Semplici studi osservazionali di terapia intensiva (SOCCS)

Procedure di registro:

I pazienti idonei saranno inclusi entro 3 ore dal loro arrivo nell'unità di terapia intensiva. Dopo l'inclusione, tutti i parametri dello studio saranno ottenuti attraverso l'esame fisico e fisiologico. Questo sarà ripetuto a circa 12 ore e circa 24 ore dopo.

Monitoraggio:

Il monitoraggio sarà eseguito da ricercatori indipendenti del dipartimento di terapia intensiva del Centro medico universitario di Groningen (UMCG). Gli audit sono previsti una volta all'anno.

Reclutamento:

L'inclusione dei pazienti e le misurazioni delle variabili saranno eseguite dal coordinatore dello studio o da un co-ricercatore sotto la supervisione e la responsabilità del ricercatore principale. A causa della sua natura osservazionale, non sarà ottenuto il consenso informato per questo studio.

Verifica dei dati di origine:

Al momento dell'inclusione, tutte le variabili emodinamiche convenzionali sono derivate dall'esame fisico e dalla registrazione dei dati dal monitoraggio emodinamico di base (monitor Philips ImageVue con tracciamento della frequenza cardiaca, elettrocardiogramma (ECG), SpO2, pressione arteriosa dalla misurazione della pressione della linea arteriosa e/o da misurazioni non invasive monitoraggio della pressione arteriosa). Tutte le variabili sono predefinite (vedi dizionario dei dati) per standardizzare tutte le misurazioni effettuate dagli studenti ricercatori.

Le caratteristiche generali del paziente e le misurazioni di laboratorio sono state registrate dalle cartelle cliniche elettroniche e i punteggi Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II e IV, Simplified Acute Physiology Score II (SAPS) sono stati estratti dal nostro database locale NICE (National Intensive Care Evaluation). Il follow-up della mortalità per tutte le cause a 90 giorni e 3 anni viene acquisito utilizzando il database dei registri personali municipali. Il follow-up a lungo termine viene raccolto attraverso varie risorse, come le cartelle cliniche, i medici di famiglia e/o il contatto diretto.

Raccolta dati:

Entro 3 ore dal ricovero in terapia intensiva, tutte le variabili saranno ottenute attraverso un esame clinico una tantum variabili e infermieri e medici saranno chiesti i loro pronostici. Altre variabili (es. valori di laboratorio e di imaging) saranno ottenuti dalle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti. La motivazione ei dettagli specifici della misurazione di ciascuna variabile sono ampiamente descritti di seguito.

Variabili circolatorie sistemiche:

Frequenza cardiaca (HR): verrà registrata dal monitor elettrocardiografico al posto letto. In caso di ritmo irregolare (es. fibrillazione atriale) gli investigatori utilizzeranno la frequenza cardiaca media nell'arco di un minuto. Oltre alla frequenza cardiaca verrà registrata la presenza di fibrillazione atriale.

Pressione arteriosa sistolica (SBP), pressione arteriosa diastolica (DBP) e pressione arteriosa media (MAP): questi saranno ottenuti mediante misurazione intravascolare utilizzando una linea arteriosa, che fa parte delle cure abituali. Se non viene inserita alcuna linea arteriosa, verrà raccolta la misurazione non invasiva.

Pressione venosa centrale (CVP): verrà registrata nel caso in cui sia presente una linea venosa centrale nella vena giugulare interna o succlavia.

Variabili circolatorie micro e periferiche:

Tempo di riempimento capillare (CRT): verrà misurato dopo 10 secondi di pressione decisa preferibilmente sulla falange distale dell'indice e sulla parte centrale del ginocchio. Non verrà utilizzato alcun punteggio limite, ma una misurazione continua a causa della discrepanza nei valori considerati normali da diverse ricerche per CRT.

Temperatura cutanea (Tskin): sarà misurata soggettivamente e oggettivamente. La misurazione soggettiva sarà condotta palpando le estremità del paziente. Sarà fatta una distinzione tra "caldo" e "freddo" utilizzando la superficie dorsale delle mani dell'esaminatore. I pazienti saranno considerati con estremità della pelle "fredde" se tutte le estremità esaminate sono considerate fredde o se solo le estremità inferiori sono fredde nonostante le estremità superiori calde.

Per oggettivare la temperatura cutanea, l'uso di una differenza di temperatura dal centro alla periferia e dalla periferia all'ambiente (rispettivamente dTc-p e dTp-a) o il gradiente di temperatura cutanea dall'avambraccio al dito (Tskin-diff) hanno stato proposto in letteratura. Gli investigatori utilizzeranno le misurazioni dal centro alla periferia:

Differenza di temperatura dal centro alla periferia (dTc-p): per misurare questa differenza, i ricercatori confronteranno la temperatura della vescica, misurata da un catetere termistore della vescica, con la temperatura del piede, misurata da una sonda cutanea (DeRoyal Skin Temperature Sensor prodotto n. 81- 010400EU) sul piede sinistro o destro (dorso). Gli investigatori useranno la temperatura della vescica come surrogato della temperatura centrale e la temperatura della punta come misura periferica. In letteratura viene generalmente utilizzata come limite superiore una differenza di temperatura di 5°C o 7°C. Gli investigatori considereranno quindi valori superiori a 7°C come anormali.

Il punteggio screziato: questo punteggio è stato descritto da Ait-Oufella et al nel 2011. La screziatura è la decolorazione a chiazze della pelle causata da una disfunzione del microcircolo. Di solito coinvolge l'area intorno al ginocchio. Il punteggio Mottling varia da 0 a 5, a seconda dell'estensione dell'area screziata. Un punteggio di 0 o 1 è considerato lieve, 2 o 3 moderato e 4 o 5 grave.

Produzione di urina (ml/kg/h): anche questa viene misurata come parte delle cure regolari. Gli investigatori utilizzeranno la produzione totale di urina prima dell'esame (cioè dall'ammissione all'esame). Nei pazienti con insufficienza renale preesistente non verrà utilizzata la gittata urinaria.

Altre variabili:

Frequenza respiratoria: questa verrà registrata dal monitor elettrocardiografico al posto letto. Se un paziente è in ventilazione meccanica, vedere di seguito.

Ventilazione meccanica: verranno raccolti dati sulla presenza e tipologia di ventilazione meccanica, nonché informazioni di base sulle condizioni respiratorie (es. PEEP e FiO2).

Uso di inotropi e vasopressori: verrà registrato qualsiasi fabbisogno, tipo, dose e velocità di inotropo o vasopressina. Sono considerati inotropi/vasopressori noradrenalina, vasopressina, dobutamina, dopamina e milrinone. Considerati sedativi sono midazolam, propofol e S-ketamina.

Stime della funzione della pompa e della circolazione periferica: una stima verrà effettuata da un membro del team curante o dal ricercatore.

Lattato sierico, emoglobina, troponina-T e creatinina: questi sono determinati come parte delle cure regolari. Ai fini dello studio gli investigatori utilizzeranno il valore più vicino al nostro esame.

Verranno registrati anche altri valori biochimici determinati nell'ambito delle cure regolari, come pH, leucociti, ematocrito, eccetera.

Dopo che l'esame clinico è stato eseguito, le informazioni sulle seguenti caratteristiche generali saranno estratte dal database NICE. Ciò include dati demografici (come BMI, età e sesso), anamnesi, diagnosi e gravità della malattia valutati dalle diverse generazioni dei punteggi APACHE, SAPS, Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) e tutti gli altri modelli di previsione pubblicati. A tal fine, verrà creata e pubblicata un'ampia ricerca bibliografica e successivamente eseguita per garantire l'inclusione di tutti i modelli pubblicati con le loro variabili. Inoltre, gli investigatori raccoglieranno i valori di laboratorio (i dettagli sono descritti sopra), la produzione di urina (i dettagli sono descritti sopra) e l'ECG di ammissione di routine e l'imaging. Dopo 30 giorni gli investigatori valuteranno nuovamente le cartelle dei pazienti per raccogliere informazioni sulla degenza totale in terapia intensiva in giorni.

Gestione dati:

I dati verranno registrati utilizzando OpenClinica e trasferiti per l'analisi. Dopo il trasferimento da OpenClinica, tutti i dati verranno gestiti in un database creato utilizzando Stata versione 15 (StataCorp, College Station, TX). Tutti i soggetti dello studio riceveranno un ID del soggetto dello studio, compilato con il nome dello studio e il loro numero di inclusione. Questo ID soggetto di studio verrà utilizzato sia in OpenClinica che in Stata. Solo un ricercatore con le proprietà dell'account "direttore dello studio" in OpenClinica sarà in grado di collegare l'ID del soggetto dello studio al numero del paziente.

Valutazione della dimensione del campione:

Ogni anno 3000 pazienti vengono ricoverati in una delle quattro unità di terapia intensiva. Circa 1500 di questi ricoveri sono ricoveri di emergenza non pianificati. I ricercatori stimano che la metà di questi ricoveri non pianificati soddisfi i criteri di inclusione. Ciò lascia 750 pazienti idonei per l'inclusione. Tuttavia, gli investigatori presumono che non saranno in grado di includere tutti i pazienti idonei per motivi logistici e pratici. Pertanto, i ricercatori mirano a includere 400 pazienti all'anno.

Piano per i dati mancanti:

In primo luogo, verrà esplorato lo schema alla base dei nostri dati mancanti: mancanti completamente a caso, mancanti a caso o mancanti non a caso. Sulla base dell'esperienza precedente con il SICS-I, si prevede che i dati mancheranno in modo casuale. Pertanto, le analisi primarie saranno condotte con imputazione per i dati mancanti utilizzando imputazioni multiple. La solidità delle conclusioni sarà verificata mediante analisi di sensibilità secondarie comprendenti solo i dati disponibili.

Piano di analisi statistica:

Gli investigatori utilizzeranno le caratteristiche generali per creare una tabella di base. Le analisi statistiche saranno eseguite utilizzando Stata versione 15 (StataCorp, College Station, TX). I dati saranno presentati come medie con deviazione standard se distribuiti normalmente o come mediane con intervalli in caso di dati distorti.

Verranno condotte analisi univariate e tutte le variabili con p<0.1 saranno incluse nei modelli multivariati. Le analisi multivariate saranno condotte utilizzando un modello stepwise. La gittata cardiaca sarà modellata usando la regressione lineare e la mortalità sarà modellata usando la regressione logistica. Tutte le analisi saranno aggiustate per età e sesso; altre caratteristiche generali non verranno aggiunte al modello in modo standard. Tutte le analisi saranno testate a due code e i valori p inferiori a 0,05 saranno considerati statisticamente significativi.

Se la dimensione del campione lo consente, i ricercatori condurranno un'analisi in diverse sottopopolazioni. Esempi di sottopopolazioni che possono essere idonee per ulteriori analisi sono quelle con sepsi e/o grave shock circolatorio.

I piani futuri includono l'uso di metodi di Machine Learning per ulteriori analisi dei dati. Il SOCCS è stato progettato in modo che la raccolta dei dati sia allo stesso tempo il più uniforme e vasta possibile. Come descritto in precedenza, la quasi totalità dei pazienti ricoverati in terapia intensiva sarà inclusa, grazie alla disponibilità di un team di studenti formati e reperibile 24 ore su 24. Ciò garantisce l'inclusione di nuovi pazienti in qualsiasi momento e offre la possibilità di creare un ampio insieme di dati uniformi. Molte variabili vengono registrate accuratamente al letto del paziente per tutti i pazienti ricoverati in terapia intensiva, entro 3 ore dal ricovero. Sia i progetti di analisi dei dati più tradizionali che quelli più innovativi beneficiano di un processo di raccolta dati ottimale. Tutti i dati raccolti per lo studio SOCCS saranno compilati in un database ampio e completo, dal quale possono essere facilmente definiti e impostati studi di modellazione predittiva basati sull'apprendimento automatico. In una fase successiva, questi dati saranno utilizzati per la costruzione di modelli predittivi o di stratificazione del rischio, che mirano a tracciare probabilisticamente l'evoluzione dei pazienti critici o ad evidenziare parametri potenzialmente interessanti per studi successivi.

Machine Learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai data scientist di progettare algoritmi supervisionati o non supervisionati per "imparare" da campioni di dati generalmente di grandi dimensioni mediante inferenza. Il ML è nato come metodo ben noto nell'analisi genetica, e da allora si è diffuso in molti altri campi della medicina. È stato dimostrato il suo potenziale per promuovere la ricerca clinicamente orientata, principalmente nell'identificazione e nell'assegnazione di priorità a specifiche componenti dell'assistenza, il cui studio può portare il massimo beneficio ai pazienti. Inoltre, l'uso di framework basati su ML in terapia intensiva è stato segnalato da diversi autori, utilizzando diversi tipi di dati. Questi dati possono essere ottenuti in diversi modi, il più comune dei quali è attraverso misurazioni al letto del paziente, come quelle eseguite per gli studi SOCCS e SICS, o raccogliendo un numero maggiore di parametri da precedenti dati fisiologici da un gruppo di soggetti simili.