Valore predittivo del monitor FORE-SIGHT™ per il deterioramento emodinamico

1. Sfondo

   Un accurato monitoraggio emodinamico spesso richiede l'uso di strumenti o cateteri invasivi. Molti di questi strumenti, disponibili per gli adulti, non possono essere utilizzati per neonati e bambini in condizioni critiche, a causa delle loro dimensioni e perché queste tecniche invasive comportano un alto rischio di complicanze. Le tecniche di monitoraggio non invasive che consentono di rilevare stati emodinamici critici sono di grande interesse in questa popolazione.

   FORE-SIGHT™ è uno strumento non invasivo per misurare la saturazione di ossigeno del tessuto cerebrale. I valori di saturazione dell'ossigeno del tessuto cerebrale (SctO2) sono importanti per i medici perché l'ipossia cerebrale (mancanza di apporto di ossigeno al tessuto cerebrale) è una delle principali cause di lesioni cerebrali che si verificano in molte situazioni chirurgiche e cliniche. L'ossimetro cerebrale FORE-SIGHT™ utilizza la tecnologia NIRS (Near Infra-Red Spectroscopy) a base ottica per monitorare la SctO2 assoluta. Funziona proiettando una luce innocua vicino all'infrarosso attraverso il cuoio capelluto e il cranio e nel cervello tramite un sensore usa e getta sulla fronte del paziente. Il dispositivo misura la luce che viene restituita ai rilevatori sul sensore e analizza queste informazioni utilizzando algoritmi brevettati per determinare i livelli assoluti di saturazione dell'ossigeno nel tessuto cerebrale. FORE-SIGHT™ è progettato per monitorare SctO2 in modo continuo e offre ai medici l'opportunità di intervenire prima che si verifichino danni al cervello. Il monitor fa attualmente parte del monitoraggio standard per i bambini sottoposti a bypass cardiopolmonare, in sala operatoria, ed è spesso proseguito nella fase postoperatoria nell'unità di terapia intensiva pediatrica (PICU) degli ospedali universitari di Leuven.

   Numerosi studi hanno evidenziato i potenziali vantaggi del monitoraggio della SctO2 nella fase perioperatoria dopo chirurgia cardiaca o addominale negli adulti [1,2,3,4], così come nei bambini sottoposti a correzioni chirurgiche di difetti cardiaci congeniti [5,6 ,7]. Bassi valori di SctO2 sono associati a un esito peggiore e corrispondono ai dati di altri monitor che indicano che il contenuto di ossigeno del cervello in quel momento è insufficiente. In particolare, la durata delle desaturazioni di SctO2 al di sotto del 55%, 60% e 65% è predittiva di complicanze postoperatorie [8]. Questi studi, tuttavia, hanno analizzato solo l'uso del NIRS come strumento per monitorare il cervello nei momenti in cui è a più alto rischio, durante interventi complessi con una circolazione compromessa. Sebbene non vi siano prove che dimostrino che il processo decisionale basato sui dati NIRS sia favorevole per l'esito del paziente, molti centri utilizzano il NIRS come strumento di monitoraggio al di fuori dell'ambiente chirurgico.

   Poiché il cervello è molto sensibile ai cambiamenti nell'ossigenazione, il monitoraggio di SctO2 potrebbe fornire un'indicazione dei cambiamenti critici nello stato emodinamico del paziente e quindi servire da monitoraggio per lo stato emodinamico generale del paziente. Il presente studio intende esaminare il valore aggiunto del monitoraggio della SctO2 rispetto al monitoraggio di routine dei pazienti pediatrici in PICU, nella fase postoperatoria dopo cardiochirurgia. Idealmente, per essere di valore aggiunto, i cambiamenti di SctO2 dovrebbero precedere un episodio di deterioramento emodinamico.

   La previsione è al centro della medicina di terapia intensiva, in cui i medici utilizzano le loro conoscenze mediche e tutti i dati relativi al paziente per prevedere i cambiamenti nelle condizioni del paziente e somministrare i trattamenti (preventivi) appropriati. Un'unità di terapia intensiva (ICU) è un ambiente molto ricco di dati con diverse fonti di informazioni, come registrazioni di ricovero, anamnesi, analisi di laboratorio di campioni, registrazioni di farmaci e trattamenti e monitoraggio dei segnali vitali. Un sistema di gestione dei dati dei pazienti (PDMS) (MetaVision®, iMD-Soft®, Boston, MA) è stato installato nella nostra terapia intensiva a partire da febbraio 2006. Questo software PDMS raccoglie e integra automaticamente i dati dalle molteplici fonti di informazioni. Uno dei vantaggi di avere tutti i dati relativi ai pazienti in un formato integrato è che possono essere facilmente analizzati attraverso l'uso di tecniche computazionali in generale e data mining in particolare. Queste tecniche fanno uso delle informazioni in database di grandi dimensioni per generare automaticamente modelli che possono essere utilizzati per la previsione (ad esempio per prevedere la probabilità di sopravvivenza di un paziente in terapia intensiva). In studi precedenti il ​​nostro gruppo di ricerca ha mostrato le elevate prestazioni predittive ottenibili con modelli di data mining nel dominio della terapia intensiva.

   In questo studio utilizzeremo tecniche di data mining per valutare il potere predittivo del monitoraggio di SctO2 per il futuro deterioramento emodinamico del paziente in PICU dopo chirurgia cardiaca, analizzando i dati raccolti nel PDMS, incluso il FORE-SIGHT™ NIRS.

2. Obiettivi del progetto

   • Valutare il potere predittivo indipendente del segnale FORE-SIGHT™ NIRS per il futuro deterioramento emodinamico di neonati e bambini in condizioni critiche, nella fase postoperatoria dopo l'intervento cardiaco.

   • Valutare il potere predittivo del segnale FORE-SIGHT™ NIRS per l'esito in neonati e bambini in condizioni critiche, nella fase postoperatoria dopo l'intervento cardiaco.

3. Progettazione dello studio

Studio prospettico, osservazionale, non interventistico. Tutti i bambini idonei saranno monitorati con FORE-SIGHT™, dall'ammissione fino allo svezzamento dalla ventilazione meccanica. Tipicamente, i pazienti ricoverati dopo cardiochirurgia nella PICU degli ospedali universitari di Leuven sono ventilati meccanicamente tra 12 ore e due settimane [8].

Il segnale FORE-SIGHTTM SctO2 sarà cieco al medico al posto letto e verrà memorizzato nel sistema PDMS per l'analisi. I primi 20 minuti di dati dopo l'arrivo in terapia intensiva non saranno utilizzati per l'analisi, poiché durante questo periodo il paziente si stabilizza tipicamente nel nuovo ambiente dopo il trasporto, e i dati non sono quindi caratteristici della degenza in terapia intensiva.

I dati di questi pazienti saranno utilizzati per l'analisi, per costruire modelli predittivi. Una copia del database PDMS, previa rimozione di tutti i dati che fanno riferimento all'identità dei pazienti, verrà utilizzata per l'analisi dei dati. Modelli di data mining, come semplici modelli di regressione logistica, ma anche tecniche di machine learning più avanzate (modelli appresi automaticamente da un algoritmo informatico, come i modelli Decision Tree [9], Bayesian Networks, Gaussian Processes, Support Vector Machines, …), valutare il potere predittivo indipendente del segnale FORE-SIGHT™ rispetto ai dati monitorati di routine.

1. FORE-SIGHT™ per il rilevamento precoce della futura instabilità emodinamica.

In primo luogo, verranno costruiti modelli per valutare il potere predittivo indipendente del segnale FORE-SIGHT™ per rilevare episodi di instabilità emodinamica con 10 minuti di anticipo.

Poiché la gittata cardiaca non viene misurata direttamente in modo invasivo nei bambini, un tale episodio è evidenziato da segni indiretti. Se viene soddisfatto uno o più dei seguenti criteri, questo è considerato un episodio di instabilità emodinamica.

1. Monitoraggio emodinamico • Frequenza cardiaca >160 o <90, per almeno 5 minuti consecutivi • Pressione arteriosa sistolica < 55 (neonati) o < 65 (bambini), per almeno 5 minuti consecutivi

2. Analisi di laboratorio point of care

   • Saturazione venosa (SvO2) <55 (quando è presente cardiopatia cianogenica) o <65 (in tutti gli altri pazienti)

   • Lattato > 2 mmol/L nel prelievo di gas nel sangue arterioso

3. Osservazione clinica • Tasso di diuresi < tasso normale di 0,5 ml/kg/h per 2 ore consecutive

2. FORE-SIGHT™ per la previsione del risultato. In secondo luogo, verranno costruiti modelli per valutare se il segnale FORE-SIGHT™ è predittivo per la durata della degenza in ospedale e in terapia intensiva (LOS), la mortalità e la durata del supporto del ventilatore meccanico (invasivo o non invasivo).

Al fine di valutare le prestazioni predittive per i 2 compiti predittivi, verranno utilizzate le seguenti statistiche: il valore predittivo positivo, l'area sotto la curva ROC (AUROC), la statistica Hosmer-Lemeshow, calibrazione-in-the-large, calibrazione- punteggi di pendenza e Brier.

Il valore predittivo positivo è la proporzione di istanze positive classificate correttamente. Riflette la probabilità che un risultato positivo corrisponda alla condizione sottostante che viene testata.

L'AUROC è una misura della capacità del modello di discriminare tra istanze positive e negative. Di solito AUROC come valutazione è preferito rispetto all'accuratezza in quanto consente di compensare i costi eventualmente diversi di classificare erroneamente un'istanza negativa come positiva, o equivalentemente di bilanciare tra la sensibilità e la specificità del modello.

La statistica di Hosmer-Lemeshow, la calibrazione in grande e la pendenza di calibrazione vengono utilizzate per determinare se un modello è ben calibrato. Questi test valutano se i tassi di eventi osservati corrispondono ai tassi di eventi attesi nei sottogruppi della popolazione. Si dice che i modelli per i quali i tassi di eventi attesi e osservati nei sottogruppi sono simili siano ben calibrati.

Le prestazioni complessive del modello saranno valutate con il Brier Score e la sua versione normalizzata, il Brier Scaled Score. I modelli accurati hanno un errore di previsione complessivo basso e quindi un punteggio Brier basso (al di sotto del valore del caso base per ogni attività).

4 Popolazione studiata

Tutti i bambini di età inferiore ai 12 anni, ammessi alla PICU degli ospedali universitari di Leuven Leuven dopo un intervento di cardiochirurgia sono eleggibili per lo studio, se soddisfano i seguenti criteri di inclusione:

• Ventilato meccanicamente al momento del ricovero in terapia intensiva o intubato dopo il ricovero
• Linea arteriosa a posto.
• Si prevede di rimanere almeno 24 ore nel PICU.

Sono esclusi i pazienti con danno cerebrale effettivo o potenziale, come pazienti con trauma cranico, pazienti con tumori cerebrali o pazienti sottoposti a rianimazione cardiopolmonare (RCP). Sono esclusi anche i pazienti con una condizione o una ferita che proibisce il posizionamento di un sensore frontale.

Lo studio raccoglierà dati per un periodo di 1,5 anni. Saranno reclutati 300 bambini in condizioni critiche. Circa il 20% dei pazienti in PICU presenta eventi di deterioramento clinico e con una durata mediana (IQR) della degenza di 3 (2-7) giorni [8] e almeno un evento al giorno, ci aspettiamo un minimo di 180 eventi di peggioramento della popolazione annuale. Da studi precedenti con una distribuzione di eventi simile [15,16] ci aspettiamo che i nostri modelli risultino in una sensibilità (e specificità) di almeno 0,8, con un errore alfa del 5% e una potenza statistica dell'80%.

Lo studio avrà quindi la potenza statistica necessaria per rilevare il potenziale del segnale FORE-SIGHT™ NIRS nella previsione del deterioramento clinico.