Veelgebruikte medicijnregimes voor Rapid Sequence Intubation (RSI) van traumapatiënten op de afdeling spoedeisende hulp

Luchtweg is de eerste stap in de eerste beoordeling van een traumapatiënt. Vaak bepaalt deze beoordeling de behoefte aan endotracheale intubatie, meestal door middel van Rapid Sequence Intubation (RSI). Momenteel is er geen consensus over best practice voor RSI-medicatieregimes. Het onderzoek naar medicijnen voor RSI was voornamelijk gericht op het onmiddellijke hemodynamische effect, het aantal intubatiepogingen en, meer recentelijk, bijnierinsufficiëntie gerelateerd aan de toediening van etomidaat. Er is weinig onderzoek, en geen Amerikaans multicenter onderzoek, naar niet-onmiddellijke gezondheidsuitkomsten zoals sterfte. Bovendien is er een groeiende hoeveelheid literatuur die suggereert dat traumapatiënten anders kunnen reageren op RSI-regimes dan andere ernstig zieke patiënten. Gezien de gefragmenteerde aard van dit onderwerp, worden de meeste RSI-medicijnen gekozen door de intuberende arts op basis van hun ervaring (d.w.z. een "dealer's choice"). Over het algemeen evolueert spoedeisende medische zorg naar standaardisatie om medische fouten te verminderen en de resultaten te verbeteren. Het is duidelijk dat de huidige benadering van RSI-medicatieregimes niet in overeenstemming is met die doelen.

Er zijn drie grote hiaten in de literatuur. Ten eerste is er geen definitie van de veelgebruikte RSI-medicatieregimes voor traumapatiënten. Het is essentieel om gemeenschappelijke RSI-medicatieregimes te definiëren om toekomstig onderzoek te vergemakkelijken en de werkzaamheid van geneesmiddelen te analyseren. Ten tweede is de unieke reactie van traumapatiënten op RSI-medicatie niet opgehelderd. Ten derde is er weinig beschrijving van korte en lange termijn (vs. uitsluitend korte termijn) resultaten voor elk van de RSI-regimes. Dit zal een essentieel stuk informatie zijn bij het bespreken van standaardisatie en het beslissen welke regimes het meest geschikt zijn voor patiënten.

Deze studie probeert eerst veelgebruikte RSI-medicatieregimes voor trauma te definiëren, en ten tweede om het ziekenhuisverloop en de gezondheidsresultaten op lange termijn te onderzoeken als een mogelijke manier om best practice RSI-medicijnen voor traumapatiënten te definiëren.

De studie zal een retrospectieve beoordeling in meerdere centra zijn van gegevens die zijn verzameld van 1 januari 2014 tot 1 januari 2019, en zal traumacentra van niveau I in Texas omvatten. De Universiteit van Texas in Austin (UTA) organiseert deze studie als een Texas Level I Trauma Centers Multicenter Trial. Extra sites zullen hun eigen institutionele IRB-goedkeuring hebben en zullen geanonimiseerde gegevens aan de hoofdonderzoeker (PI) verstrekken via beveiligde gecodeerde e-mail. Gegevens voor MDMC-traumapatiënten worden ingediend bij UTA en geanalyseerd binnen de Dell Med Department of Surgery and Perioperative Care en op dezelfde manier behandeld met dezelfde beveiliging als gegevens die worden verzameld in het Dell Seton Medical Center. Na de abstractie van de gegevens zal de PI de gegevens de-identificeren vóór analyse, waarbij de naam en het medisch dossiernummer (MRN) worden verwijderd. Alle gegevensregistratie en -verzameling zal een computer bevatten, die is beveiligd met een wachtwoord. Documenten worden met een wachtwoord beveiligd, gehost op UT Box en pas gedownload na de-identificatie. Alleen de PI, Co-PI en onderzoekscoördinatoren hebben toegang tot de data. De dataset wordt beveiligd met een wachtwoord. Er zal geen identificeerbare gezondheidsinformatie worden gebruikt bij het rapporteren van gegevens, of dat nu in publicatie- of presentatieformaat is. De onderzoekers zijn van plan de gegevensverzameling en -analyse tegen 1 januari 2021 af te ronden.

Na de-identificatie zal een beschrijvende statistische analyse worden uitgevoerd. De gerapporteerde statistieken omvatten frequenties. Er zal een logistiek regressiemodel worden uitgevoerd om de uitkomst te voorspellen. Odds ratio, betrouwbaarheidsinterval en P-waarde worden gerapporteerd met behulp van logistische regressie voor uitkomstmodellen voor zowel gecorrigeerde als niet-aangepaste modellen. Voor alle berekeningen wordt het statistische softwarepakket SAS 9.3 gebruikt.