Utfall etter perioperativt hjerneslag etter hjertekirurgi

BAKGRUNN Perioperativt slag er en ødeleggende komplikasjon ved hjertekirurgi som for tiden er dårlig karakterisert. Peroperativt slag er en cerebrovaskulær hendelse som oppstår etter hjertekirurgi, og rammer mellom 1-5 % av pasientene. Den nåværende litteraturen har identifisert at pasienter som opplever hjerneslag etter operasjon har en høyere dødelighet, oppholdstid og utskrivning til et anlegg, men gitt den sjeldne karakteren av denne komplikasjonen er mindre kjent om hvilke faktorer som forutsier disse utfallene blant de som opplever et perioperativt slag.

MÅL

1. Utlede og eksternt validere risikoprediksjonsmodeller for dødelighet (primært utfall), uønsket utflod og liggetid etter perioperativt slag.
2. Beskriv tidsmessige trender i dødelighet etter perioperativt slag mellom 2005 og 2020.

METODER Denne studien er en retrospektiv analyse av den prospektivt innsamlede databasen American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program mellom 2004 og 2020. Studiekohorten vil bli trukket ut fra NSQIP-databasen og inkludere alle pasienter som opplevde hjerneslag innen 30 dager etter operasjonen og som gjennomgikk et hjertekirurgisk inngrep.

STUDIEBEFOLKNING Pasienter som gjennomgikk et hjertekirurgisk inngrep og som opplevde et perioperativt hjerneslag i NSQIP-databasen mellom 2005 og 2020 vil bli inkludert.

RESULTATER Primært utfall er 30-dagers dødelighet; sekundære utfall er lengde på sykehusopphold og uønsket utskrivning (ikke-hjemmeinnretning eller død).

Kandidatprediktorvariabler: Utfall etter perioperativt hjerneslag er potensielt relatert til pasient-, kirurgiske og anestetiske faktorer, så vel som karakteristika ved hjerneslaget. Kandidat-prediktorvariabler vil inkludere pasientkarakteristikker (alder, kjønn, komorbiditeter), kirurgiske karakteristika (kompleksitet, type, nødstatus, aortakirurgi), postoperative komplikasjoner (hjertestans, myokardiskemi, transfusjon) og slagkarakteristikker (alvorlighetsgrad bestemt av tilhørende trakeostomi) eller kraniektomi), timing i forhold til operasjon, reinnleggelse for hjerneslag kontra innlagt hjerneslag). Kontinuerlige variabler vil bli vurdert for transformasjon ved bruk av brøkpolynomer for å tillate en kontinuerlig ikke-lineær assosiasjon.

ANALYSE Multivariable modeller for å forutsi 30-dagers dødelighet (primært utfall), uønsket utskrivning og liggetid vil bli opprettet. For å unngå overtilpasning, vil vi gjennomføre en datareduksjonsstrategi og ekskludere variabler med mer enn 10 % manglende data eller mindre enn 20 observasjoner, der >1 % men <10 % data mangler, vil vi vurdere multippel eller gjennomsnittlig imputering.

Forhåndsspesifiserte prediktorvariabler vil bli brukt for å konstruere en logistisk regresjonsmodell ved bruk av en prinsipiell komponentanalyse. Vi vil a priori undersøke følgende interaksjoner: alder*kjønn, kirurgisk kompleksitet (operasjonstid)*alder. Gitt de potensielle differensialmekanismene for tidlig (<48 timer) og sent (>48 timer og <30 dager) perioperativt slag, vil vi inkludere dager fra operasjon til hendelse som både en kontinuerlig og kategorisk variabel.

Modelldiskriminering vil bli evaluert ved å bruke arealet under mottakerens driftskarakteristikk (c-statistikk). Modellkalibrering vil bli vurdert med et løs-utjevnet plott av observerte vs predikerte risikoer over risikospekteret. En lignende analyse vil bli brukt for å lage en prediksjonsmodell for liggetid. Ettersom død er et konkurrerende utfall for utslippsdisponering, vil uønsket utslipp bli modellert som et ordinært utfall (hjem, utskrivning utenfor hjemmet eller død). Etter utledning vil 5000 bootstrap-prøver bli brukt for intern validering.

Temporelle trender i dødelighet vil først bli analysert ved å bruke en eksplorativ ujustert ordinær minste kvadraters regresjonsmodell med årlig dødelighet etter perioperativt hjerneslag som avhengig variabel og år som prediktor for å estimere den årlige endringen i dødelighet over tid. En multivariabel lineær regresjonsmodell vil bli spesifisert, justering for viktige prediktorer.