Coma indotto da monossido di carbonio: fattori prognostici (Coma-CO)

Il monossido di carbonio è una delle principali cause di letalità correlata al veleno in Francia. Inoltre, i sopravvissuti possono sviluppare gravi sequele neurocognitive. Pochi studi hanno cercato di determinare i fattori prognostici correlati al coma indotto da CO.

Il coma è definito come un punteggio di coma di Glasgow <8. Le sequele neurologiche saranno considerate persistenti quando presenti alla dimissione dall'ospedale.

Questo è uno studio osservazionale retrospettivo. Tutti i pazienti in coma con punteggio di coma di Glasgow <8 a causa di avvelenamento da monossido di carbonio, trattati con ossigenoterapia iperbarica in un ospedale terziario nell'area dell'Île de France, saranno inclusi nello studio. I dati clinici, biologici, iconografici ed elettrofisiologici raccolti dalle cartelle cliniche dei pazienti tra gennaio 2000 e dicembre 2018 saranno analizzati retrospettivamente.

Statistiche

Le caratteristiche della linea di base saranno riassunte utilizzando le statistiche tabulate, vale a dire la mediana [intervallo interquartile, IQR] o le percentuali ("Statistiche") se non specificato.

I test di Fisher esatti verranno utilizzati per confrontare la distribuzione dei risultati binari, mentre i test di somma dei ranghi Wilcoxon non parametrici verranno utilizzati per il confronto delle variabili continue.

Verranno utilizzati modelli di regressione logistica per misurare la forza dell'associazione delle variabili con i risultati, per odds ratio (OR), non aggiustato o aggiustato in modelli multivariabili.

L'imputazione multivariata mediante equazioni concatenate (MICE) sarà utilizzata come metodo per trattare i dati mancanti nelle covariate. Funziona partendo dal presupposto che, date le variabili utilizzate nella procedura di imputazione, i dati mancanti siano Missing At Random (MAR), il che significa che la probabilità che un valore manchi dipende solo dai valori osservati e non da quelli non osservati. Verrà generato un totale di m = 30 set di dati imputati, con le regole di Rubin applicate successivamente per fornire stime medie degli OR. I mouse del pacchetto hanno implementato la procedura MICE all'interno di R.

Tutti i test sono a 2 code con valori p di 0,05 o inferiori che denotano significatività statistica. L'analisi statistica sarà eseguita su R 3.5.1