Impatto della tensione arteriosa da CO2 sulla gestione e sull'esito nei pazienti con insufficienza respiratoria ipossiemica acuta e ARDS (CO2 LUNG SAFE)

Questo studio affronterà una serie di preoccupazioni specifiche, tra cui:

1. l'incidenza di ipocapnia e ipercapnia;
2. i fattori (es. modalità ventilatoria) che contribuiscono all'ipocapnia e all'ipercapnia;
3. l'impatto dell'ipocapnia e dell'ipercapnia sulla progressione dell'ARDS, la durata della ventilazione, la degenza in terapia intensiva, la degenza ospedaliera e l'esito del paziente;
4. l'impatto del pH (causa respiratoria rispetto a quella metabolica) sulle variabili di esito.

LUNG SAFE era uno studio osservazionale prospettico. Non c'è stato intervento del paziente. L'analisi corrente è un'analisi secondaria di questo database esistente.

I dati saranno estratti dal database su tutti i pazienti che soddisfano i criteri di inclusione per ARDS (durante i primi 2 giorni dall'insorgenza di AHRF) per le seguenti variabili: caratteristiche demografiche del paziente (età, sesso) e comorbidità croniche, PCO2 arteriosa, pH nei primi 48 ore, dati sul rapporto P/F nel corso della malattia, durata della ventilazione, degenza in terapia intensiva, sopravvivenza ospedaliera nei pazienti identificati come esposti a ipocapnia (pCO2 < o = a 30 mmHg) e ipercapnia (PCO2 > o = a 45 mmHg); Principali variabili ventilatorie: modalità di ventilazione, volume corrente, respirazione.

Le statistiche descrittive includeranno proporzioni per categoriale e media (deviazione standard) o mediana (intervallo interquartile) per variabili continue, in base alla distribuzione dei dati. La quantità di dati mancanti nel database LUNG SAFE è bassa, quindi non verranno fatte ipotesi per i dati mancanti.

Al fine di indagare la relazione tra PaCO2 e fattori di gestione, i ricercatori stratificheranno la popolazione in studio in base alla presenza o all'assenza di ipercapnia e valuteranno le differenze nei fattori di gestione, utilizzando test statistici appropriati. In dettaglio, le proporzioni saranno confrontate utilizzando i test esatti del chi quadrato o di Fisher ei valori medi sono stati confrontati utilizzando il test T o il test della somma dei ranghi di Wilcoxon, a seconda dei casi. Il test di Shapiro-Wilks verrà utilizzato per valutare la normalità nella distribuzione dei dati. Inoltre, eseguiranno modelli di regressione logistica univariata e multivariata utilizzando l'ipercapnia come variabile dipendente. Verrà utilizzato un approccio di regressione graduale con livelli alfa significativi di 0,05 (sia per l'ingresso che per la conservazione) per stabilire un insieme di predittori indipendenti. Gli odds ratio (OR) e gli intervalli di confidenza al 95% (CI) saranno riportati come misura di associazione.

Valuteranno l'associazione dell'ipercapnia con i diversi esiti (progressione dell'ARDS, durata della ventilazione meccanica, terapia intensiva e degenza ospedaliera e mortalità) utilizzando modelli di regressione lineare generalizzati (modelli di regressione di Poisson o logistica, in base alla distribuzione degli esiti) e aggiustando la relazione con tutti i possibili fattori di confondimento identificato con un approccio graduale. I risultati saranno riportati come OR, rapporti del tasso di incidenza e corrispondente IC al 95%.

Particolare attenzione sarà data alla relazione e interazione tra pH e PaCO2.

L'analisi di sopravvivenza (approccio Kaplan-Meier) sarà utilizzata per stimare il tempo di liberazione dalla ventilazione meccanica invasiva, di UTI e dimissione ospedaliera e di mortalità ospedaliera entro 28 giorni dall'insorgenza di AHRF in pazienti con e senza ipercapnia. Le differenze nel tempo di sopravvivenza saranno valutate mediante Log-Rank test.