국제 버전의 ICISS는 인도 도시의 4개 공립 대학 병원에서 외상으로 입원한 환자의 사망률을 예측합니까?

소개

외상은 전 세계 연간 사망의 10%를 초래합니다. 외상 관련 사망은 전 세계 외상 사망률의 90% 이상을 차지하는 저소득 및 중간 소득 국가에서 가장 흔합니다. 2013년 인도에서만 120만 명이 넘는 외상으로 인한 사망이 발생했습니다. 따라서 인도는 전 세계 외상 관련 사망의 25%를 차지했습니다. 고소득 국가의 경험에 따르면 외상 등록부의 설립은 외상 관리 및 연구 개선에 중요했으며 시간 경과에 따른 병원 간 비교가 가능합니다.

이러한 비교가 유용하려면 치료 및 환자 사례 혼합의 차이를 설명하기 위해 위험 조정되어야 합니다. 외상에서 조정해야 할 가장 중요한 환자 사례 혼합 특성 중 하나는 부상 심각도입니다. 이를 위해 몇 가지 다른 부상 심각도 점수가 존재합니다. 이러한 점수 중 하나는 ICISS(International Classification of Disease Injury Severity Score)입니다. ISS(Injury Severity Score)와 같은 다른 확립된 점수와 달리 ICISS는 관리 목적으로 ICD를 사용하여 코딩된 부상을 기반으로 계산할 수 있으므로 비용 효율적입니다.

ICISS의 유효성은 주로 고소득 국가에서 연구되었습니다. ICISS는 각 ICD 코드에 대해 실증적으로 추정된 생존 위험 비율(SRR)을 요구합니다. 고소득 국가의 일부 연구에서는 다른 고소득 국가에서 파생된 SRR을 사용할 때 ICISS의 유사한 예측 성능을 보여주었습니다. 그러나 인도와 같은 저소득 및 중간 소득 국가에 대한 이러한 SRR의 일반화 가능성은 연구되지 않았습니다. 따라서 이 연구의 목적은 인도 도시의 4개 공립 대학 병원에 외상을 나타내는 환자에서 국제 버전의 ICISS를 검증하는 것이었습니다.

연구 설계

다중 센터 코호트 연구의 데이터가 사용됩니다.

환경

인도 도시의 4개 공립 대학 병원에서 수행된 인도 프로젝트의 TITCO(개선된 외상 치료 결과를 향하여)의 데이터가 사용될 것입니다. 네 개의 센터는 뭄바이의 Lokmanya Tilak Municipal General Hospital, 뭄바이의 King Edward Memorial 병원, 델리의 Jai Prakash Narayan Apex Trauma Center, 콜카타의 대학원 의학 교육 및 연구 연구소 및 Seth Sukhlal Karnani 기념 병원이었습니다.

데이터는 2013년 10월부터 2015년 9월까지 수집되었습니다. 환자 데이터는 모든 연구 센터에서 한 명의 프로젝트 담당자가 수집했습니다. 프로젝트 담당관은 하루에 8시간씩 교대로 근무했으며, 낮과 밤 사이에 교대 일정을 가졌습니다. 모든 프로젝트 담당관은 최소한 건강 과학 석사 학위를 소지하고 프로젝트 관리팀에서 지속적으로 교육 및 감독을 받았습니다. 데이터 수집 프로세스에 대한 자세한 내용은 다른 곳에서 게시되었습니다.

참여자 선정의 출처 및 방법

적격 환자는 응급실에서의 직접 관찰 및/또는 환자 기록 추출을 통해 프로젝트 담당자가 식별했습니다. 근무 시간 외에 입원한 환자의 데이터는 수일 내에 소급하여 수집되었습니다. 퇴원, 사망 또는 30일 중 먼저 발생하는 시점까지 환자를 추적 관찰했습니다. 다른 병원으로 이송된 환자는 퇴원한 것으로 간주하였다.

공변량

설명 변수는 ICISS입니다. 다른 공변량에는 연령, 성별, 부상 기전, 운송 방식 및 이동 상태가 포함됩니다. 이러한 공변량은 연구 샘플을 특성화하는 데 사용됩니다.

데이터 소스/측정

환자 결과는 병원에서의 사망 또는 퇴원 중 먼저 발생한 것을 30일에 추적했습니다. 30일 이전에 살아 퇴원한 환자는 병원 도착 후 30일에 살아있는 것으로 간주되었다. ICISS는 세계보건기구(WHO)의 국제질병분류(ICD-10) 10차 개정판을 사용하여 자유 텍스트 손상 설명의 ICD 코딩을 기반으로 지정됩니다. 게시된 두 데이터 세트의 생존 위험 비율이 사용됩니다. 데이터 세트 중 하나에는 호주 및 뉴질랜드 인구(14)에서 계산된 SRR이 있습니다. 다른 하나는 호주, 아르헨티나, 오스트리아, 캐나다, 덴마크, 뉴질랜드, 스웨덴(12)의 데이터를 모아 SRR을 생성했습니다. 다발성 부상 환자에 대한 최종 ICISS는 환자에게 할당된 모든 ICD 코드의 SRR을 곱하여 계산됩니다.

편견

선택 기준과 일치하는 모든 환자가 연구에 포함될 것입니다. 모든 데이터는 연구와 관련 없이 병원 직원이 수행한 환자 기록 및 검사에서 수집되었습니다. 데이터 수집자는 프로젝트 관리자와 독립적으로 작업했습니다. 무료 텍스트 상해 설명은 환자 결과에 대한 데이터를 포함하여 사용 가능한 다른 데이터가 없는 데이터 세트 및 할당된 ICD 코드에서 추출됩니다.

연구 규모

필요한 샘플 크기는 1.5배 너무 높거나 낮은 예측 생존 확률과 같은 모델 성능의 상당한 차이를 탐지하기 위해 80% 검정력을 제공하도록 계산됩니다. 이 계산은 예측 모델의 외부 유효성에서 이러한 차이를 이진 결과로 감지하는 데 필요한 샘플 크기에 대한 게시된 권장 사항을 기반으로 합니다. 이러한 권장 사항에 따라 100개의 연속 사건, 즉 24시간 이내에 병원 내 사망과 같은 기간 동안 등록된 모든 비사건을 포함하는 데 필요한 샘플 크기가 계산되었습니다. 24시간 이내의 병원 내 사망률은 2차 결과에 대한 연구에 힘을 실어주기 위한 표본 크기 계산에 사용되었습니다.

정량적 변수

모든 양적 변수는 연속으로 분석됩니다.

통계적 방법 및 분석

R은 모든 통계 분석에 사용됩니다. 95%의 신뢰 수준과 5%의 유의 수준을 사용합니다. 각 환자에 대해 위에서 언급한 두 세트의 SRR 각각에 대해 하나의 ICISS가 계산됩니다. 이후 호주와 뉴질랜드의 SRR 기반 ICISS는 ICISS-ANZ로, Gedeborg et al.이 도출한 국제 SRR 기반 ICISS는 ICISS-ANZ로 표기한다. ICISS-I로 표시됩니다. 30일 이내의 사망과 24시간 이내의 사망을 예측하는 ICISS-ANZ 및 ICISS-I의 성능은 차별 및 보정 측면에서 추정됩니다.

AUROCC(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역)는 식별 척도로 사용됩니다. 관찰된 결과와 예측된 결과를 플로팅하여 보정을 시각적으로 평가하고 보정 기울기를 계산하여 정량화합니다. 주요 분석은 결과 및 공변량에 대한 완전한 데이터가 있는 환자만 포함하는 완전한 사례 분석이 될 것입니다. ICISS-ANZ 및 ICISS-I 모두 각각의 파생 데이터 세트에서 최소 20명의 환자에서 발생한 ICD-10 코드에서 계산된 SRR에만 기반합니다. 보고된 부상이 없는 환자에게는 ICISS 1이 지정됩니다.

민감도 분석 네 가지 민감도 분석이 수행됩니다. 첫 번째 민감도 분석에는 공변량에 대한 데이터가 누락되었지만 완전한 결과 데이터가 있는 환자가 포함됩니다. 두 번째 민감도 분석에서는 보고된 부상이 없는 환자를 제외합니다. 세 번째 민감도 분석에는 원래 파생 데이터 세트의 발생 횟수에 관계없이 모든 SRR이 포함됩니다. 최종 민감도 분석에서 각 환자의 ICISS는 고유한 ICD-10 코드에만 기반합니다. .