Biomarcatore elettroencefalografico per predire il delirio postoperatorio

Gli stati di disfunzione cognitiva post-operatoria acuta sono una delle complicanze più frequenti nei pazienti anziani dopo l'intervento chirurgico, essendo la POD la più importante. Precedenti studi hanno dimostrato che l'incidenza di POD nei pazienti più anziani varia tra il 10 e il 50%. I pazienti che sviluppano POD hanno esiti a lungo termine peggiori, come una maggiore durata della degenza ospedaliera, l'istituzionalizzazione alla dimissione e una mortalità ancora più elevata. Di conseguenza, i costi umani ed economici associati alla POD rappresentano un problema importante per i sistemi sanitari di tutto il mondo.

Un elemento chiave per ridurre la POD e il suo carico sull'assistenza sanitaria è la diagnosi precoce. Gli attuali strumenti di valutazione del rischio sono incentrati su approcci clinici basati su test cognitivi (es. MoCA) e/o modelli di previsione che utilizzano le variabili cliniche dei pazienti (es. punteggio DELPHI). Abbiamo sviluppato una strategia che utilizza le caratteristiche EEG intraoperatorie come elementi costitutivi per un nuovo modello predittivo di valutazione del rischio POD. Questo sistema, chiamato PEUMA, utilizza i dati ottenuti da 95 pazienti da uno studio precedente (NCT04214496).

Questo sarà uno studio osservazionale multicentrico (cinque centri) e il suo risultato primario sarà la capacità di PEUMA di prevedere la POD.

Per calcolare la dimensione del campione, è stata utilizzata la metodologia descritta da Riley et al. Questo metodo è appositamente progettato per i modelli di previsione clinica. Tale strumento è disponibile online (https://mvansmeden.shinyapps.io/BeyondEPV/). I parametri utilizzati sono stati i seguenti:

• Numero di candidati predittori: 4
• Frazione di eventi: 0,22. Il 22% è stato utilizzato perché è l'incidenza della POD nell'analisi dei dati preliminari della prima fase e questi sono nell'intervallo di segnalazione comune a livello mondiale.
• Errore di stima del classificatore: 0,06. Gli autori suggeriscono errori di previsione piccoli quando si valutano i risultati binari (Sì POD/No POD) Il calcolo indica una dimensione del campione di 240 pazienti. Considerando una perdita del 10% (nei risultati preliminari della prima fase la perdita era dell'8%), la dimensione del campione è di 264 pazienti.