Tempistica ottimale per la tracheostomia nei pazienti affetti da COVID-19 ventilati meccanicamente invasivamente

Durante la pandemia di COVID-19 diversi studi osservazionali hanno affrontato la questione della tempistica della tracheostomia nei pazienti con COVID-19 trattati con IMV. Come nel caso dei pazienti non-COVID-19, questi studi hanno diverse definizioni di tracheostomia precoce e dei risultati e sono sintetizzati in una meta-analisi che favorisce la tracheostomia precoce (1). In una revisione Cochrane più recente non sono state formulate raccomandazioni (2). Tuttavia, vi è stata un'indicazione di danno derivante dalla tracheostomia precoce, previsto a causa della significativa distorsione temporale dell'immortalità. Il tempo immortale si riferisce al periodo tra l'ammissibilità e l'intervento durante il quale il paziente non può ottenere l'esito di interesse (3). Siamo a conoscenza di uno studio randomizzato che affronta i tempi della tracheostomia nei pazienti con COVID-19 che ricevono IMV. Eeg-Olofsson et al. hanno randomizzato 150 pazienti alla tracheostomia entro 7 giorni o oltre 10 giorni dall'intubazione, non riscontrando differenze nel numero totale di giorni di ventilazione meccanica invasiva (IMV) tra i gruppi (4).

Ipotesi Ipotizziamo che la tempistica della tracheotomia al giorno 9-11 sia indipendentemente collegata a un numero più elevato di giorni liberi da IMV e a diversi esiti secondari quando vengono utilizzati metodi adeguati per neutralizzare il tempo di attesa e il bias del tempo immortale.

Etica Questa ricerca è approvata dall'autorità svedese di revisione etica, Dnr 2020-02144, 13 maggio 2020 con revisioni: Dnr 2021-01170, 23 marzo 2021, Dnr 2021-02824, 8 giugno 2021, Dnr 2021-03395, 12 ottobre 2021. '

Origine dei dati

Utilizzeremo i dati esistenti forniti per un altro progetto. Abbiamo accesso ai dati di:

1. Il registro svedese di terapia intensiva (SIR) è un registro con informazioni sull'ammissione in terapia intensiva (date, diagnosi, procedure come tracheostomia, punteggi di rischio e alcuni parametri del ventilatore). SIR copre il 100% dei ricoveri in terapia intensiva nelle unità di terapia intensiva generale in Svezia.
2. Il registro nazionale dei pazienti (NPR) con informazioni su tutte le cure specialistiche ospedaliere e ambulatoriali in Svezia da 5 anni prima del ricovero in terapia intensiva al 10-10-2021 (suggerire di non utilizzare i dati dopo il 30-09-2021).
3. Il registro delle cause di morte (CDR) con informazioni sulla mortalità almeno fino al 31-08-2021.
4. Statistica svedese (SCB) con informazioni demografiche e informazioni sul reddito con una risoluzione temporale mensile a partire da 24 mesi prima del ricovero in terapia intensiva (SCB ottiene queste informazioni dall'agenzia fiscale svedese).

Inoltre, abbiamo richiesto e ricevuto dal SIR dati più dettagliati sui tempi degli interventi durante la degenza in terapia intensiva.

Metodi statistici:

Uno studio di coorte con un'emulazione di prova target (5) su un set di dati con individui clonati assegnati a diverse strategie di trattamento (ad es. tracheotomia in tempi diversi). Censura alla deviazione dalla strategia assegnata o alla morte (3).

Riferimenti

1. Ji Y, Fang Y, Cheng B, Li L, Fang X. Tempistiche della tracheostomia ed esiti clinici nei pazienti ventilati con COVID-19: una revisione sistematica e una meta-analisi. Terapia intensiva. 2022;26(1):40
2. Szafran A, Dahms K, Ansems K, Skoetz N, Monsef I, Breuer T, et al. Tracheotomia precoce rispetto a quella tardiva nei pazienti critici con COVID-19. Il database Cochrane delle revisioni sistematiche. 2023;11(11):Cd015532.
3. Fu EL, Evans M, Carrero JJ, Putter H, Clase CM, Caskey FJ, et al. Tempi di inizio dialisi per ridurre la mortalità e gli eventi cardiovascolari nella malattia renale cronica avanzata: studio di coorte a livello nazionale. BMJ. 2021;375:e066306.
4. Eeg-Olofsson M, Pauli N, Hafsten L, Jacobsson J, Lundborg C, Brink M, et al. TTCOV19: tempistica della tracheotomia nei pazienti con infezione da SARS-CoV-2: uno studio multicentrico, in cieco, randomizzato e controllato. Cura critica. 2022;26(1):142.
5. Hernan MA, Robins JM. Utilizzo dei Big Data per emulare uno studio target quando uno studio randomizzato non è disponibile. Sono J Epidemiol. 2016;183(8):758-64.