Ekkokardiografisk evaluering av RV-skade på intensivavdelingen (RECHOicu)

Begrunnelse Skade i høyre ventrikkel (RV) er vanlig hos pasienter innlagt på intensivbehandling og påvirker behandling og prognose. Ekkokardiografi har blitt hjørnesteinen i diagnostisering og behandling av en slik svekkelse. Imidlertid bruker de mange studiene som bruker ekkokardiografi som allerede er publisert, forskjellige tilnærminger for å karakterisere og definere "RV-skade", noe som gjør det vanskelig å nøyaktig vurdere forekomsten og prognostisk innvirkning. Kort fortalt foreslås 3 tilnærminger. Den første er basert på en mer kardiologisk tilnærming som består av å bruke parametere for RV systolisk funksjon, og definerer skaden ettersom disse parameterestimatene er under en viss terskel. De mest brukte parametrene er TAPSE, fraksjonert arealforandring og dopplerhastighet for den systoliske (S') bølgen ved tricuspid-annulus. Den andre tilnærmingen er basert på mønsteret av cor pulmonale, og definerer RV-skade som tilstedeværelsen av RV-dilatasjon og paradoksal septalbevegelse. Den tredje tilnærmingen er å definere RV-skade i henhold til dens konsekvenser på oppstrøms overbelastning (for eksempel nyre, lever). Dette er sannsynligvis den mest fysiologiske tilnærmingen. Det er dermed definert som assosiasjonen av en RV-dilatasjon med et unormalt høyt sentralt venetrykk (CVP).

Hypotesen er at den beste definisjonen av RV-skade er den som vil være best assosiert med hemodynamisk status (f.eks. mangel på respons på volumutvidelse eller tilsvarende som passiv benheving, PLR), ventilasjons- og oksygeneringsparametere og med kliniske utfall , inkludert dødelighet (ICU eller på sykehus), varighet av invasiv ventilasjon (hos ventilerte pasienter), ICU-oppholdslengde og varighet av katekolamininfusjon.

Alle pasienter vil motta en transthorax (TTE) eller en transesophageal (TEE) ekkokardiografi i henhold til vanlig praksis på senteret og pasientens situasjon. En standard TTE eller TEE ekkokardiografi vil bli utført innen 48 timer etter inkludering (Echo-1), og en annen TTE eller TEE (Echo-2) for væskeresponsstudie umiddelbart etter Echo-1.

Følgende informasjon vil bli registrert

1. Pasientkarakteristika (ved innleggelse og/eller ved inkludering) Innleggelsesdato på intensivavdelingen, dato for inkludering, alder, kjønn, tidligere hypertensjonshistorie, diabetes mellitus, iskemisk hjertesykdom, kardiomyopati uansett årsak, kronisk nyresykdom, KOLS (kronisk obstruktiv lungesykdom) sykdom), kronisk PH (pulmonal hypertensjon), høyde, størrelse (BMI), SAPS II, "primær" inkludering (innen 2 dager etter innleggelse) eller "sekundær" inkludering (under ICU-opphold), innleggelsesdiagnose: sepsis, septisk sjokk, akutt forverring av KOLS, lungeemboli, akutt astma, medikamentforgiftning, hjerneskade, hjerteinfarkt, lungebetennelse, COVID-19, diverse.
2. Hemodynamisk status (på tidspunktet for ekko) Hjertefrekvens, sinusrytme (Y/N), blodtrykk (systolisk, diastolisk, gjennomsnittlig), pulstrykkvariasjoner, PPV (hvis tilgjengelig), CVP (eller RAP hvis PAC), serumlaktat , baseunderskudd, type katekolamin og dose (i µg/kg/min), VA ECMO (ja/nei).
3. Nyre-, leverfunksjon og biomarkører (på tidspunktet for ekko eller nærmest studien) Kreatinin, ASAT, ALAT, bilirubin, blodplater, troponin, BNP (hvis tilgjengelig)
4. Blodgassanalyse (på tidspunktet for ekko eller nærmest studien) PaO2, PaO2/FiO2, PaCO2, pH, SaO2.

5. Ventilasjonsinnstillinger og oksygentilførsel (på tidspunktet for ekko)

   • Nesekanyle (O2 L/min), Høystrøms nesekanyle (FiO2), NIV, invasiv ventilasjon
   • For NIV (non-invasiv ventilasjon): FiO2, PEEP, trykkstøtte
   • For invasiv ventilasjon (volum- eller trykkkontrollert modus): FiO2, tidalvolum, respirasjonsfrekvens, total PEEP, ekstern PEEP, platåtrykk, topptrykk.
   • VV ECMO (ja/nei).
   • Bøylestilling ja/nei
   • Berlins definisjon av ARDS ja/nei

6. Status

   • Utskrevet fra ICU: levende/død og dato.
   • Utskrevet fra sykehus: levende/død og dato.
   • Lengde på katekolamininfusjon (dager).
   • Lengde på invasiv mekanisk ventilasjon (dager).
   • Nyreerstatningsterapi J/N

7. ECHO 1 (rute og dato): Må gjøres på en pasient i halvliggende stilling i tilfelle en PLR gjøres. Alle målinger vil bli utført ved sluttekspirasjon, bortsett fra respirasjonsvariasjoner. Noen parametere vil være obligatoriske og andre valgfrie.

   LV systolisk funksjon: LVEDV, LVESV, LVEF (4-kammer); LVFAC (kort akse); LVOT VTI (5-kammer) eller RVOT VTI ved dårlig akustisk vindu, LVOT diameter, MAPSE, S' mitral annulus (TDI).

   LV diastolisk funksjon: E, A, E' (lateral), A' (lateral), LA volum (4 kammer), Vmax trikuspidal regurgitasjon.

   RV-funksjon: RVEDA/LVEDA, paradoksal septalbevegelse (Y/N), TAPSE (tricuspid ringplane systolic excursion) , S' tricuspid annulus, RVFAC (4 kamre, RVEDA-RVESA/RVEDA), IVC diameter, SVC collapsibility index (hvis TEE; maks-min/maks), lungeakselerasjonstid og dens mønster (bifasisk versus monofasisk), respirasjonsvariasjoner av RV-utkaststrøm (end expi -end inspi/end expi, uansett ventilasjonstilstand, dvs. en negativ verdi i en spontant pustende pasient indikerer en "normal" respons, en "positiv" verdi noen RV-skade, for eksempel akutt astma).

   Hepatisk venestrømningsmønster: PWD-profil i en supra hepatisk vene.

8. ECHO 2 LVOT VTI (eller RVOT VTI ved dårlig akustisk vindu, men tar det samme som i ECHO 1) 1 minutt etter PLR eller etter en væskeutfordring (mL skal noteres).

En responder på væske er definert hvis økt VTI er mer enn 10 %. På tidspunktet for ECHO 2, rapporterer bare blodtrykk, hjertefrekvens, PPV (hvis opprinnelig registrert), CVP, sinusrytme Y/N.

Lagring og håndtering av data Data vil bli samlet inn prospektivt på en e-CRF; Pasienter anonymiseres ved hjelp av et kodesystem på en sikker online helsedataplattform (Research Electronic Data Capture, RedCap, ved University of Sydney (https://redcap.sydney.edu.au/), som er medlem av RedCap-konsortiet (https://projectredcap.org).

Statistisk analyse

De primære målene er (1) å rapportere klassifiseringsytelsen til hemodynamiske parametere, ventilatoriske parametere og biomarkører ved klassifisering av de 3 typene RV-skader, og (2) å rapportere sammenhengen mellom de 3 typene RV-skader på kliniske utfall.

Sammenhengen mellom hver type RV-skade og parametrene i hvert domene undersøkes ved hjelp av logistisk regresjon for binære utfall, overlevelsesanalyse for dødelighet og lineær regresjon etter log-transformasjon for varighetsdata. Observasjonene vil bli tilfeldig delt inn i to datasett, togsettet og testsettet, i forholdet 3:2. Togsettet skal brukes til å bygge prediksjonsmodellen, og validering vil bli utført i testsettet. Forvirringsmatrise vil bli brukt til å trekke ut prediksjonsytelse og nøyaktighet, og en ytelsesmatrise vil bli konstruert. Ytelsesmatrisen inneholder én eller flere av følgende beregninger der det er aktuelt: R2, nøyaktigheten av prediksjoner, AUC-er for ROC-er og F1-score. Overensstemmelser og konsistens av disse skårene mellom de tre definisjonene vil bli sammenlignet ved bruk av intraklasse korrelasjonskoeffisient (ICC). Gjennomsnittlig ytelsesscore i hvert domene for hver type bobilskade vil bli sammenlignet for å kartlegge egenskapene til hver type bobilskade. Den typen bobilskade som har høyest total ytelsesscore i hvert domene vil bli ansett som den beste utøveren i det domenet. Regresjonskoeffisienter, som OR og hazard ratio, vil også bli rapportert for å vise om RV-skadetypen er statistisk signifikant assosiert med parameteren av interesse.

Med mindre annet er spesifisert, vil beskrivende statistikk presenteres som median [IQR], og kategoriske data som telling (%). Testsammendrag vil bli rapportert som gjennomsnittlig forskjell, OR og fareforhold med 95 % CI-intervall.

Effekt og utvalgsstørrelse Sammenligninger av prediktiv ytelse mellom typene RV-feil for de fire domenene vil bli utført ved bruk av ANOVA. Forutsatt en liten til moderat effektstørrelse definert av Cohen (dvs. 0,2) i domenet med dårligst ytelse, for et signifikant nivå på 0,015 og en styrke på 0,9 (for å minimere for falsk positiv rate), er den nødvendige prøvestørrelsen for togsettet 240 pasienter. Siden ytterligere 160 pasienter kreves for testsettet, kreves en total prøvestørrelse på 440 hvis 10 % tilfeller er ugyldige på grunn av manglende data og inntastingsfeil. Med tjueto sentre forventer etterforskerne å rekruttere 440 pasienter i løpet av omtrent 6 måneder (fra 1. januar 2023 til 30. juni 2023).

Databasen vil bli administrert av Stephan Huang (Nepean Hospital, Sydney) samt den statistiske analysen. Hjelp fra en statistiker om nødvendig kan bli bedt om fra tid til annen (Dr. Daulasim, PhD folkehelse, ICU, Ambroise Paré sykehus).

Etiske og regulatoriske hensyn Dataene vil bli samlet inn prospektivt og pasienter vil anonymiseres ved hjelp av et kodesystem på en sikker online helsedataplattform (Research Electronic Data Capture, REDCap, ved University of Sydney (https://redcap.sydney.edu. au/) REDCap Consortium ( https://projectredcap.org). Sjefetterforsker professor Antoine Vieillard-Baron eier dataene til dette prosjektet. Kun prosjektetterforskere har tilgang til REDCap, og er ansvarlige for å legge inn sine egne pasienters helsedata. Bortsett fra etterforskeren selv og databaseadministratoren (SH), har andre etterforskere ingen tilgang til data fra andre sentre, bortsett fra etter avsluttet studie. Alle nedlastede data vil bli avidentifisert. REDCap er i stand til å overholde omtrent alle standarder - for eksempel HIPAA, Part-11 og FISMA-standarder (lav, moderat eller høy). Hver av disse standardene har blitt brukt på tvers av ulike konsortienettsteder, så vel som andre standarder (inkludert lignende internasjonale forskrifter, som GDPR).

Ekkokardiografi har vært en vanlig praksis på intensivavdelingene som har deltatt i studien i mange år, og hver etterforsker er anerkjent som en internasjonal ekspert på området.

Hver etterforsker forplikter seg til å respektere pasientenes rettigheter og helsedataforskningsforskriftene som gjelder i deres praksisland.

Finansiering og Legal Lead Research for finansiering pågår. Det er ingen interessekonflikt. Prosjektleder er prof. Vieillard-Baron, medprosjektleder er Stephan Huang.