomási fekélyek fő kockázati tényezőire és a nyomási fekélyek megelőzésére tett intézkedésekre vonatkozó adatok.

Statisztikai terv

Teljesítményszámítás. Ha a kockázati tényező a vizsgálati kohorszban csak 10%-os prevalenciával rendelkezik (például olyan betegek, akiknek a BMI-je <20), és a kimenetelben csak 5%-os különbség van statisztikailag szignifikánsnak (15% vs. 20% a decubitus előfordulási arányában), 5255 betegből álló minta szükséges (478 beteg indexkockázati faktorral és 4777 beteg nélkül) (alfa=0,05; Béta >0,80).

Adatok tisztítása &hiányzó adatok. A kivételes értékeket eloszlási ábrázolással követjük nyomon. Bizonytalanság esetén felveszik a kapcsolatot az egyes nyomozókkal. A hiányzó adatokat imputációval (1, 2) kezeljük. Az adatok minőségének ellenőrzésére kerül sor, például a teljesség, a következetesség, a helyesség és az egyediség ellenőrzésére.

Leírások. A tanulmány végén egyetlen végső elemzést tervezünk; nem terveznek közbenső elemzéseket. A szocio-demográfiai vizsgálati kohorsz jellemzőit a kategorikus változók arányaiként, a folytonos változók esetében pedig átlagként és standard eltérésként írjuk le, ha normális eloszlású, vagy mediánt és interkvartilis tartományt, ha nem normális eloszlású (a Kolmogorov-Smirnov-féle normalitási teszt szerint).

A decubitusban szenvedő betegek arányát (százalék, % és 95%-os konfidencia intervallum) jelenteni kell összességében, földrajzi régiók (kontinens), a Világbank által meghatározott jövedelmek szerinti országbesorolás szerint (magas, felső-közép, alsó-közép- és alacsony jövedelmű országok), a bruttó hazai termék egészségügyre fordított százalékos aránya (az Egészségügyi Világszervezettől származik), és az ENSZ Fejlesztési Programjának oktatási és egészségügyi humánfejlesztési jelentése szerint. Ezt követően a prevalencia lehetséges különbségei lehetőséget kínálhatnak a prevenciós intézkedések eltéréseinek széles körű értékelésére.

Modellezés. A kovariánsok, amelyeket a decubitus jelenlétével való kapcsolatuk alapján értékelnek, az intenzív osztály különböző szervezeti aspektusait foglalják magukban (pl. nővér/beteg arány), decubitus megelőző intézkedések (pl. a használt matracok típusa), és a betegspecifikus jellemzők (pl. életkor, alapállapotok, az akut betegség súlyossága, a test morfológiája, a BMI, az intenzív osztályon tartózkodás időtartama stb.). A kovariánsokat figyelembe kell venni a korrigált analízis során, ha a nem korrigált (egyváltozós) analízisben statisztikai szinten <0,25 nyomássérüléssel, vagy klinikai relevanciájuk miatt. Lépésenkénti megközelítést alkalmazunk a kifejezések kiiktatására a regressziós modellből; p<0,15 vagy p<0,10 lesz beállítva a kovariánsok modellben tartásának határaként.

Kapcsolatok bináris kimeneti változókkal (pl. decubitus, mortalitás) kiigazítatlan statisztikai tesztekkel és többváltozós logisztikus regresszióval értékeljük. A további hajlampont-korrekció értékét a regressziós modellben értékeljük. Multinomiális logisztikus regressziót végzünk a decubitus szakaszokkal való független kapcsolatok értékelésére. Hasonlóképpen lineáris vegyes hatású modellezést alkalmazunk a nem korrigált és korrigált kapcsolatok értékelésére a folytonos kimeneti változókkal (pl. intenzív osztályon való tartózkodás és a kórházi kezelés időtartama). A logisztikus regresszió eredményeit korrigált esélyhányadosként 95%-os konfidenciaintervallumokkal jelentik.

A decubitus előrejelzési modell kifejlesztéséhez különböző intenzív osztályok (például traumás, sebészeti vagy orvosi betegek) számára gépi tanulási technikák (pl. Random Forest, Gradient Boosting Machine). A folyamat során különböző technikákat alkalmaznak az optimális pontosság elérése érdekében. Annak érdekében, hogy betekintést nyerjünk a prediktorok és a változók közötti korrelációba, a fentiek szerint regressziós technikákat alkalmazunk.

Modelljeink validálásához a vizsgálati csoportot egy képzési, teszt- és validációs halmazra osztjuk. Mint ilyen, ez az eredmények igazságos értelmezését adja. Alternatív megoldásként tízszeres keresztellenőrzés is alkalmazható a túlillesztés elkerülésére.

Az egyes központok decubituson alapuló benchmarkingját úgy hajtják végre, hogy egy logisztikus regressziós modellben közvetlenül vagy közvetve standardizált kockázatokat biztosítanak rögzített központ hatások alapján (3, 4). A bináris minőségi eredmény jelenléte mellett (pl. decubitus) és a középső kód, ez a modell betegspecifikus kiindulási kovariációkat is tartalmaz a különböző eset-keverékekhez való igazítás érdekében. A Firth-korrekciót a logisztikus regressziós modellre alkalmazzuk a konvergencia fenntartása érdekében nagyon kicsi központok jelenlétében (5).

A statisztikai elemzés SPSS és R használatával történik. A fő vizsgáló (SB) felelős minden statisztikai elemzésért. A fejlett statisztikai módszereket MiekeDeschepper (a Genti Egyetemi Kórház stratégiai politikai sejtje) hajtja végre.