괴사성 연조직 감염의 예후 및 치료: 전향적 코호트 연구 (ProTreat)

소개:

괴사 연조직 감염(NSTI)은 알려진 가장 심각하고 치명적인 감염 중 하나입니다. 그들은 괴사를 동반한 빠르게 진행하는 연조직 염증을 특징으로 하며 신속하게 다발성 장기 부전 및 사망을 유발할 수 있습니다. 사망률은 25-35%로 나타났으며, 생존자들은 절단 및 장기 재활에 대처해야 합니다.

현재 개별 환자에서 NSTI의 중증도와 예후를 평가하기 위한 적절한 도구가 부족합니다. 이로 인해 필요하지만 때로는 지나치게 열성적인 외과적 괴사조직 제거술이 발생하여 환자 재활 및 무효화 기간이 연장됩니다. 고압 산소 요법(HBOT)은 NSTI의 보조 요법으로 추가될 수 있습니다. 그러나 NSTI에 대한 HBOT의 효과에 대한 명확한 이해는 없습니다. 연구자들은 여러 연구 과정에서 여러 바이오마커를 조사하여 이 두 가지 문제를 해결하려고 합니다.

방법론:

위치: 코펜하겐 대학 병원, Rigshospitalet, 덴마크.

설계: 관찰 코호트 연구.

코호트: 2013년 이후 덴마크의 모든 NSTI 환자.

대조군: Rigshospitalet에서 선택적 정형외과 수술을 받는 50-100명의 환자.

바이오마커: 가용성 트롬보모듈린, 신데칸-1, sE-셀렉틴, VE-카드헤린, 단백질 C, suPAR.

샘플 크기 계산:

1: 조사관이 1차 결과를 측정하기 위해 사용할 테스트 키트 sTM(Human sCD141 ELISA 키트, Nordic Biosite)은 0.58ng/ml의 검정간 표준 편차를 가집니다. 측정된 sTM 농도의 변화가 분석간 표준 편차의 결과가 아님을 확인하기 위해 조사자는 sTM의 최소 관련 차이를 분석간 표준 편차의 3배, 즉 1.75ng/ml로 설정했습니다.

연구자들은 Wilcoxon rank sum test를 사용하여 검정력 계산을 준비했습니다. 추정 표준편차가 4.6 ng/ml이고 평균이 9.9 ng/ml라고 가정할 때, 연구자는 최소 60%(a 매우 보수적인 추정치) 그리고 아마도 5% 유의 수준에서 85%(보다 현실적인 추정치)에 가까울 것입니다. 추정치는 데이터 분포에 따라 다릅니다.

2: 연구자가 1차 결과 sE-selectin을 측정하기 위해 사용할 테스트 키트(Human CD62E ELISA 키트, Diaclone)는 0.37 ng/ml의 검정간 표준 편차를 가집니다. sE-셀렉틴 농도의 측정된 변화가 분석간 표준 변동의 결과가 아님을 확인하기 위해 조사자는 sE-셀렉틴의 최소 관련 차이를 분석간 표준 변동의 3배, 즉 1.1 ng/ml로 설정했습니다.

209 ng/ml(패혈성 쇼크) 대 23 ng/ml(중증 패혈증 및 패혈증)의 추정 표준 편차와 각각 295 대 181 ng/ml의 평균을 가정할 때 조사자는 최소 132명의 NSTI 환자를 포함해야 합니다. 50%의 유의 수준에서 90%의 통계 검정력에 도달하기 위한 50명의 선택적 수술 환자.

3: NSTI 동안의 suPAR 수준은 이전에 검사된 적이 없습니다. 샘플 크기를 추정하기 위해 그리고 NSTI 환자도 패혈증이 있기 때문에 조사관은 suPAR과 패혈증 사이의 상관관계에 관한 이전 연구에 대한 샘플 크기 계산을 기반으로 합니다. 이 연구는 141명의 환자에서 suPAR 수준과 사망률 사이에 통계적으로 유의한 상관관계를 발견했습니다. 이것이 본 연구의 목표이기도 하다. 추가 연구에서도 132명의 환자에서 suPAR, 패혈증 및 사망률 사이에 유의미한 상관관계가 있음을 발견했습니다. 조사자는 이 연구 동안 최소 150명의 NSTI 환자를 포함할 것입니다.

통계적 고려 사항:

HBOT 치료가 바이오마커 범위에 영향을 미치는지 확인하기 위해 연구자들은 NSTI 그룹과 두 대조군인 정형외과 환자와 패혈증 환자에서 바이오마커의 평균과 분산을 분석할 예정이다. 비모수 데이터는 로그 변환되어 IQR을 사용하여 중앙값으로 표시됩니다. Wilcoxon 순위 합계 테스트는 그룹 비교에 사용됩니다. 범주형 데이터에는 Fisher의 정확 검정이 사용됩니다. 상관 분석은 Spearman 순위 상관 또는 Pearson 상관을 사용하여 수행됩니다. 건강 결과의 예측인자로서 suPAR의 품질을 평가하기 위해 다양한 유형의 회귀 모델을 사용하여 모델 선택 연습을 수행합니다. 회귀 유형은 건강 결과 유형에 따라 달라지며 모든 경우에 예측인자로 suPAR을 사용합니다. 수신자 조작 특성(ROC) 곡선 분석을 적용하여 NSTI 환자의 중증도 및 사망률의 지표로서 suPAR 정확도를 결정합니다. 조사관은 생존 데이터에 대한 Kaplan-Meier 곡선을 구성합니다. 통계적으로 유의한 결과는 p<0.05일 때입니다.

데이터:

데이터는 국가정보보호원에 따라 처리됩니다. 모든 원본 기록(동의서 및 설문지 포함)은 시험 장소에 15년 동안 보관됩니다. National Data Protection Agency는 바이오뱅크(RH-2016-199)를 승인했습니다. 입력 변수가 미리 정의된 가능한 임상 범위를 벗어날 때 경고하도록 데이터 검사가 데이터 레지스트리에 프로그래밍되었습니다. 모든 레지스트리 데이터는 정확성을 보장하기 위해 외부 데이터 소스, 즉 의료 기록과 비교됩니다. 데이터 수집과 관련하여 표준 운영 절차가 구현되었습니다. 예를 들어 SAPS II 점수 등을 계산하기 위한 데이터가 누락된 환자는 연구에서 제외됩니다.

윤리학:

재판은 헬싱키 선언과 덴마크 법을 준수할 것입니다. 국가윤리위원회와 지역윤리위원회(H-16021845)의 승인을 받았습니다.

참가자 모집이 종료되면 바이오마커 분석, 데이터 추출 및 해석이 수행됩니다.