Voorspellende waarde van de FORE-SIGHT™-monitor voor hemodynamische achteruitgang

1. Achtergrond

   Nauwkeurige hemodynamische monitoring vereist vaak het gebruik van invasieve instrumenten of katheters. Veel van deze hulpmiddelen, die beschikbaar zijn voor volwassenen, kunnen niet worden gebruikt voor ernstig zieke baby's en kinderen, vanwege hun omvang en omdat deze invasieve technieken een hoog risico op complicaties met zich meebrengen. Niet-invasieve monitoringtechnieken waarmee kritieke hemodynamische toestanden kunnen worden gedetecteerd, zijn van groot belang bij deze populatie.

   FORE-SIGHT™ is een niet-invasief hulpmiddel om de zuurstofverzadiging van hersenweefsel te meten. Zuurstofverzadiging (SctO2)-waarden in het hersenweefsel zijn belangrijk voor clinici omdat cerebrale hypoxie (gebrek aan zuurstoftoevoer naar hersenweefsel) een van de belangrijkste oorzaken is van hersenletsel dat in veel chirurgische en klinische situaties voorkomt. De FORE-SIGHT™ cerebrale oximeter maakt gebruik van optisch gebaseerde nabij-infraroodspectroscopie (NIRS)-technologie om absolute SctO2 te bewaken. Het werkt door onschadelijk nabij-infrarood licht door de hoofdhuid en schedel en in de hersenen te projecteren via een wegwerpbare sensor op het voorhoofd van de patiënt. Het apparaat meet het licht dat wordt teruggestuurd naar detectoren op de sensor en analyseert deze informatie met behulp van gepatenteerde algoritmen om de absolute zuurstofverzadigingsniveaus van het hersenweefsel te bepalen. De FORE-SIGHT™ is ontworpen om SctO2 continu te bewaken en biedt clinici de mogelijkheid om in te grijpen voordat schade aan de hersenen optreedt. De monitor maakt momenteel deel uit van de standaardmonitoring voor kinderen die een cardiopulmonale bypass ondergaan, in de operatiekamer, en wordt in de postoperatieve fase vaak voortgezet op de kinderintensive care (PICU) van de universitaire ziekenhuizen Leuven.

   Verschillende onderzoeken hebben gewezen op de potentiële voordelen van SctO2-monitoring in de peri-operatieve fase na hart- of buikchirurgie bij volwassenen [1,2,3,4], evenals bij kinderen die chirurgische correcties van aangeboren hartafwijkingen ondergaan [5,6 ,7]. Lage SctO2-waarden worden geassocieerd met een slechter resultaat en komen overeen met gegevens van andere monitoren die aangeven dat het zuurstofgehalte van de hersenen op dat moment onvoldoende is. Met name de duur van SctO2-desaturaties onder 55%, 60% en 65% is voorspellend voor postoperatieve complicaties [8]. Deze onderzoeken hebben echter alleen het gebruik van NIRS geanalyseerd als hulpmiddel om de hersenen te monitoren op momenten dat deze het grootste risico lopen, tijdens complexe operaties met een gecompromitteerde bloedsomloop. Hoewel er geen bewijs is dat heeft aangetoond dat besluitvorming op basis van NIRS-gegevens gunstig is voor de uitkomst van de patiënt, gebruiken veel centra NIRS als monitoringinstrument buiten de chirurgische omgeving.

   Omdat de hersenen erg gevoelig zijn voor veranderingen in de oxygenatie, kan het monitoren van SctO2 een indicatie geven van kritieke veranderingen in de hemodynamische toestand van de patiënt en zo dienen als monitor voor de algemene hemodynamische status van de patiënt. De huidige studie wil nagaan wat de meerwaarde is van SctO2-monitoring boven de routinematige monitoring van pediatrische patiënten op de PICU, in de postoperatieve fase na hartchirurgie. Idealiter zouden SctO2-veranderingen, om van toegevoegde waarde te zijn, vooraf moeten gaan aan een episode van hemodynamische verslechtering.

   Voorspellen is de kern van de intensive care geneeskunde, waarbij artsen hun medische kennis en alle patiëntgerelateerde gegevens gebruiken om veranderingen in de toestand van de patiënt te voorzien en de juiste (preventieve) behandelingen toe te dienen. Een intensive care unit (ICU) is een zeer datarijke omgeving met verschillende informatiebronnen, zoals opnamedossiers, medische voorgeschiedenis, laboratoriumanalyses van monsters, medicatie- en behandeldossiers en monitoring van vitale signalen. Vanaf februari 2006 is op onze ICU een Patient Data Management System (PDMS) (MetaVision®, iMD-Soft®, Boston, MA) geïnstalleerd. Deze PDMS-software verzamelt en integreert automatisch de gegevens uit de verschillende informatiebronnen. Een van de voordelen van het hebben van alle patiëntgerelateerde gegevens in een geïntegreerd formaat is dat ze gemakkelijk kunnen worden geanalyseerd door het gebruik van computertechnieken in het algemeen en datamining in het bijzonder. Deze technieken maken gebruik van de informatie in grote databases om automatisch modellen te genereren die kunnen worden gebruikt voor voorspelling (bijvoorbeeld om de overlevingskans van een patiënt op de IC te voorspellen). In eerdere studies heeft onze onderzoeksgroep de hoge voorspellende prestaties aangetoond die kunnen worden verkregen met dataminingmodellen in het domein van de intensive care.

   In deze studie zullen we gebruik maken van dataminingtechnieken om de voorspellende kracht van SctO2-monitoring voor toekomstige hemodynamische verslechtering van de PICU-patiënt na hartchirurgie te beoordelen, door gegevens te analyseren die zijn verzameld in het PDMS, inclusief de FORE-SIGHT™ NIRS.

2. Doelstellingen van het project

   • Beoordelen van de onafhankelijke voorspellende kracht van het FORE-SIGHT™ NIRS-signaal voor toekomstige hemodynamische verslechtering van ernstig zieke baby's en kinderen, in de postoperatieve fase na een hartoperatie.

   • Het beoordelen van de voorspellende kracht van het FORE-SIGHT™ NIRS-signaal voor de uitkomst bij ernstig zieke baby's en kinderen, in de postoperatieve fase na een hartoperatie.

3. Studie ontwerp

Prospectieve, observationele, niet-interventionele studie. Alle in aanmerking komende kinderen worden gemonitord met de FORE-SIGHT™, vanaf opname totdat ze worden gespeend van mechanische beademing. Patiënten die na een hartoperatie op de PICU van de universitaire ziekenhuizen Leuven worden opgenomen, worden typisch tussen 12 uur en twee weken mechanisch beademd [8].

Het FORE-SIGHTTM SctO2-signaal wordt verblind voor de arts aan het bed en wordt opgeslagen in het PDMS-systeem voor analyse. De eerste 20 minuten aan gegevens na aankomst op de ICU worden niet gebruikt voor de analyse, aangezien de patiënt gedurende deze tijd zich na transport normaliter in de nieuwe omgeving stabiliseert en de gegevens daarom niet kenmerkend zijn voor het verblijf op de ICU.

Gegevens van deze patiënten zullen worden gebruikt voor analyse, om voorspellende modellen te bouwen. Een kopie van de PDMS-database wordt, na verwijdering van alle gegevens die verwijzen naar de identiteit van de patiënten, gebruikt voor data-analyse. Dataminingmodellen, zoals eenvoudige logistische regressiemodellen, maar ook meer geavanceerde machine learning-technieken (modellen die automatisch worden aangeleerd door een computeralgoritme, zoals Decision Tree-modellen [9], Bayesiaanse netwerken, Gaussiaanse processen, Support Vector Machines, …), zullen beoordeel de onafhankelijke voorspellende kracht van het FORE-SIGHT™-signaal over de routinematig gecontroleerde gegevens.

1. FORE-SIGHT™ voor vroege detectie van toekomstige hemodynamische instabiliteit.

Eerst zullen modellen worden gebouwd om de onafhankelijke voorspellende kracht van het FORE-SIGHT™-signaal te beoordelen om episodes van hemodynamische instabiliteit 10 minuten van tevoren te detecteren.

Aangezien het hartminuutvolume bij kinderen niet direct invasief wordt gemeten, blijkt een dergelijke episode uit indirecte tekenen. Als aan een of meer van de volgende criteria wordt voldaan, wordt dit beschouwd als een episode van hemodynamische instabiliteit.

1. Hemodynamische monitoring • Hartslag >160 of <90, gedurende ten minste 5 opeenvolgende minuten • Systolische bloeddruk < 55 (zuigelingen) of < 65 (kinderen), gedurende ten minste 5 opeenvolgende minuten

2. Point of care laboratoriumanalyse

   • Veneuze saturatie (SvO2) <55 (wanneer cyanogene cardiopathie aanwezig is), of <65 (bij alle andere patiënten)

   • Lactaat > 2 mmol/L bij arteriële bloedgasafname

3. Klinische observatie • Urineproductiesnelheid < normale snelheid van 0,5 ml/kg/u gedurende 2 opeenvolgende uren

2. FORE-SIGHT™ voor het voorspellen van de uitkomst. Ten tweede zullen modellen worden gebouwd om te beoordelen of het FORE-SIGHT™-signaal voorspellend is voor ziekenhuis- en ICU-verblijfsduur (LOS), mortaliteit en duur van (invasieve of niet-invasieve) mechanische beademingsondersteuning.

Om de voorspellende prestaties voor de 2 voorspellende taken te beoordelen, zullen de volgende statistieken worden gebruikt: de positief voorspellende waarde, het gebied onder de ROC-curve (AUROC), de Hosmer-Lemeshow-statistiek, kalibratie-in-het-groot, kalibratie- helling en Brier-scores.

De positief voorspellende waarde is het percentage positieve instanties dat correct is geclassificeerd. Het geeft de waarschijnlijkheid weer dat een positief resultaat overeenkomt met de onderliggende aandoening waarop wordt getest.

De AUROC is een maat voor het vermogen van het model om onderscheid te maken tussen positieve en negatieve instanties. Gewoonlijk heeft AUROC als evaluatie de voorkeur boven nauwkeurigheid, omdat het mogelijk maakt om de mogelijk verschillende kosten van het onjuist classificeren van een negatieve instantie als positief in te ruilen, of gelijkwaardig aan de afweging tussen de gevoeligheid en specificiteit van het model.

De Hosmer-Lemeshow statistiek, calibratie-in-de-groot en de calibratiehelling worden gebruikt om te bepalen of een model goed gekalibreerd is. Deze testen beoordelen of de waargenomen incidentiepercentages overeenkomen met de verwachte incidentiepercentages in subgroepen van de populatie. Modellen waarvan de verwachte en waargenomen gebeurtenispercentages in subgroepen vergelijkbaar zijn, zouden goed gekalibreerd zijn.

De algehele prestaties van het model worden beoordeeld met de Brier-score en de genormaliseerde versie ervan, de Brier Scaled Score. Nauwkeurige modellen hebben een lage algemene voorspellingsfout en daarom een ​​lage Brier-score (onder de basiswaarde voor elke taak).

4 Studiepopulatie

Alle kinderen jonger dan 12 jaar die na een hartoperatie op de PICU van de UZ Leuven zijn opgenomen, komen in aanmerking voor de studie, als ze aan de volgende inclusiecriteria voldoen:

• Mechanisch beademd bij opname op de IC of geïntubeerd na opname
• Arteriële lijn op zijn plaats.
• Zal naar verwachting minimaal 24 uur op de PICU blijven.

Patiënten met (mogelijke) hersenbeschadiging, zoals patiënten met traumatisch hersenletsel, patiënten met hersentumoren of patiënten na cardiopulmonale reanimatie (CPR) zijn uitgesloten. Ook patiënten met een aandoening of wond waarbij het plaatsen van een voorhoofdsensor niet mogelijk is, worden uitgesloten.

Het onderzoek verzamelt gegevens voor een periode van 1,5 jaar. Er zullen 300 ernstig zieke kinderen worden gerekruteerd. Ongeveer 20% van de PICU-patiënten vertoont klinische verslechtering, en met een mediane (IQR) verblijfsduur van 3 (2-7) dagen [8] en ten minste één gebeurtenis per dag, verwachten we minimaal 180 klinische gebeurtenissen. achteruitgang van de jaarlijkse bevolking. Uit eerdere studies met een vergelijkbare gebeurtenisverdeling [15,16] verwachten we dat onze modellen resulteren in een sensitiviteit (en specificiteit) van ten minste 0,8, met een alfafout van 5% en een statistisch vermogen van 80%.

De studie zal daarom de vereiste statistische power hebben om het potentieel van het FORE-SIGHT™ NIRS-signaal te detecteren bij het voorspellen van klinische verslechtering.