병원 COVID-19 급증 및 관련 사망 위험

중대한 질병 및/또는 호흡 부전이 있는 환자는 이러한 환자를 더 많이 관리하는 병원에서 더 나은 결과를 나타내는 경향이 있습니다. 그러나 COVID-19 대유행 기간 동안 자원과 인력에 대한 환자 수가 증가함에 따라 이 관계가 변경되었을 수 있습니다. COVID-19로 입원한 환자 간의 양-결과 관계를 이해하기 위해 대규모 관리 데이터베이스를 사용하여 후향적 코호트 연구를 수행할 예정입니다. 미국 병원의 COVID-19 양-결과 관계를 이해하면 최적의 치료 설정 및 이전 임계값을 식별하고 분류 정책 및 위험 조정을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.

3월 1일부터 3월 1일까지 COVID-19에 대한 진단 코딩을 기록한 성인(18세 이상) 입원 환자 접촉에 대해 48개 주에서 미국 입원의 약 20%를 다루는 전액 지불 관리 데이터 저장소인 프리미어 헬스케어 데이터베이스(PHD)가 쿼리됩니다. 2020년 8월 31일 지속적으로 신고하는 병원에서. 연구 기간 동안 COVID-19 접촉이 15건 미만인 병원은 통계적 신뢰성을 유지하기 위해 1차 코호트에서 제외됩니다.

의료 복잡성 가중 COVID-19 사례 부담을 통합하고 명목상(2019) 병상 수용 인원과 비 COVID-19 사례 부담에 대해 정규화하고 1차 공변량을 나타내는 각 병원 월에 대해 급증 지수가 계산됩니다. 입원 기간은 급증 지수의 백분위수로 계층화됩니다(예: <50번째, 50-75번째, 75-90번째, 90-95번째 및 ≥95번째 백분위수).

전체 COVID-19 코호트 중 사망률(또는 호스피스 퇴원)의 위험 조정 교차비(aOR)에 대한 COVID-19 사례 부담(서지 지수)의 영향은 사례를 제어하는 ​​계층적 일반화 선형 혼합 모델을 사용하여 결정됩니다. -혼합, 치료 관련, 시변 및 기타 병원 수준 요인. 변수는 매개체의 영향을 최소화하기 위해 병원에 제출할 때 나타내는 "기준" 상태를 기반으로 선택됩니다.

사례 혼합 조정을 위한 변수: 연령, 성별, 인종/민족, 동반이환 부담, 보험 상태, 입원 원인 및 중증도, 입원 시 급성 장기 부전 점수 및 코드 상태, 약물 사용(렘데시비르, 코르티코스테로이드, 하이드록시클로로퀸 및 아지스로마이신) ), 저산소증의 중증도(급성 호흡 부전 코드, 비침습적 양압 환기 필요, 침습적 기계적 환기 필요), 입원 2일 이내 승압기 사용.

시간 및 병원 수준 조정을 위한 변수: 병원 교육 상태, 도시, 지리적 지역, 병상 수용 인원, Medicaid/무보험 입원의 병원 비율, 입원 2일 이내에 삽관된 COVID-19 환자의 비율, 병원의 기술 지수(사용 가능 여부에 따라 계층화됨) 체외막 산소화, 1개 이상의 ICU 및 지속적인 신대체 요법), 렘데시비르의 병원 가용성, 주치의 대 환자 비율, COVID-19 이전 기계 환기량, COVID-19 검사를 받은 전체 입원 비율 및 입원 월(첫 번째 vs. 2파).

(1차 대 2차) 대유행 파동, 지난달 급증 지수, 급성 병원 이송 및/또는 기관절개 비율에 의한 효과 수정은 상호 작용 용어를 사용하여 평가됩니다. 민감도 분석은 통계적 신뢰성을 위해 더 적은 수의 환자를 제외하고 치료 관련 변수가 있거나 없는 모델을 제외하고 미국 질병 통제 예방 센터에서 정의한 불량한 예후 기저 조건 대신 Elixhauser 동반이환 지수를 사용하여 급증 지수의 대체 반복/계층을 사용하여 수행됩니다. COVID-19에서 결과의 견고성을 테스트합니다. 분석은 병원 내 사망률(호스피스로 보고된 퇴원 없이)을 사용하여 반복됩니다. 통계적으로 유의미한 결과의 방향을 변경하는 데 필요한 측정되지 않은 교란 요인의 크기가 평가됩니다. 대유행 기간 동안 입원 및 삽관 기준의 잠재적인 동적 특성과 용량과의 관계를 고려할 때 ICU 및 기계 환기에 있는 환자의 보다 선별적인 하위 그룹은 1차 연구 모집단으로 사용되지 않을 것입니다.

분석 시점의 가용성에 따라 비식별화된 선별된 전자 건강 기록 기반 데이터 세트가 행정 데이터(예: 고유량 산소(즉, 비침습적 또는 침습적 기계 환기가 아님)만을 필요로 하는 환자를 나타내는 호흡 부전 코드의 신뢰성.)