AI per migliorare l'esito dell'arresto cardiaco traumatico

Sfondo

L'arresto cardiaco traumatico (TCA) è la principale causa di morte tra i giovani, ma nei casi in cui è possibile ottenere il ritorno della circolazione spontanea (ROSC), l'esito sembra essere più favorevole rispetto ad altre cause di arresto cardiaco. I dati degli studi basati sui registri hanno mostrato tassi di sopravvivenza variabili tra l'1,5 e il 31,7%. Questa vasta gamma potrebbe essere riflessa dall'eterogeneità nell'inclusione, nella progettazione degli studi e nei sistemi sanitari in diversi paesi o regioni. Inoltre, questa diversità regionale potrebbe essere guidata dalla mancanza di prove relative al trattamento sul posto, al trasporto, ma anche all'interno delle decisioni preospedaliere di sospensione del trattamento. Le cause reversibili di TCA includono emorragia, pneumotorace tensivo, asfissia e tamponamento pericardico, con emorragia incontrollabile che rappresenta circa il 50% degli insulti. Algoritmi specifici sono stati stabiliti dal Consiglio europeo per la rianimazione al fine di affrontare e gestire le cause reversibili del TCA. La gestione del TCA dipende molto dal tempo e dipende da un trattamento preospedaliero avanzato e da ulteriori cure specialistiche nell'ambito di un centro traumatologico. Il Danish Emergency Medical System (EMS) ha introdotto un registro nazionale di referti medici elettronici nel 2016. Questo sistema di referti consente ricerche e quindi l'opportunità di identificare sottogruppi di OHCA.

Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, l'ipotesi è che le ricerche di testo avanzate porteranno a un miglioramento della qualità dei dati dal registro danese dell'arresto cardiaco extraospedaliero. Con questo approccio pionieristico, questo progetto potrebbe contribuire a modificare la gestione del TCA.

Inoltre, ipotizziamo che questi nuovi dati dei rapporti EMS forniscano dati nuovi e centrali sulle cause reversibili, che presumibilmente sono collegate a una maggiore sopravvivenza del TCA. Pertanto, questo studio si propone di:

• Indagare le descrizioni dell'arresto cardiaco traumatico extraospedaliero
• Valutare gli esiti degli arresti cardiaci di origine traumatica
• Valutare i confronti inter e intrasistema

Attraverso l'intelligenza artificiale, questo studio propone un approccio innovativo, poco costoso e di alta qualità per sostituire la convalida manuale del registro danese degli arresti cardiaci, mentre il registro nel suo formato attuale richiede l'esame manuale di 9000 casi all'anno per garantire la validità e qualità del registro nazionale.

Materiali e metodi

Questo studio di follow-up basato sul registro include i dati dei pazienti nel registro elettronico del servizio medico danese per un periodo di 6 anni dal 2016 al 2021 con arresto cardiaco traumatico.

Dati dell'OHCA

I dati sugli OHCA con tentativi di rianimazione in Danimarca sono stati raccolti nel sistema elettronico di segnalazione del servizio medico danese dal 2016. Il registro copre dati dettagliati compreso il rapporto EMS. I dati consistono in voci esecutive e ricerche di testo avanzate di grafici preospedalieri insieme, aumentando l'identificazione e raccogliendo tutti gli OHCA in Danimarca. Tutti i casi sono stati sottoposti a un elaborato processo di convalida di cui tutti gli eventi identificati sono stati letti manualmente. Questo è stato condotto da un team di verifica esterno per confermare l'alta qualità dei dati in tutti i circa 5200 casi di OHCA in Danimarca ogni anno. Nell'ambito di questa pratica di verifica, fonti supplementari di dati sono state collegate a ogni singolo caso di OHCA. Inoltre, i dati consistono in certificati di morte e registrazioni di autopsie dal registro danese delle cause di morte. Le informazioni di sicuro interesse erano la sopravvivenza, la localizzazione, l'inizio della RCP da parte degli astanti, le azioni del personale EMS e la causa della morte.

Identificazione dell'arresto cardiaco traumatico

All'interno di questa diversa entità dell'OHCA sono necessarie ulteriori indagini sui sottogruppi di traumi. Basato sull'apprendimento automatico tradizionale, questo studio si concentra sull'estrazione di caratteristiche definite dal linguaggio naturale, dal registro nazionale dell'OHCA utilizzando un modello bag-of-words. Questo approccio è un metodo di elaborazione del linguaggio naturale per convertire il testo in numeri. Il testo verrà preparato in quanto il metodo richiede la conversione in lettere minuscole, la rimozione di parole d'ordine e punteggiatura e un'ulteriore standardizzazione degli acronimi utilizzati. Infine, le parole saranno ridotte alla radice, spesso rimuovendo i suffissi. Utilizzando le parole trigger predefinite, questa elaborazione consente il text mining e quindi la capacità di ricavare informazioni di alta qualità sull'OHCA relative al trauma dal registro. I casi identificati saranno accoppiati al registro nazionale dopo la convalida manuale esterna.

Variabili incluse

• Età: l'età sarà definita come l'età del soggetto al momento dell'evento.
• Sesso: il sesso sarà definito come maschile, femminile o indeterminato e derivato dai numeri di identificazione personale. Il genere sarà caratterizzato sulla base delle tabelle EMS nei casi senza un numero di identificazione.
• Ritmo iniziale: il ritmo iniziale sarà definito come il primo ritmo osservato dal personale EMS e classificato come defibrillabile, non defibrillabile (asistolia), non defibrillabile (altro) o indeterminato.
• Luogo dell'incidenza: Il luogo sarà caratterizzato come zona residenziale, all'aperto e nella natura, abitazione privata o altro.
• Osservazione dell'evento: gli arresti cardiaci saranno definiti come senza testimoni, con testimoni di astanti o con testimoni EMS.
• Rianimazione cardio-polmonare (RCP): la RCP includerà la RCP avviata dagli astanti e il trattamento EMS con RCP.
• Defibrillazione e utilizzo di defibrillatori automatici esterni (AED): la defibrillazione includerà la defibrillazione da parte di astanti e/o personale EMS. L'utilizzo del DAE prevede l'utilizzo del dispositivo anche nel caso in cui non abbia erogato scariche.
• Tempo di risposta EMS: questo sarà definito come il tempo che intercorre tra la ricezione della chiamata di emergenza da parte di un dispatcher e l'arrivo del primo personale EMS.
• Ricovero in ospedale: Il ricovero in ospedale sarà considerato come uno; trasportato in ospedale o dichiarato morto dal personale EMS.
• Ritorno della circolazione spontanea (ROSC): il ROSC sarà classificato come il raggiungimento del ROSC in qualsiasi momento tra il riconoscimento dell'evento e la cessazione (definito come ricovero ospedaliero o dichiarazione di morte da parte del personale EMS).
• Stato al momento del ricovero in ospedale: lo stato del caso all'arrivo in ospedale sarà definito come ROSC o RCP in corso.
• Sopravvivenza: la sopravvivenza sarà definita come ROSC al momento del ricovero in ospedale, inoltre sarà inclusa la sopravvivenza a 30 giorni, derivata dai dati del registro nazionale dei pazienti.
• Gestione delle vie aeree: include le manovre delle vie aeree eseguite in ciascun caso. Viene definito elencando l'uso di dispositivi aggiuntivi per le vie aeree come le vie aeree nasofaringee, le vie aeree orofaringee nonché l'intubazione endotracheale, il dispositivo sopraglottico e la ventilazione con pallone-valvola-maschera isolata.

Analisi

Tutti i dati saranno pseudo-anonimizzati e tutte le analisi saranno effettuate a livello nazionale aggregato. I dati vengono raccolti utilizzando la dichiarazione STRengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology (STROBE). L'obiettivo di questo studio è chiarire l'eziologia, i dati descrittivi e gli interventi preospedalieri degli ACEO correlati al trauma. Secondariamente viene effettuato un aggiornamento dell'incidenza annuale e del tasso di sopravvivenza. Le statistiche descrittive includono le suddette variabili etichettate con numeri assoluti e percentuali. Le analisi comparative saranno effettuate utilizzando test non parametrici per esaminare i sottogruppi. L'analisi di regressione logistica in avanti verrà eseguita per l'analisi multivariata. All'interno di questa analisi di regressione logistica multivariata verranno elaborate sia variabili note che sconosciute. L'odds ratio per la sopravvivenza sarà calcolato stratificato per eziologia, localizzazione, azioni dell'astante e dell'EMS.

Archivio dati

I dati vengono archiviati su un'unità sicura secondo le istruzioni regionali per la conduzione sicura della gestione dei dati.

Considerazioni etiche

Il GDPR sarà seguito secondo la legge danese e lo studio sarà registrato presso l'Agenzia danese per la protezione dei dati, regione della capitale della Danimarca. Poiché si tratta di uno studio basato su registro, non è richiesta alcuna approvazione etica.

Prospettive

Questo studio fornisce informazioni uniche sul TCA nella popolazione generale della Danimarca; le statistiche descrittive forniscono dati pertinenti basati su un database rivisto e di alta qualità. Inoltre, durante le analisi, una migliore comprensione delle circostanze precedenti e dell'eziologia potrebbe contribuire a migliorare la gestione di questo tipo di arresti. Infine, propone il miglioramento della qualità e lo sviluppo della ricerca osservazionale sulla salute.

Pubblicazione

I risultati finali sono destinati alla pubblicazione in una rivista internazionale sottoposta a revisione paritaria. La partecipazione come coautori sarà decisa secondo i criteri di Vancouver o riconosciuta per fornire l'accesso ai dati. Tutte le regioni EMS regionali danesi riceveranno questo manoscritto prima della pubblicazione per eventuali commenti.

Elenco delle abbreviazioni

TCA Arresto cardiaco traumatico ROSC Ritorno della circolazione spontanea OHCA Arresto cardiaco extraospedaliero EMS Servizio medico di emergenza STROBE Rafforzamento della segnalazione degli studi osservazionali in epidemiologia RCP Rianimazione cardiopolmonare GDPR Regolamento generale sulla protezione dei dati