Studio dell'influenza della luna e delle stagioni sui risultati dopo l'intervento chirurgico per riparare la dissezione dell'aorta ascendente (ACS-MOON-1)

L'obiettivo principale di questo studio è determinare se i risultati di Shuhaiber et al. [2013] (vedi citazioni) può essere confermato utilizzando i dati di audit nazionali del Regno Unito.

Una coorte di tutti gli interventi chirurgici di riparazione della dissezione aortica ascendente acuta verrà estratta dal database National Adult Cardiac Surgery Audit (NACSA). L'attuale versione 4.12 del set di dati, disponibile per il download dal sito Web dell'Istituto nazionale per la ricerca sugli esiti cardiovascolari (vedere collegamenti), contiene 168 campi che descrivono in dettaglio le caratteristiche preoperatorie del paziente, i dettagli operativi e gli esiti postoperatori. Il set di dati viene rivisto in modo intermittente per soddisfare le esigenze degli utenti e per rispondere ai cambiamenti nella gestione della cardiochirurgia degli adulti; tuttavia, i campi da analizzare in questo studio non sono stati oggetto di revisioni documentate. I dati estratti devono essere puliti utilizzando la versione 9.9 dell'algoritmo di pulizia NACSA.

Le stagioni devono essere codificate nello stesso modo dello studio pubblicato: autunno (dal 21 settembre al 20 dicembre), inverno (dal 21 dicembre al 21 marzo), primavera (dal 22 marzo al 21 giugno) ed estate (dal 22 giugno al 20 settembre) .

Tre definizioni devono essere utilizzate per le fasi lunari. La prima definizione rispecchia quella impiegata nel lavoro motivante: ogni ciclo lunare da luna nuova a luna nuova deve essere diviso in quattro parti ed etichettato come "Nuovo", "Crescente", "Pieno" e "Calante". La seconda definizione centra ciascuna di queste quattro etichette attorno all'evento nominato: cioè, il periodo "Nuovo" deve essere centrato attorno all'evento della luna nuova stessa, invece di iniziare il giorno di una luna nuova come nella prima definizione. La terza definizione suddividerà il ciclo lunare in 8 periodi centrati sugli eventi, chiamati "Nuovo", "Mezzaluna crescente", "Primo quarto", "Gibboso crescente", "Completo", "Gibboso calante", "Ultimo quarto" e " Pericolo crescente".

Non è necessario esplorare le singole relazioni univariate dei predittori con i risultati in questo lavoro, dato il suo scopo limitato di confermare i precedenti risultati multivariati. La relazione tra i fattori ambientali (stagioni e ciclo lunare) e la mortalità intraospedaliera sarà esaminata mediante regressione logistica multivariata, controllando i fattori di rischio demografico e di mortalità. Le variabili specifiche che possono essere incluse in comune con il lavoro precedente sono l'età, il sesso, l'ipertensione, il diabete, l'insufficienza renale e un indicatore di ricovero nel fine settimana. L'audit nazionale non include informazioni sulla dislipidemia, ma si ritiene che la sua esclusione dal nostro modello non influirà sulla comparabilità del nostro lavoro con lo studio precedente perché nessuno dei modelli pubblicati in precedenza ha mostrato alcun effetto della dislipidemia sui risultati chirurgici. La relazione dei fattori ambientali con la durata del soggiorno (LOS) nei sopravvissuti sarà esaminata utilizzando una regressione lineare multivariata che include gli stessi fattori di rischio del modello di mortalità. Come nello studio pubblicato, LOS sarà trasformato nella scala logaritmica naturale prima dell'analisi.

Eseguiremo tutte le analisi con e senza un sistema europeo per l'adeguamento al rischio del punteggio di valutazione del rischio operativo cardiaco (EuroSCORE) II. L'EuroSCORE II è stato sviluppato specificamente per adeguarsi al rischio di mortalità intraospedaliera. Verrà impiegato qui nonostante la sua assenza dai modelli pubblicati per garantire che l'adeguamento al rischio prima della stima dei contributi dei fattori ambientali sia il più completo ragionevolmente possibile.

Tutte le analisi saranno eseguite utilizzando R versione 3.1.0. I fattori ambientali saranno calcolati utilizzando il pacchetto lunare disponibile nel repository del software CRAN.