Módosítható tényezők a szellőztetési terápia javítására az intenzív osztályon (MOTIVATE-ICU)

Bevezetés:

Az alacsony és közepes jövedelmű országokban (LMIC) az intenzív osztályra felvett betegek akár kétharmada is invazív gépi lélegeztetést tesz szükségessé, míg az intenzív osztályon történő felvételek fele világszerte1-3. Bár az IMV egy életmentő szervtámogatási technika, olyan szövődményekhez is kapcsolódik, mint a lélegeztetőgéppel összefüggő tüdősérülés, és összetett gondozási folyamatokat igényel4. Annak ellenére, hogy fiatalabbak, az LMIC-ben lélegeztetett betegek halálozási aránya 2-4-szer magasabb, mint a magas jövedelmű országokban (HIC)5-8. Az akut légzési distressz szindrómában (ARDS) szenvedő betegek LMIC-ben még nagyobb kockázatnak vannak kitéve, 70%-kal magasabbak, mint a HIC-ben9.

Míg a HIC-k bőséges adattal rendelkeznek a módosítható tényezőkről és az intenzív osztály-szövődményeket csökkentő fejlesztési stratégiákról, az LMIC-ek megelőzhető szövődményekkel szembesülhetnek az IMV1,10-13-hoz kapcsolódóan. Az olyan szövődmények, mint a lélegeztetőgép által kiváltott tüdősérülés és a kapcsolódó tüdőgyulladás, nemcsak több halálesethez, hanem hosszabb intenzív osztályos tartózkodáshoz és a költségek növekedéséhez is vezetnek14. Sajnos az LMIC-ben lélegeztetett betegek rossz kimenetelét meghatározó tényezőkről továbbra is kevés adat áll rendelkezésre 12,15-17. A HIC bizonyítékokon alapuló kezelési stratégiák közvetlen alkalmazása az LMIC-ekre nem mindig hatékony, amint azt számos afrikai vizsgálat is látta 18,19. Az LMIC-ek olyan kihívásokkal küzdenek, mint a létszámhiány, a korlátozott képzés, az elégtelen infrastruktúra, valamint a betegek eltérő jellemzői és kísérőbetegségei, amelyek mindegyike veszélyeztetheti az intenzív osztályos ellátás minőségét15,16,20,21.

A közelmúltban a kritikus ellátási regiszterek használata adatgyűjtésre, beleértve a betegellátást, a mutatókat és az eredményeket, mind a HIC-ben, mind az LMIC-ben22-24 bővült. Ez egyszerűsíti a kutatást és költségelőnyöket kínál. Uganda elindította az Ugandai Intenzív Terápiás Nyilvántartást (ICRU) a minőségfejlesztés és a kutatási infrastruktúra érdekében. Ennek a regiszterbe ágyazott tanulmánynak az a célja, hogy azonosítsa azokat a módosítható tényezőket, amelyek befolyásolják a mechanikusan lélegeztetett betegek kimenetelét az ICRU adatfolyamát kihasználva. Feltételezzük, hogy olyan konkrét betegszintű és szervezeti tényezők azonosíthatók, amelyek hozzájárulnak az ugandai lélegeztetett betegek intenzív osztályos mortalitásához.

Módszerek és elemzés:

Dizájnt tanulni:

A „Potenciálisan módosítható tényezők a mechanikusan lélegeztetett betegek kimenetelének javítására alacsony jövedelmű országok intenzív osztályaiban” (MOTIVATE-ICU) tanulmány egy prospektív, többközpontú, regiszterbe ágyazott megfigyeléses vizsgálat, amely két fő összetevőből áll. Az első egy prospektív megfigyelési többközpontú, regiszterbe ágyazott vizsgálat lesz, amelynek célja a betegekkel kapcsolatos és folyamatokkal kapcsolatos tényezők felmérése. A második komponens egy keresztmetszeti felmérés lesz az érintett intenzív osztályok szervezeti felépítésének felmérésére. Ezt a vizsgálati protokollt a Clinicaltrials.gov webhelyen regisztrálták (nyilvántartási szám: NCTXXXXXXX). A vizsgálat eredményeit a „Strobeing the Reporting of Observational Studies in Epidemiology” (STROBE) nyilatkozat25 szerint közöljük.

Tanulmányi beállítás:

Az intenzív osztályok a kórházon belüli földrajzilag kijelölt terület/egységek, amelyek rutinszerűen invazív gépi lélegeztetést biztosítanak folyamatos életjel monitorozással [elektrokardiográfiás (EKG) monitorozás, szív/pulzusszám, non-invazív vérnyomás (NIBP), perifériás oxigénszaturáció ( SpO2)] és kijelölt ápolási ellátás az egység minden ágyához, azaz hetente legalább három betegnek legalább 24 órán keresztül. Egy Ugandában végzett leíró tanulmány, amely az intenzív osztály kapacitását értékelte a 2019-es koronavírus által kiváltott betegség (COVID-19) előtt, feltárta, hogy akkoriban 14 intenzív osztály működött, és 12 működőképes volt20. A COVID-19 utáni anekdotikus bizonyítékok azonban azt mutatják, hogy az intenzív osztály kapacitásának közel megduplázódott a jelenlegi közel 25 működő intenzív osztályon. Az összes jelenleg Ugandában működő intenzív osztály jogosult lesz a részvételre (1. táblázat).

Résztvevők:

A 15 évesnél idősebb betegek, akiket a vizsgálati időszak alatt intenzív osztályokon tanulnak, és invazív gépi lélegeztetésben részesülnek, jogosultak a felvételre. A kizárási kritériumok közé tartozik az intubációt követő 24 órán belüli sikeres extubálás, az életvégi ellátásra és/vagy intenzív osztályos palliatív támogatásra történő felvétel, valamint a vizsgálatban részt nem vevő intenzív osztályokból áthelyezett betegek 24 órával az MV megkezdése után.

Eredmények:

Elsődleges eredmények Az elsődleges kimenetelek az intenzív osztályon bekövetkezett halálozás, az intenzív osztályon való tartózkodás időtartama (LOS) és a gépi lélegeztetés időtartama. Az eredmények meghatározásait az 1. táblázat részletezi.

Másodlagos kimenetelek Ide tartoznak a nem pulmonális szervtámogatás időtartama, intenzív osztálytól mentes napok, lélegeztetőgép nélküli napok a 28. napon, lélegeztetőgéppel összefüggő tüdőgyulladás (VAP), tracheobronchitis, nem fertőző tüdőszövődmény (a klinikus gyanúja vagy a pleurális folyadékgyülem radiológiai diagnózisa). , atelektázia vagy pneumothorax), visszafogadás, nem tervezett extubációk. A tracheostomiával kapcsolatos kimeneteleket egy előre megtervezett résztanulmány részeként tárják fel, beleértve a tracheostomia időzítését, a dekanülálási arányt, a dekanülálás sikertelenségét és a szövődményeket, mint például a sztómafertőzést, súlyos vérzést, csőelmozdulást és meghibásodást.

Kapcsolódó tényezők (2. táblázat):

A mechanikusan lélegeztetett betegek kimenetelével potenciálisan összefüggő tényezőket „nem módosítható” és „potenciálisan módosítható” tényezőkként elemezzük. A nem módosítható tényezők közé tartoznak a beteggel összefüggő tényezők, mint például az életkor, a betegség súlyossága a gépi lélegeztetés megkezdésekor, a társbetegségek, az orvosi vs. műtéti felvétel és az IMV indikációja (2. táblázat). A potenciálisan módosítható tényezők a gondozási folyamattal kapcsolatos tényezők alá sorolhatók, mint például a Richmond Agitation Sedation Scale (RAS) célok, a lélegeztetőgép kezdeti beállítása a 0. napon, a napi spontán ébredés és a spontán légzési tesztek használata, a stresszes fekély és a mélyvénás trombózis (DVT) alkalmazása. profilaxis. A második alkategória az intenzív osztályok szervezeti felépítése lesz, például az intenzív osztályok létszáma, a személyzet-beteg arányok, a nem orvosi személyzet felhatalmazása, a multidiszciplináris csoportkör, valamint a protokollok és ellenőrzőlisták használata (A kapcsolódó tényezők részletei a kiegészítő anyagokban 2. táblázat).

Adatgyűjtés:

Az adatgyűjtés minőségének biztosítása érdekében a következő eljárásokat kell végrehajtani. A betegszintű adatok közvetlenül laptopon vagy táblagépen kerülnek bevitelre a jelenleg használt ICRU felhő alapú ICU regisztrációs platformján (PROTECT felhő alapú platform) keresztül (1. ábra). ).

A páciensek érdeklődésére számot tartó változók, beleértve az életkort, nemet, diagnosztikai kategóriákat, funkcionális kapacitást a kórházi felvétel előtt (Clinical Frailty Score), a Charlson komorbiditási indexet, az IMV használatát az 1. napon, a módosított szekvenciális szervfunkció értékelést (mSOFA) és a trópusi intenzív terápiás pontszámot (e-TropICS) pontozásra kerül. Az intenzív osztályok érdeklődésére számot tartó változók közé tartozott az intenzív osztály típusa (orvosi-sebészeti vs. speciality), a kritikus ellátásban folyó képzési programok jelenléte, az intenzív osztályok előző évi felvételi mennyisége, a személyzeti minták, a szervezeti és folyamatjellemzők; a lehetséges kovariánsok teljes listája a 2. táblázatban található.

A prospektíven gyűjtött adatokat az ICRU platformról fogjuk kinyerni, amely tartalmazza mind a felvételkor gyűjtött alapvető adatváltozókat, mind az intenzív osztályos tartózkodás során gyűjtött napi változókat.

A változók teljes listája a Kiegészítő anyagokban található. A platform közös adatmodellt használ, és valós idejű adatokat biztosít a casemixről, a kezelési funkciókról és az eredményekről. A MOTIVATE-ICU vizsgálati változókat beépítettük a PROTECT platformba, hogy egy regiszterbe ágyazott vizsgálatot tervezzünk (1. ábra). A következő helyszintű eljárásokat kell követni:

A vizsgálati eljárások szabványosításának biztosítása érdekében minden telephelynek rendelkeznie kell egy helyszíni vezetővel és kijelölt adatbevivőkkel, akik felelős(ek) az ICU nyilvántartási platform használata során végzett adatgyűjtésért. A toborzás megkezdése előtt minden telephelyi vezető és adatbeíró(k) képzésben részesülnek.

Minden telephelyen lesz egy vezető, aki felelős a betegek epizódjainak heti validálásáért a befejezés és az adatminőség tekintetében.

Minden oldal rendelkezik informatikai támogatással, valamint havi megbeszéléseken vesz részt a kétségek eloszlatása és az adatbevitellel kapcsolatos lehetséges kihívások megoldása érdekében.

Minden egyes telephelyen a kórházi és intenzív osztályok szervezeti és gondozási folyamatainak jellemzőire vonatkozó adatokat az intenzív osztály igazgatójától és/vagy a felelős nővértől kérdezőbiztos által kitöltött kérdőív segítségével gyűjtik össze.

Nyomon követés:

Tekintettel az adatgyűjtéssel járó potenciális terhekre, a betegfelvételi időszak minden részt vevő intenzív osztályon legalább három hónap, de legfeljebb 6 hónap, a maximális követési időszak pedig minden egyes felvett beteg esetében 28 nap. Az egyes betegek utánkövetési időszaka az intenzív osztályból való elbocsátással ér véget.

Eljárások az adatminőség biztosítására

Minta nagysága:

Célunk, hogy minden egymást követő, részt vevő intenzív osztályra felvett beteget bevonjunk, hogy csökkentsük a lehetséges kiválasztási torzítást és minimalizáljuk az ellátási folyamatok időbeli változásait. Az LMIC-k (közzétett és nem publikált) összesített adatai alapján, beleértve az ugandai intenzív osztályokat is2,10,12,26-31, az invazív gépi lélegeztetésben részesülő betegek legalacsonyabb mért mortalitása körülbelül 40% volt. Összesen 250 esemény (haláleset) lehetővé tenné, hogy legalább 25 kapcsolódó változót értékeljünk többváltozós modellekben. Ezért legalább 625 invazív gépi lélegeztetésben részesülő, a jogosultsági feltételeknek megfelelő beteget bevonunk.

Hiányzó adatok kezelése:

A vizsgálati időszak alatt a vizsgálati célokkal kapcsolatos minden adat kötelező lesz az összes tanulmányi intenzív osztály számára. A tanulmányplatform hiányosság esetén megjelöli a hiányzó adatokat az adatgyűjtőnek. Minden egyes helyszíni lead biztosítja a bevitt betegek érvényesítését és az adatok teljességét hetente, hogy ne hiányozzanak az adatok. Ez egy prospektív, regiszterbe ágyazott vizsgálat, és arra számítunk, hogy a hiányzó adatok alacsony százaléka a vizsgálat elsődleges céljaihoz kapcsolódik.

Statisztikai analízis:

Az intenzív osztály és a betegek jellemzőit standard leíró statisztikák és jelentett folytonos változók segítségével írjuk le, mint átlag ± szórás vagy medián (25%-75%-os interkvartilis tartomány, IQR), szükség szerint. A megfelelő változók és az eredmények közötti egyváltozós asszociációt varianciaanalízis, Kruskal-Wallis, Student t teszt, Mann-Whitney teszt, khi-négyzet teszt és Fisher-féle egzakt teszt segítségével teszteljük.

Többszintű, többváltozós logisztikus regressziós modellek segítségével vizsgáljuk a szervezeti tényezők és a betegek jellemzőihez igazodó elsődleges kimenetel közötti összefüggést. Egy kétszintű modell illeszkedik az első szinten a betegszintű fix effektusokhoz, a második szinten az intenzív osztályszintű fix hatásokhoz, valamint az intenzív osztályra jellemző véletlen hatásokhoz. Előzetesen meghatározunk több modellt a betegek és az egység szervezeti dimenzióinak megjelenítésére. Ezután olyan változókat illesztünk be a modellekbe, amelyek az egyváltozós elemzés során <0,20 P értékű eredményhez kapcsolódnak. Nem vesszük figyelembe az e-TropICS pontszámok kiszámításához használt változókat. A végső modellben több változót alkalmazunk, függetlenül azok klinikai jelentőségéből adódó statisztikai szignifikanciájától, beleértve a 24/7 intenzív, rendszeres multidiszciplináris körök és a nővér/ágy arány jelenlétét a végső modellben. Ezen túlmenően alcsoport-elemzéseket végzünk, a betegeket a befogadás típusa (orvosi vs. sebészeti) és az e-TropICS tertilis szerint rétegezve. Az alternatív modellek közötti választáshoz az Akaike információs kritériumot, a valószínűségi arányokat és a modell maradékait használjuk. A 0,05-nél kisebb kétirányú P-értékeket statisztikailag szignifikánsnak tekintettük. Minden statisztikai elemzést az R-ben (http://www.r-project.org) és az SPSS 21-ben (IBM Corp., Armonk, NY) végeznek. A részletes statisztikai elemzési tervet a tanulmány befejezése és az adatbázis zárolása előtt online elérhetővé teszik.

Etika és terjesztés:

Etikai jóváhagyás és beleegyezés a részvételhez Ezt a tanulmányt a Helsinki Nyilatkozat (Fortaleza, Brazília, 2013. október) elvei szerint végezzük. E vizsgálat elvégzéséhez az illetékes etikai és tudományos felülvizsgálati bizottságtól, valamint a kórházi igazgatástól kell jóváhagyást kérni.

A vizsgálatba való felvételtől számított 72 órán belül halasztott beleegyezést kell szereznünk a törvényes képviselőtől, mivel a legtöbb intenzív osztályon történő felvétel sürgősségi felvétel, és előfordulhat, hogy a tájékoztatáson alapuló beleegyezés a felvétel kezdeti 48 órájában nem lehetséges. Emellett kivétel nélkül az intenzív osztályra lélegeztetőgépes támogatás céljából felvett betegek nem tudnak tájékozott beleegyezést adni. Az orvosi kezelési megállapodásról szóló törvény (WGBO) értelmében jogi képviselői szerepet vállalhatnak: előre meghatározott képviselő, férj vagy feleség, bejegyzett élettárs vagy más élettárs, szülő vagy gyermek, testvér vagy nővér, és egyébként kurátor bíró nevezi ki. Azon betegek esetében, akiknek nincs törvényes képviselője, és nem tudnak tájékozott beleegyezést adni a kórházi tartózkodás során, a beleegyezésről lemondunk. A késleltetett beleegyezéssel bevont intenzív osztályos betegek tapasztalatai főként pozitívak, amint azt a NICE-SUGAR vizsgálat is mutatja, amelybe a résztvevőket halasztott beleegyezéssel vonták be32. A betegek többsége elégedett volt a képviselő döntésével (93%), és beleegyezését adta volna, ha megkérdezik (96%)33.

A kérdező által végzett felmérés lefolytatásához minden intenzív osztály igazgatójának és/vagy felelős ápolónőjének szóbeli beleegyezését kell kérni.

Elterjesztés:

A vizsgálati eredményeket az eredményektől függetlenül publikálásra benyújtjuk a befejezést és az elemzést követően. A tanulmány eredményeit széles körben elérhetővé tesszük, ideértve a konferenciákon és a lektorált folyóiratokon keresztül történő terjesztést is.

Adatmegosztás:

A szerzők arra biztatják az érdeklődőket, hogy adatmegosztási kérelmeikkel forduljanak a megfelelő szerzőhöz, beleértve a további, nem publikált adatokhoz való hozzáférést is. Az ICRU egy nagyobb hálózat része, amely Data Access Committee-t (DAC) nevezett ki. A gyűjtött adatokat a DAC írásos jóváhagyását követően kutatási célokra harmadik felekkel lehet megosztani.

Megbeszélés és tanulmányi állapot:

A MOTIVATE-ICU regiszterbe ágyazott tanulmány célja, hogy azonosítsa az invazívan lélegeztetett betegek kimenetelével kapcsolatos, potenciálisan módosítható tényezőket egy alacsony jövedelmű országban.

A donabedi modell szerint az egészségügyi ellátás minőségének javítása és az érdeklődésre számot tartó eredmények javítása három összetevőn nyugszik; a szerkezet, a gondozási folyamatok és az eredmények.34 A HIC-k különböző tanulmányai az intenzív osztályok szervezeti felépítéséről, az ellátási csomagokról és protokollokról kimutatták, hogy jelentős hatással vannak a mortalitás csökkentésére, a lélegeztetés időtartamára és az intenzív osztályon való tartózkodás időtartamára; bár bizonyos vonatkozásokban némi következetlenséggel.6,11,35-37 A Brazíliában, egy felső közepes jövedelmű országban (UMIC) végzett ORCHESTRA-tanulmányból jelenleg ismereteink alapján a szervezeti tényezők, beleértve a protokollok végrehajtását, a legfontosabb célpontok az intenzív osztályok eredményeinek és hatékonyságának javítására38,39. Jelentős mennyiségű adat áll rendelkezésre az LMIC-k intenzív osztályainak fizikai szerkezeti felépítéséről és személyzetéről20, 26, 40, 41, de korlátozott mennyiségű adat áll rendelkezésre a szervezeti jellemzőkről és gondozási folyamatokról, valamint ezek hatásáról az alacsonyabb jövedelmű környezetekben, például Ugandában.

A bizonyítékokon alapuló gondozási folyamatok magasabb jövedelmű környezetből történő közvetlen megvalósítása nem feltétlenül hoz hasonló eredményeket, ha erőforrásszegény környezetben hajtják végre. Például két afrikai tanulmány, amelyek a folyadékterápiát a HIC-k protokollja szerint alkalmazták, több kárt, mint hasznot tárt fel mind a kritikus állapotú felnőtteknél, mind a gyermekpopulációnál18,19. Más folyamatok esetében az LMIC-ekben történő végrehajtás következetesen javult, de az eredmények továbbra is elmaradnak a HIC-ekhez képest, és valószínűleg számos tényező befolyásolja. Például a mechanikus védőlélegeztetés alkalmazása az ARDS-ben nem szenvedő betegeknél összehasonlíthatónak bizonyult a MIC és a HICS között a lélegeztetés első napjaiban, de nagy különbség volt az intenzív osztályos mortalitásban14. Ugyanez volt megfigyelhető az ARDS betegek lélegeztetésénél, bár kis eltéréssel a védőlélegeztetés megvalósításában1,6.

A tracheostomia elhelyezése és időzítése az egyik kulcsfontosságú lehetséges beavatkozás, amely valószínűleg hatást gyakorol az alacsony erőforrás-igényű körülmények között a HIC-hez képest. A tracheostomia időzítése, miközben javítja az intenzív osztályon való tartózkodást és a gépi lélegeztetés időtartamát, nem volt hatással a HIC42-44 mortalitásra, de korlátozott erőforrásokkal rendelkező környezetben jelentős hatással lehet. A MOTIVATE-ICU előre megtervezett altanulmánya feltárja az időzítést, a szövődményeket és a kimeneteleket az olyan alacsony jövedelmű országokban, mint Uganda, tracheostomián átesett betegeknél, kiegészítve más afrikai országok LMIC-itől származó adatokat45,46.

A jelenlegi tanulmány erősségei a prospektív tervezés, a nyilvántartásba ágyazott jelleg és a többközpontú befogadás. Ennek a tanulmánynak számos lehetséges korlátja van. Például miközben erőfeszítéseket tesznek az adatok minőségének biztosítására és a hiányzó adatok csökkentésére, az elektronikus adatgyűjtésre való támaszkodás és a tanulmány prospektív jellege továbbra is kihívásokba ütközhet az adatok teljessége és pontossága több központban. A tanulmány megállapításai, különösen a szervezeti felépítéssel és a folyamatokkal kapcsolatos tényezőkkel kapcsolatosak, specifikusak lehetnek az alacsony jövedelmű országok kontextusában, és így nem általánosíthatók a különböző egészségügyi rendszerekkel, erőforrásokkal és intenzív osztály-képességekkel rendelkező környezetekre. Az intenzív osztályok szervezeti felépítését felmérő keresztmetszeti felmérés önbevallásos adatokra támaszkodik, ami torzításokat és pontatlanságokat vezethet be.

Köszönetnyilvánítás:

Köszönetet mondunk a részt vevő kórházak minden helyszínének vezetőjének és adatbeírójának, valamint a Critical Care Asia Africa hálózatának a támogatásért és a tanulmány sikerében való részvételért.

Finanszírozás:

A tanulmányt a Wellcome-díj, a Collaboration for Research, Implementation and Training in Critical Care in Asia and Africa (Támogatási szám: 224048/Z/21/Z) támogatja.