Modello predittivo time-to-event per le principali complicanze mediche dopo la colectomia

Sfondo: la colectomia pianificata (elettiva o sensibile al tempo) viene eseguita per indicazioni tra cui cancro, malattia infiammatoria intestinale (IBD) e diverticolite. Dopo la colectomia, i pazienti sono a rischio di una serie di complicanze mediche maggiori, tra cui polmonite, infarto miocardico (MI), evento vascolare cerebrale (CVA), tromboembolia venosa (TEV), insufficienza renale acuta (IRA) e sepsi. Tuttavia, diverse complicanze tendono a verificarsi in momenti diversi dopo l'intervento chirurgico. Una previsione accurata del rischio, non solo se una complicanza può verificarsi in un paziente, ma anche quando, è fondamentale per l'educazione del paziente, il monitoraggio e la pianificazione della disposizione. Mentre diversi studi hanno esplorato l'incidenza e la previsione del rischio binario per le complicanze maggiori dopo gli interventi chirurgici, c'è stata una scarsa letteratura sulla modellazione del tempo per la previsione delle complicanze nei recenti dati di coorte di popolazione.

Obiettivi

1. Sviluppare e convalidare internamente i modelli di rischi proporzionali di Cox per prevedere il tempo di complicanza per ogni singola complicanza medica maggiore acquisita nel set di dati del Programma nazionale di miglioramento della qualità chirurgica (NSQIP) dell'American College of Surgeons (polmonite, infarto miocardico (MI), evento vascolare cerebrale (CVA), tromboembolia venosa (TEV), insufficienza renale acuta (IRA) e sepsi) o esiti avversi (mortalità, riammissione), che sono iniziati entro 30 giorni dopo la colectomia elettiva.
2. Sviluppare e convalidare internamente modelli di apprendimento automatico per prevedere il tempo di complicanza per le principali complicanze mediche e gli esiti avversi (come nell'obiettivo 1) entro 30 giorni dopo la colectomia elettiva in NSQIP. Il miglior modello di apprendimento automatico per ogni complicazione sarà confrontato con il modello dei rischi proporzionali di Cox in termini di discriminazione e calibrazione.

Metodi: gli investigatori condurranno un'analisi di sopravvivenza time-to-event in una coorte retrospettiva utilizzando NSQIP®, un set di dati multicentrico raccolto in modo prospettico con più di 150 variabili cliniche entro 30 giorni dall'intervento. Questo set di dati include informazioni sul fatto che al paziente siano state diagnosticate complicanze maggiori (dentro o fuori dall'ospedale) nonché il numero di giorni postoperatori per la diagnosi di complicanze, come definito da criteri standardizzati all'interno del manuale operativo NSQIP. Il set di dati generale sarà collegato al set di dati NSQIP® Procedure Targeted Colectomia, che contiene ulteriori variabili specifiche per la colectomia.

Lo studio sarà riportato secondo le linee guida TRIPOD (Transparent reporting of a multivariable forecast model for individual prognosi or diagnosi) e Guidelines for Developing and Reporting Machine Learning Predictive Models in Biomedical Research.