複雑な小児心臓手術における罹患率と死亡率に対する強心薬の選択の影響 (CHUBpedCSino)

強心薬の使用は麻酔科医によって大きく異なるため、研究者は強心薬の選択が小児心臓手術の病的死亡率に影響を与えるかどうかを研究したいと考えています。

調査員は、2008 年 1 月から 2018 年 12 月までに手術を受けた患者のファイルを遡及的にレビューします。 治験責任医師は、年齢 1 歳以下、RACHS スコア 3 以上、および複雑な心臓手術 (スイッチ手術、房室管欠損、大動脈縮窄または大動脈弓中断、動脈幹、僧帽弁形成術) として定義される高リスク患者に集中します。 研究者は、約 250 人の患者の研究集団を目指しています。 主な結果は、死亡または 2 つの臓器機能不全 (循環、呼吸または腎不全) によって定義される MODS スコアになります。

統計分析：

Dobu と Milri の 2 つのグループに対して 1 つの傾向スコアが実行されます。 マウス R パッケージを使用したデータセットの 15 回の複数代入の後、CBPS R パッケージを使用して傾向スコアを実行し、平均治療効果 (ATE) を推定し、共変量バランシングを使用し、正確な一致を要求します。従来のロジスティック回帰アプローチやブーストされた分類および回帰ツリーよりも優れています。 10 ～ 15% 未満の標準化された絶対差は、P 値とは異なり、サンプル サイズの影響を受けないため、グループ間のバランスの仮定をサポートすると見なされ、測定された変数の相対的なバランスを比較するために使用される場合があります。異なる単位で。 連続変数のマッチング後に得られた平均と標準偏差、およびカテゴリ変数のパーセンテージが表示されます。 傾向スコアの後、研究者は調査 R パッケージを使用して、バイナリ結果変数のロジスティック回帰と連続結果の線形回帰を実行します。これには、治療グループの効果、マッチングから生じる重み、および傾向スコアに存在する変数が含まれます共変量間の最後に残っている可能性のある不均衡を修正し、偏りのない治療効果を生み出す、二重にロバストな推定量を取得するため。 調査 R パッケージには、残差の不均一性の下でも偏りのない標準誤差を維持する Huber-White 補正標準誤差が含まれています。 最後に、二重ロバスト推定量の利点は、2 つのモデル (傾向スコアと傾向スコアの後のロジスティック回帰) のうち 1 つだけを正しく指定する必要があることです。 15 のロジスティックおよび線形回帰に対する治療効果を平均する、いわゆる「内アプローチ」は、「アクロス アプローチ」よりも偏りの少ない推定値を生成することが示されています。 - 特に欠損データが治療グループに関連している場合。 R ソフトウェア (R Core Team、2019 年)、バージョン 3.6.2。結果を生成するために使用されます。