Assosiasjoner mellom COVID-19 ARDS-behandling, kliniske baner og frigjøring fra mekanisk ventilator – en analyse av NorthCARDS-datasettet (NorthCARDS)

Etterforskerne vil utnytte NorthCARDS-datasettet for denne analysen. Dette datasettet inkluderer over 1500 personer innlagt i Northwell Health System som hadde PCR-positiv COVID19-testing og ble invasivt mekanisk ventilert for ARDS. Registerutvikling ble igangsatt i april 2020 og fortsetter med prospektiv datainnsamling for alle mekanisk ventilerte COVID19 ARDS-pasienter blant Northwell Health-sykehusene. Datastrukturering og engineering er informert av ukentlig tverrfaglig gjennomgang inkludert frontlinjeklinikere, dataforskere, biostatistikere og dataingeniører innen medisinsk informatikk. Tilfeldig utvalg av pasienter for individuell "manuell" kartgjennomgang skjer for dataantakelser og registrering.

De to resultatene som skal modelleres ved bruk av multivariable regresjonsanalyser vil være:

1. Indeks sykehus overlevelse og
2. Tid til frigjøring fra mekanisk ventilasjon.

Frigjøring fra mekanisk ventilasjon vil bli definert som ikke-palliativ ekstubasjon og vedvarende ekstubasjon i mer enn én uke. Utfall vil bli hentet fra elektroniske helsejournalforespørsler. Pasienter der etterforskerne ikke har utfallsdata innen 30. november 2020 vil bli sensurert i analyser, og beskrivende statistikk vil bli oppsummert og presentert separat.

Etterforskerne vil nærme seg denne analysen ved å bruke begge hypotesedrevne metoder der kjente risikofaktorer for dårlige resultater vil bli inkludert i de multivariable regresjonsmodellene (logistisk regresjon for modell 1, og Cox proporsjonale farer for modell 2); og etterforskere vil også utføre datadrevet variabelvalg for modellene. A priori definerte risikofaktorer som vil inkluderes i modellene vil være: Alder, Kjønn, BMI, funksjonsstatus ved baseline (sykehjem versus fellesinnleggelse), Komorbiditeter (koronararteriesykdom, Kronisk nyresykdom, Nevrologiske lidelser, KOLS, Diabetes, aktiv kreft, hypertensjon); Innlagte behandlinger (for kontinuerlige verdier vil være (maks, median, bane)) inkludert PEEP-nivåer, Driving Pressure, FiO2, hypoksemi (Pao2:Fio2), type mekanisk ventilator (bærbar versus ikke), COVID-målrettede medisiner (f.eks. azitromycin , hydroksyklorokin, kortikosteroider); og endeorganskader på sykehus: leverdysfunksjon, nyredysfunksjon, koagulopati, (fanget via SOFA-score), hjertedysfunksjon og sjokk som krever vasopressor/inotrop. Kalendertid, sykehustype (fellesskap versus tertiærsykehus) og sykehuskapasitet (målt som antall fylte sykehussenger og tid fra innleggelsesordre i akuttmottaket til overflytting til sengepost) vil også inngå i analysene for å ta hensyn til tidsmessige og systemisk påvirkning av utfall.

De endelige modellene vil inkludere variabler valgt gjennom en bakovervalgsprosess, sammen med variabler rangert høyt gjennom datadrevne metoder, inkludert en logistisk regresjonsmodell regulert av Lasso-straff og Cox Proporsjonal Hazards-modell regulert av Lasso-straff. Modellytelse vil bli vurdert for modell 1 (sykehusoverlevelse) ved hjelp av C-statistikken.

Modellytelse for modell 2 (tid til frigjøring av mekanisk ventilator) vil være basert på C-statistikken tilpasset for sensurerte data.

Manglende databehandling: Når utfallsdata mangler for modell (1) (sykehusoverlevelse), hvis det mangler mindre enn 5 % av utfallene, vil fullstendig kasusanalyse bli brukt; hvis det mangler mer enn 5 %, vil sensitivitetsanalyse bli utført ved å anta at alle manglende utfall enten er utløpt eller levende for å se om resultatene ligner de som bruker fullstendig kasusanalyse.

Når utfallsdata mangler for modell (2) (frigjøring fra mekanisk ventilasjon) vil det manglende utfallet bli vurdert som sensurert.

Hvis totalt < 5 % av vår kohort mangler data for noen risikofaktorer, vil kun pasienter med fullstendige verdier for alle risikofaktorer inkluderes (andre vil bli forkastet).

Hvis > 5 % av kohorten mangler data for en risikofaktor, blir de manglende dataene imputert ved bruk av multippel imputering.

Hvis en risikofaktor mangler hos > 50 % av pasientene vil variabelen ikke inkluderes i analysen.

Funksjonsteknikk/Datareduksjon: Vi vil også teste om kombinasjoner av kovariabler betraktet som én kovariabel øker modellens ytelse. Dette vil inkludere COVID-19-sykdomsindeks (kombinasjon av hyperinflammatoriske markører, PaO2:FiO2-indeks ved intubasjonstidspunktet, krever vasopressorer ved intubasjonstidspunktet, og oksygeneringsindeks) og overholdelse av standard ARDS-behandlingsprotokoller (kjøretrykk, uansett om de mottar mindre enn 6-8 cc/kg antatt kroppsvekt og om det er utsatt eller ikke).