急性低酸素呼吸器不全およびARDS患者の管理および結果に対する動脈血CO2張力の影響 (CO2 LUNG SAFE)

この調査では、次のような多くの特定の問題に対処します。

1. 低炭酸ガス血症および高炭酸ガス血症の発生率;
2. 要因（例： 換気モード）低炭酸ガス血症および高炭酸ガス血症に寄与します。
3. 低炭酸ガス血症と高炭酸ガス血症が ARDS の進行、換気期間、ICU 滞在、入院、患者転帰に及ぼす影響。
4. 結果変数に対するpH（呼吸と代謝の原因）の影響。

LUNG SAFE は前向き観察研究でした。 患者の介入はありませんでした。 現在の分析は、この既存のデータベースの二次分析です。

データは、ARDS の包含基準 (AHRF 発症から最初の 2 日間) を満たすすべての患者に関するデータベースから抽出されます。低炭酸ガス血症（pCO2 < または = 30mmHg まで）および高炭酸ガス血症（PCO2 > または = 45mmHg まで）にさらされていると特定された患者の、換気期間、ICU 滞在時間、病院生存率に関するデータ。主な換気変数: 換気モード、一回換気量、呼吸。

記述統計には、データ分布に従って、連続変数のカテゴリおよび平均 (標準偏差) または中央値 (四分位範囲) の比率が含まれます。 LUNG SAFE データベースの欠落データの量は少ないため、欠落データについては想定されません。

PaCO2 と管理要因との関係を調査するために、研究者は高炭酸ガス血症の有無に応じて研究集団を階層化し、適切な統計テストを使用して管理要因の違いを評価します。 詳細には、カイ二乗検定またはフィッシャーの正確確率検定を使用して割合を比較し、必要に応じて T 検定またはウィルコクソン順位和検定を使用して平均値を比較しました。 Shapiro-Wilks 検定は、データ分布の正規性を評価するために使用されます。 さらに、高炭酸ガス血症を従属変数として使用して、単変量および多変量のロジスティック回帰モデルを実行します。 0.05 の有意アルファ レベル (エントリと保持の両方) を使用した段階的回帰アプローチを使用して、一連の独立した予測因子を確立します。 オッズ比 (OR) と 95% 信頼区間 (CI) は、関連性の尺度として報告されます。

彼らは、高炭酸ガス血症とさまざまな結果 (ARDS の進行、人工呼吸器の使用期間、ICU と入院期間、および死亡率) との関連を、一般化された線形回帰モデル (結果の分布に従って、ポアソンまたはロジスティック回帰モデル) を使用して評価し、考えられるすべての交絡因子との関係を調整します。段階的なアプローチで識別されます。 結果は、OR、発生率比、および対応する 95% CI として報告されます。

pH と PaCO2 の関係と相互作用に特に注意が払われます。

生存分析 (Kaplan-Meier アプローチ) を使用して、高炭酸ガス血症のある患者とない患者の AHRF 発症から 28 日以内の侵襲的人工呼吸器からの解放時間、ICU および退院時間、病院死亡率を推定します。 生存時間の違いは、ログランク検定によって評価されます。