多発外傷患者の死亡率の独立した予測因子

研究プロトコルは、機関医療倫理委員会 (CAPPesq 1081/09) によって承認され、サンパウロ州立研究財団 (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP) から財政支援を受けました。 2010/03315-4.

データ調査の最後に、重度の外傷 (傷害重症度スコア、ISS、> 15) を有する 334 人の患者が、レスキュー システムの支援を受けて、HCFMUSP-Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo- に運ばれました (陸路およびヘリコプター）が研究に含まれていました。 このスクリーニング戦略には、重度の出血が確認された外傷患者、重度の外傷性脳損傷（TBI）の患者、および高エネルギーの外傷に直面している患者（この外傷センターの顕著な特徴）が含まれていました。 18 歳未満の患者は除外されました (図 1)。

上記の基準に適合しなかったため、合計で 78 人の患者が除外され、256 人の患者が分析のために残されました。 この合計のうち、34 人の患者が緊急治療室に到着する前に死亡し、22 人はデータが不完全である、インフォームド コンセント フォームに署名していない、またはデータ収集が犠牲者のケアを損なう可能性がある状況のために分析から削除されました (ケア図 (図1）。

すべての患者は、次の時点でデータが記録されていました。1、外傷現場。 2、緊急治療室で。 3、入院後3時間。 4、入院後 24 時間。

性別、年齢、外傷および外傷メカニズム、すべての段階で実施された医療処置、病院に到着するまでの時間、併存疾患に関するデータが記録されました。 収集された臨床データは次のとおりです。収縮期血圧（SBP）。拡張期血圧 (DBP);心拍数 (HR);呼吸数 (RR);動脈ヘモグロビン酸素飽和度 (SAT); Glasgow Coma Scale (GCS) スコア;そして瞳孔パターン。 次の臨床検査データは、病院の段階で末梢静脈穿刺によって収集されました。塩基過剰 (BE);重炭酸塩（BIC）;酸素分圧 (pO2);二酸化炭素分圧 (pCO2);動脈ヘモグロビン酸素飽和度;乳酸;ナトリウム (Na+);カリウム (K+);イオン化カルシウム (Ca2+);グルコース;ヘモグロビン (Hb);ヘマトクリット (Ht);血清クレアチンホスホキナーゼ（CPK）;血小板と白血球。 体積膨張 [クリスタロイド (CRYSTAL)、コロイド (COLO)]、利尿、水分収支に関するデータも収集されました。 血液製剤 [濃縮赤血球 (PRBC)、新鮮凍結血漿 (FFP)、血小板濃縮物 (PLAT)、クリオプレシピテート濃縮物 (濃縮物 (CRYO))] の使用が計算され、血管作用薬 (VAD) の使用はそれぞれの時間。 患者の経過観察は集中治療室（ICU）で行われ、ICU 滞在時間（ICU 滞在日数）、機械換気下での日数（MV での日数）、敗血症、凝固障害、急性腎不全の有無（ ARF)が収録されています。

血液凝固データは次のように収集されました。時点1、国際正規化比（INR）およびプロトロンビン時間（PT）。および時点 2、3、および 4、INR、PT、活性化部分トロンボプラスチン時間 (aPTT)、患者とコントロールの aPTT (R) およびトロンビン時間 (TT) のそれぞれの比率。

次の重症度指数が計算されました：ISS、修正されたトラウマスコア（RTS）。外傷および傷害重症度スコア (TRISS);簡略化された急性生理学スコア（SAPS）3（患者がICUにいたときの後者）。

時点 1 で、i-STAT® デバイス (Abbott、USA; PT/INR および CG4+ および CG8+ キット) を使用して血液検査を実施しました。 病院段階では、分析はHCFMUSPの臨床分析方法論を使用しました。

最初の外傷から 30 日間、臨床経過観察を行った。

統計分析 サンプル検出力分析は、0.05 の有意水準、0.80 の検出力、期間間の 0.5 の中程度の相関、および変動性が各因子内で等しい (非球面性) という仮定で実施されました。 効果の大きさが 0.1 から 0.5 の間であるため、140 人を超える患者のサンプルは必要ありませんでした。 合計 200 人の患者は、死の可能性を考慮して保守的に定義されました。 ソフトウェア G*Power 3.1.7 サンプルサイズの計算に使用されました。

データ分析は、相互に関連する 3 つの部分に分けられました。 最初の部分は、記述的データ分析と死との関連のテストに言及しています。 2 番目の部分では、繰り返し測定のノンパラメトリック分散の分析を通じて、時間依存測定のプロファイルと死亡との関係について説明しました。 3 番目の部分には、一般化推定方程式 (GEE) をもたらした以前のすべての分析のセットが含まれます。

最初の部分では、サンプル全体 (n = 200) を死亡 (n = 52) と非死亡 (n = 148) の 2 つのグループに分けて分析を行いました。 質的変数については、両側のフィッシャーの正確確率検定が使用され、量的変数については、変数の正規性に従って両側 t 検定または両側マンホイットニー検定が使用され、アンダーソンによって検証されました。 -ダーリンテスト。

2番目の部分では、生存者と非生存者のグループについて、経時的な各測定のプロファイルが分析されました。 ノンパラメトリック分散分析 (NPar ANOVA) を実施しました。

最後に、第 3 部では、ロジット リンク関数を使用した二項分布の族 (二分応答変数) を考慮した GEE モデルが開発されました。 各対策の主な効果のみが考慮されました。 NPar ANOVA (p>0.1) は、モデルに含めるために使用されるテストでした。 最終モデルの変数は、出力アルファが 0.05 に等しい後方法を使用して選択されました。 パート 3 の結果はすべて、オッズ比 (OR)、対応する 95% 信頼区間、および有意性検定 (p 値) を推定することによって解釈されました。

有意水準は 0.05 とし、フリーソフト R 3.0.2 統計分析を実行するために使用されました。