Utvikling og validering av en logistisk regresjonsalgoritme for å forutsi risikoen for obstetrisk analsfinkterskade.

Forskningsplan for utvikling og validering av en logistisk regresjonsavledet algoritme for å estimere risikoen for obstetrisk analsfinkterskade

Mål Målet med denne studien er å utvikle og validere prediksjonsmodeller for risikoen for en OASI i høy- og lavrisikoscenarier.

Studiedesign Studiet vil være begrenset til å dekke 10 år fra 2009 til 2018. Den primære datakilden vil være det svenske medisinske fødselsregisteret (MBR). I tillegg vil data hentes fra det nasjonale pasientregisteret, som omfatter data om helseepisoder i poliklinisk (sykehus) og poliklinisk spesialistomsorg vedlikeholdt av det svenske socialstyrelsen og den svenske longitudinelle integrerte databasen för sjukförsäkring och arbetskraft. Markedsstudier vedlikeholdt av Statistiska centralbyrån.

Følgende inkluderingskriterier vil bli brukt:

• 1. og 2. vaginal fødsel, med sikret informasjon om antall fødsler og fødselsmåte
• Singleton graviditeter
• Svangerskapsuke ≥37+0

Tre separate studiekohorter er planlagt analysert:

1. Den første vaginale fødselen hos kvinner som ikke har fått barn (høyrisiko)
2. Den første vaginale fødselen etter ett eller flere tidligere keisersnitt (VBAC) (høyrisiko)
3. Den andre vaginale fødselen (lavrisiko) Kvinner fra kohort 1 kan bidra med sin andre fødsel til kohort 3. Hovedforskjellen mellom kohortene er den ekstra prenatale informasjonen som er tilgjengelig i kohort 2 og 3, sammenlignet med kohort 1.

Definisjon av obstetrisk analsfinkterskadeutfall De svenske legeregistrene følger International Classification of Diseases, 10. revisjon (ICD-10), for OASI. For identifikasjon av utfallet OASI vil følgende koder bli brukt.

• ICD 070.2, O70.2C, O70.2D, O70.2E, O70.2F, O70.2X (tredjegradsrivning, som involverer en del av eller hele analsfinkteren), og/eller
• ICD O70.3 (fjerdegrads tåre, som strekker seg videre til endetarmsslimhinnen) og/eller
• variabelen "Sphincter, (SFINKTER)" er "1"
• koden for kirurgisk diagnoserelaterte grupper, MBC33 (sutur av en tredje- eller fjerdegrads perinealrift).

Prediktorer for obstetrisk analsfinkterskade Utvelgelsen av kandidat-prediktorvariabler for OASI vil være basert på våre tidligere arbeider om OASI, et søk av systematiske oversikter og metaanalyser i litteraturen, og klinisk relevant og gjenfinnbar informasjon i registrene.

Kandidatprediktorer:

Mors demografi Alder Vekt tidlig i svangerskapet Vektøkning siden forrige svangerskap Høyde Kroppsmasseindeks Røykevaner under svangerskapet Utdanning Inntekt Fødselsland Tidligere obstetrisk informasjon (mor og spedbarn) Akutt keisersnitt Elektiv keisersnitt Apgar-score Stor for svangerskapsalder Spedbarns fødselsvekt Spedbarns hodeomkrets Obstetrisk analsfinkterskade Obstetrisk analsfinkterskade Vakuumlevering Tangfødsel Arbeidsinduksjon Vektøkning siden forrige svangerskap Morssykdommer (nåværende) Tilbakevendende blærebetennelse Kroniske nyresykdommer Diabetes type I og II, pre-graviditet Epilepsi, tarmsykdom Epilepsi, tarmsykdom erythematosus Hypertensive sykdommer Graviditetsdiabetes Arbeidsveiledning Induksjon av fødsel* Arbeidsforstørrelse Episiotomi Vakuumfødsel Tangfødsel Epiduralbedøvelse* Spinalbedøvelse* Fødselskarakteristika for spedbarn Fødselsvekt* Hodeomkrets* Svangerskapsalder* Stor for svangerskapsalder* Kjønn* Presentasjon ved levering Tid på dagen av fødsel

Betingede prenatale prediktorer, variabler i kohort 1, som bare kan (eller kan) bestemmes eller planlegges før fødsel, inkluderer mødredemografi og sykdommer, svangerskapsalder, fosterstilling, mannlig kjønn, induksjon av fødsel, og i noen tilfeller , tilstedeværelsen av makrosomi. *For tiden er spedbarns fødselsvekt, hodeomkrets og svangerskapsalder ved fødsel dokumentert etter fødselen. Imidlertid er den ultrasonografiske biometriteknikken for å estimere fostervekt og hodeomkrets under utvikling, så vi vil inkludere disse variablene i alle modellene.

Statistisk analyseplan

Valideringsmetoden med delt utvalg vil bli brukt med en tidsdeling i henhold til perioden for fødsel [utviklings-/treningsdatasett 2012-2018 (~70%) vs. validerings-/testdatasett 2009-2011 (~30%)]. Logistisk regresjonsstatistikk vil bli brukt som det viktigste prediktormodelleringsverktøyet. En modell vil bli utviklet fra opplæringsdatasettet basert på minimering av Bayesian Information Criteria (BIC) ved å bruke tilnærmingen "best subset selection". Modellytelse og stabilitet vil bli evaluert ved å bruke en bootstrap-tilnærming med 200 prøver som utvikler modeller i hver prøve og sammenligner med modellen fra hele treningsdatasettet og den globale modellen.

Ikke-lineære effekter vil bli evaluert ved bruk av naturlige kubiske splines med 5 knop ved 5., 27.5., 50., 72.5. og 95. persentil. Lineære og splineseffekter vil bli inkludert samtidig i modellvalgprosedyren, noe som muliggjør et datadrevet valg mellom lineære og ikke-lineære trender. Transformasjoner og cut-offs av prediktorvariabler kan testes ved behov.

Modellen utviklet på treningsdataene vil deretter bli sammenlignet med valideringsdataene ved hjelp av kalibreringsplott. Risikoscoringssystemer vil bli generert fra de endelige modellene for å oppnå individuelle risikoskårer og predikerte sannsynligheter. Kvinner vil bli delt inn i tre risikogrupper: lav, middels og høy risiko.

Tre forskjellige modeller per kohort vil bli konstruert (som resulterer i 3x2 = 6 modeller).

1. Prediktorer kjent før graviditet (morsvariabler)
2. Prediktorer kjent post-partum (morsvariabler + graviditet + nyfødt + fødsel)
3. Kjente prediktorer post-partum (morsvariabler + betingede prenatale prediktorer)