Associazioni tra trattamento COVID-19 ARDS, traiettorie cliniche e liberazione dal ventilatore meccanico: un'analisi del set di dati NorthCARDS (NorthCARDS)

Gli investigatori sfrutteranno il set di dati NorthCARDS per questa analisi. Questo set di dati include oltre 1500 persone ammesse al Northwell Health System che avevano test COVID19 positivi alla PCR e che erano state ventilate meccanicamente in modo invasivo per ARDS. Lo sviluppo del registro è stato avviato nell'aprile 2020 e continua con la raccolta di dati prospettici per tutti i pazienti ARDS COVID19 ventilati meccanicamente tra gli ospedali Northwell Health. La strutturazione e l'ingegneria dei dati è informata da una revisione multidisciplinare settimanale che include medici in prima linea, scienziati dei dati, biostatistici e ingegneri dei dati nell'ambito dell'informatica medica. La selezione casuale dei pazienti per la revisione della cartella personale "manuale" avviene per l'assunzione e la registrazione dei dati.

I due risultati da modellare utilizzando analisi di regressione multivariata saranno:

1. Indice sopravvivenza ospedaliera e
2. Tempo di liberazione dalla ventilazione meccanica.

La liberazione dalla ventilazione meccanica sarà definita come l'estubazione non palliativa e l'estubazione persistente per più di una settimana. Gli esiti saranno ottenuti dalle interrogazioni del fascicolo sanitario elettronico. I pazienti in cui gli investigatori non hanno dati sugli esiti entro il 30 novembre 2020 saranno censurati nelle analisi e le statistiche descrittive saranno riassunte e presentate separatamente.

Gli investigatori affronteranno questa analisi utilizzando entrambi i metodi basati su ipotesi in cui i fattori di rischio noti per esiti negativi saranno inclusi nei modelli di regressione multivariata (regressione logistica per il modello 1 e rischi proporzionali di Cox per il modello 2); e gli investigatori eseguiranno anche la selezione delle variabili basata sui dati per i modelli. I fattori di rischio definiti a priori che saranno inclusi nei modelli saranno: età, sesso, indice di massa corporea, stato funzionale al basale (casa di cura contro ricovero in comunità), comorbidità (malattia coronarica, malattia renale cronica, disturbi neurologici, BPCO, diabete, cancro attivo, ipertensione); Trattamenti ospedalieri (per i valori continui saranno (max, mediana, traiettoria)) compresi i livelli di PEEP, Driving Pressure, FiO2, ipossiemia (PaO2:FiO2), tipo di ventilatore meccanico (portatile o meno), farmaci mirati al COVID (ad es. azitromicina , idrossiclorochina, corticosteroidi); e danni agli organi terminali in ospedale: disfunzione epatica, disfunzione renale, coagulopatia (catturata tramite punteggi SOFA), disfunzione cardiaca e shock che richiedono vasopressori/inotropi. L'orario di calendario, il tipo di ospedale (ospedale di comunità rispetto a quello terziario) e la capacità ospedaliera (misurata come numero di letti ospedalieri riempiti e tempo dall'ordine di ricovero in pronto soccorso al trasferimento a un letto di degenza) saranno inclusi nelle analisi per tenere conto del tempo e influenze sistemiche dei risultati.

I modelli finali includeranno variabili selezionate attraverso un processo di selezione all'indietro, insieme a variabili classificate in alto attraverso metodi guidati dai dati, tra cui un modello di regressione logistica regolarizzato dalla penalità Lasso e il modello dei rischi proporzionali di Cox regolarizzato dalla penalità Lasso. Le prestazioni del modello saranno valutate per il Modello 1 (sopravvivenza ospedaliera) utilizzando la statistica C.

Le prestazioni del modello per il modello 2 (tempo alla liberazione del ventilatore meccanico) saranno basate sulla statistica C adattata per i dati censurati.

Gestione dei dati mancanti: quando mancano i dati sugli esiti per il Modello (1) (sopravvivenza ospedaliera), se manca meno del 5% degli esiti, verrà utilizzata l'analisi completa del caso; se manca più del 5%, l'analisi di sensibilità verrà eseguita assumendo che tutti gli esiti mancanti siano scaduti o vivi per vedere se i risultati sono simili a quelli che utilizzano l'analisi completa del caso.

Quando mancano i dati dell'esito per il Modello (2) (liberazione dalla ventilazione meccanica) l'esito mancante sarà considerato come censurato.

Se complessivamente <5% della nostra coorte ha dati mancanti per qualsiasi fattore di rischio, verranno inclusi solo i pazienti con valori completi per tutti i fattori di rischio (gli altri verranno scartati).

Se > 5% della coorte mancano dati per qualsiasi fattore di rischio, i dati mancanti verranno imputati utilizzando l'attribuzione multipla.

Se un fattore di rischio manca in > 50% dei pazienti, la variabile non sarà inclusa nell'analisi.

Ingegneria delle caratteristiche/riduzione dei dati: Verificheremo anche se le combinazioni di covariabili considerate come un'unica covariabile aumentano le prestazioni del modello. Ciò includerà l'indice di malattia COVID-19 (combinazione di marcatori iperinfiammatori, indice PaO2:FiO2 al momento dell'intubazione, che richiede vasopressori al momento dell'intubazione e indice di ossigenazione) e l'aderenza ai protocolli di trattamento standard dell'ARDS (Driving Pressure, se riceve meno superiore a 6-8 cc/kg di peso corporeo previsto e con o senza pronazione).