ICISS の国際版は、インド都市部の 4 つの公立大学病院に外傷で入院した患者の死亡率を予測しますか?

序章

世界の年間死亡者数の 10% は外傷によるものです。 外傷関連の死亡は低・中所得国で最も多く、世界の外傷死亡率の90％以上を占めています。 2013 年にはインドだけで 120 万人以上の外傷による死亡が発生しました。 したがって、インドは世界中の外傷関連死亡の 25% を占めています。 高所得国の経験によれば、外傷登録の確立は外傷ケアと研究の改善にとって重要であり、異なる病院間や長期にわたる比較を可能にする。

このような比較を有用にするには、ケアと患者の症例構成の違いを考慮してリスクを調整する必要があります。 外傷において、調整すべき最も重要な患者の症例構成の特徴の 1 つは傷害の重症度です。 この目的のために、いくつかの異なる傷害重症度スコアが存在します。 これらのスコアの 1 つは、国際疾病傷害重症度スコア (ICISS) です。 傷害重症度スコア (ISS) などの他の確立されたスコアとは対照的に、ICISS は管理目的で ICD を使用してコード化された傷害に基づいて計算できるため、コスト効率が高くなります。

ICISS の有効性は主に高所得国で研究されています。ICISS では、各 ICD コードに対して経験的に推定された生存リスク比 (SRR) が必要です。 高所得国でのいくつかの研究では、他の高所得国由来の SRR を使用した場合の ICISS の同様の予測パフォーマンスが示されています。 しかし、そのような SRR がインドなどの低・中所得国に一般化できるかどうかは研究されていません。 したがって、この研究の目的は、インド都市部の 4 つの公立大学病院に外傷を患っている患者を対象に、国際版 ICISS を検証することでした。

研究デザイン

多施設コホート研究からのデータが使用されます。

設定

インド都市部の 4 つの公立大学病院で実施されたインドの「外傷ケアの成果の改善に向けて (TITCO)」プロジェクトのデータが使用されます。 4つのセンターは、ムンバイのロクマンヤ・ティラク市立総合病院、ムンバイのキング・エドワード記念病院、デリーのジャイ・プラカシュ・ナラヤン・エイペックス・トラウマセンター、コルカタの大学院医学教育研究研究所およびセス・スクラル・カルナニ記念病院である。

データは 2013 年 10 月から 2015 年 9 月の間に収集されました。 患者データは、各研究センターの 1 人のプロジェクト担当者によって収集されました。 プロジェクト担当者は、日勤と夜勤が交替するスケジュールで、1 日あたり 8 時間のシフトで勤務しました。 すべてのプロジェクト担当者は少なくとも健康科学の修士号を取得しており、プロジェクト管理者による継続的な訓練と監督を受けていました。 データ収集プロセスの詳細は他の場所で公開されています。

参加者の選択ソースと方法

対象となる患者は、緊急治療室での直接観察および/または患者記録からの抽出を通じてプロジェクト担当者によって特定されました。 シフト外に入院した患者からのデータは、数日以内に遡及的に収集されました。 患者は退院、死亡、または30日間のいずれか早い方まで追跡調査された。 他の病院に転院した患者は退院したものとみなされます。

共変量

説明変数はICISSとなります。 他の共変量には、年齢、性別、傷害のメカニズム、交通手段、移動ステータスなどがあります。 これらの共変量は、研究サンプルを特徴付けるために使用されます。

データソース/測定値

患者の転帰は、入院死亡または退院のいずれか早い方で30日間追跡調査された。 30 日より前に生きて退院した患者は、病院到着後 30 日の時点で生存しているとみなされました。 ICISS は、世界保健機関の国際疾病分類 (ICD-10) の第 10 版を使用した、自由記述による傷害の説明の ICD コーディングに基づいて割り当てられます。 2 つの公開されたデータセットからの生存リスク比が使用されます。 データセットの 1 つは、オーストラリアとニュージーランドの人口から計算された SRR を持っていました (14)。 もう 1 つは、オーストラリア、アルゼンチン、オーストリア、カナダ、デンマーク、ニュージーランド、スウェーデンのデータをプールして作成された SRR でした (12)。 複数の損傷を負った患者の最終的な ICISS は、患者に割り当てられたすべての ICD コードの SRR を乗算して計算されます。

バイアス

選択基準に一致するすべての患者が研究に含まれます。 すべてのデータは、研究とは無関係に病院職員によって行われた患者の記録と検査から収集されました。 データ収集者はプロジェクト マネージャーとは独立して作業しました。 フリーテキストの傷害の説明はデータセットから抽出され、患者の転帰に関するデータを含む他の利用可能なデータなしで ICD コードが割り当てられます。

研究規模

必要なサンプル サイズは、予測生存確率が 1.5 倍高すぎる、または低すぎるなど、モデルのパフォーマンスにおける実質的な差異を検出するための 80% の検出力が得られるように計算されます。 この計算は、バイナリ結果を伴う予測モデルの外部妥当性におけるそのような差異を検出するために必要なサンプル サイズに関する公開された推奨事項に基づいています。 これらの推奨事項に基づいて、100 件の連続したイベント、つまり 24 時間以内の院内死亡と同じ期間に登録されたすべての非イベントを含めるのに必要なサンプル サイズが計算されました。 24時間以内の院内死亡率をサンプルサイズの計算に使用し、副次的アウトカムについても研究を強化しました。

量的変数

すべての量的変数は連続として分析されます。

統計的手法と分析

R はすべての統計分析に使用されます。 95% の信頼水準と 5% の有意水準が使用されます。 各患者について、上で参照した 2 つの SRR セットのそれぞれに対して 1 つの ICISS が計算されます。 今後、オーストラリアとニュージーランドの SRR に基づく ICISS は ICISS-ANZ と表記され、Gedeborg らによって導出された国際 SRR に基づく ICISS は ICISS-ANZ と表記されます。 ICISS-Iと表記します。 30 日以内の死亡および 24 時間以内の死亡を予測する際の ICISS-ANZ および ICISS-I のパフォーマンスは、識別と校正の観点から推定されます。

受信機動作特性曲線 (AUROCC) の下の面積は、識別の尺度として使用されます。 キャリブレーションは、観察された結果と予測された結果をプロットすることによって視覚的に評価され、キャリブレーションの傾きを計算することによって定量化されます。 主な分析は完全な症例分析であり、転帰と共変量に関する完全なデータを持つ患者のみが含まれます。 ICISS-ANZ と ICISS-I は両方とも、それぞれの導出データセット内の少なくとも 20 人の患者で発生した ICD-10 コードから計算された SRR のみに基づきます。 怪我が報告されていない患者には、ICISS 1 が割り当てられます。

感度分析 4 つの感度分析が実行されます。 最初の感度分析には、共変量に関するデータが欠落しているが完全な結果データがある患者が含まれます。 2 番目の感度分析では、損傷が報告されていない患者は除外されます。 3 番目の感度分析には、元の導出データセット内の出現数に関係なく、すべての SRR が含まれます。 最終的な感度分析では、各患者の ICISS は固有の ICD-10 コードのみに基づきます。つまり、各 ICD-10 コードは、同じ患者で複数回発生した場合でも、ICISS に 1 つの SRR しか寄与できませんでした。 。