어린이의 퇴원 후 건강 결과를 개선하기 위한 스마트 퇴원

목적:

우리의 목적은 소아 퇴원 후 사망률에 대한 퇴원 치료에 대한 Smart Discharges 접근 방식의 영향을 평가하기 위해 중재적 코호트 연구를 수행하는 것입니다.

가설:

우리의 스마트 퇴원 접근 방식은 퇴원 후 건강 추구를 개선하고 퇴원 후 사망률을 줄일 것입니다.

정당화:

위험에 대한 이해가 향상되고 침대 옆에서 위험을 판단할 수 있는 능력을 갖춘 Smart Discharge 프로그램은 제한된 자원이 가장 필요한 어린이에게 초점을 맞춰 최적화된 자원 할당을 보장합니다. 정밀 공중 보건 분야의 이러한 프로그램은 생명과 자원을 구할 수 있을 뿐만 아니라 경제적으로 어려운 환경에서 확장 가능성이 훨씬 더 높습니다.

목표:

이 연구의 목적은 소아 퇴원을 개선하기 위한 개별화된 위험 기반 접근 방식이 패혈증이 의심되어 입원한 아동의 퇴원 후 6개월 사망률을 감소시킬 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.

이 연구에는 각각 단계에 해당하는 두 가지 목표가 있습니다.

1. I상: 등록된 환자가 대조군으로 작용하는 관찰 기간. 또한 이 코호트는 2상 동안 사용될 퇴원 후 사망률에 대해 이전에 개발된 모델을 업데이트, 개선 및 검증하는 데 사용될 것입니다.
2. 2단계: 사망률 및 퇴원 후 건강 추구에 대한 스마트 퇴원 프로그램의 효과를 평가하기 위한 개입 기간.

연구 계획:

이것은 2상 연구가 될 것입니다: 1상은 다중 사이트 전향적 관찰 코호트 연구이고, 2상은 다중 사이트 전향적 개입 코호트 연구입니다. 본 전향적 연구는 2017년 3월부터 2024년 1월까지 진행된다. 이 연구는 5세 미만 어린이 5,700명(6개월 미만 2,700명, 6~60m 3,000명)을 1상(비개입)에 등록하고 2상(중재 단계)에 동일한 수(5,700명)의 어린이를 등록합니다. , 총 11,600명의 어린이에게.

통계 분석:

우리의 이전 작업은 퇴원 후 6개월 사망률이 5%인 것으로 나타났습니다. 우리의 예비 작업은 또한 우리의 예상 사망 혜택이 25%에서 30% 사이의 상대적 위험 감소가 될 것이라고 제안했습니다. 22.5%의 상대적 위험 감소를 가정하면 팔당 5250명의 어린이를 등록해야 합니다. 따라서 우리는 후속 조치에 대한 손실을 설명하기 위해 팔당 5700명을 등록하는 것을 보수적으로 목표로 할 것입니다.

모든 분석은 R 4.2.2(오스트리아 비엔나, http://www.R-project.org)를 사용하여 수행됩니다. 외부 모델 검증은 이전에 개발된 스마트 방전 모델에서 1단계 코호트를 사용하여 수행됩니다. 그런 다음 스마트 방전 모델이 1단계 코호트의 데이터를 포함하도록 업데이트됩니다. 최종 예측 모델은 6m 미만 어린이와 6m - 5세 어린이에 대해 별도로 개발되며, 최종 모델의 전체 성능을 평가하는 데 사용되는 ROC 곡선 아래 영역 분석이 사용됩니다. 나이가 더 많은 어린이(6m - 5y)의 최종 모델의 경우 민감도와 특이도에 따라 위험 컷오프가 선택되어 >80%의 민감도를 보장합니다(초기 파생 모델 민감도는 82%). 최종 민감도 및 특이도는 양성 및 음성 예측값(전체 사망률 및 각 부위의 사망률 기준)과 함께 보고됩니다. 더 어린 아동의 모델의 경우 동일한 접근 방식이 사용되지만 더 어린 아동의 사망률이 더 높을 것으로 예상되기 때문에 민감도가 85% 이상이어야 합니다. 연령 분리는 이러한 모델에 대한 최적의 접근 방식으로 결정되었습니다.

중재의 효과를 평가하기 위해 퇴원 연도를 공변량으로 포함하여 퇴원 후 사망률까지의 시간에 대한 콕스 비례 위험 회귀를 사용하여 중재와 관련 없는 사망률의 잠재적 경향을 설명합니다. 추가 잠재적 혼란 변수는 기존 및 전문 지식의 조합과 결과에 대한 잠재적 혼란 요인의 단변량 분석을 기반으로 식별됩니다. 스마트 방전 개입의 조정된 효과를 결정하기 위해 최종 다변수 모델이 사용됩니다. 개입 전 및 개입 후 시간 추세를 통제한 후 개입의 효과를 결정하기 위해 분할된 회귀 모델링을 사용하는 중단된 시계열은 잠재적인 개입 전 사망률 경향을 설명하는 데 사용될 것입니다.