Smarte utslipp for å forbedre helseresultater etter utskrivning hos barn

HENSIKT:

Vårt formål er å gjennomføre en intervensjonell kohortstudie for å evaluere effekten av Smart Discharges-tilnærmingen til utskrivningsbehandling på pediatrisk dødelighet etter utskrivning.

HYPOTESE:

Vår Smart Discharges-tilnærming vil forbedre helsesøken etter utskrivning og redusere dødeligheten etter utskrivning.

BERETTIGELSE:

Med en forbedret forståelse av risiko, og en evne til å bestemme risiko ved sengen, vil et Smart Discharge-program sikre optimalisert ressursallokering, med fokus på barn som har størst behov for begrensede ressurser. Slike programmer innen presisjon folkehelse kan ikke bare redde liv og ressurser, men er mye mer sannsynlig å være skalerbare i økonomisk anstrengte miljøer.

MÅL:

Målet med denne studien er å finne ut om en individualisert, risikobasert tilnærming for å forbedre pediatriske utslipp vil redusere 6-måneders dødelighet etter utskrivning blant barn innlagt med mistanke om sepsis

Studien har to mål, som hver tilsvarer en fase:

1. Fase I: En observasjonsperiode med innrullerte pasienter som fungerer som kontroller. Videre vil denne kohorten bli brukt til å oppdatere, avgrense og validere tidligere utviklede modeller for dødelighet etter utskrivning som skal brukes under fase II.
2. Fase II: En intervensjonsperiode for å evaluere effektiviteten til et Smart Discharge-program på dødelighet og helsesøk etter utskrivning.

FORSKNINGSDESIGN:

Dette vil være en to-fase studie: Fase I er en multi-site prospektiv observasjonskohortstudie, mens Fase II er en multi-site prospektiv intervensjonskohort studie. Denne prospektive studien vil bli utført fra mars 2017 til januar 2024. Studien vil inkludere 5700 barn under fem år (2700 <6 måneder gamle, 3000 6-60m gamle) i fase I (ikke-intervensjon) og et like stort antall (5700) barn i fase II (intervensjonsfase) , for totalt 11 600 barn.

STATISTISK ANALYSE:

Vårt tidligere arbeid har vist at 6-måneders dødelighet etter utskrivning er 5 %. Vårt foreløpige arbeid har også antydet at vår forventede dødelighetsfordel vil være mellom 25 % og 30 % relativ risikoreduksjon. Forutsatt en relativ risikoreduksjon på 22,5 %, må vi registrere 5250 barn per arm. Vi vil derfor konservativt sikte på å registrere 5700 per arm for å ta hensyn til tap til oppfølging.

Alle analyser vil bli utført ved hjelp av R 4.2.2 (Wien, Østerrike; http://www.R-project.org). Ekstern modellvalidering vil bli utført ved å bruke fase I-kohorten på den tidligere utviklede Smart Discharge-modellen. Smart Discharge-modellen vil deretter bli oppdatert for å inkludere data fra fase I-kohorten. Endelige prediksjonsmodeller vil bli utviklet separat for barn <6m og for barn 6m - 5 år, med et område under ROC-kurveanalysen som brukes til å vurdere den totale ytelsen til de endelige modellene. For den endelige modellen hos eldre barn (6m - 5y) vil risikogrensen bli valgt basert på sensitivitet og spesifisitet, og sikre en sensitivitet på >80 % (initiell avledet modellsensitivitet var 82 %). Den endelige sensitiviteten og spesifisiteten vil bli rapportert, sammen med positive og negative prediktive verdier (basert på den totale dødeligheten og dødeligheten for hvert sted). For modellen hos yngre barn vil samme tilnærming bli brukt, men å sikre at sensitiviteten er minst 85 %, på grunn av en forventet høyere dødelighet blant yngre barn. Separasjon av alder har blitt bestemt til å være den optimale tilnærmingen for disse modellene.

For å evaluere effektiviteten av intervensjonen, vil en cox-proporsjonal fare-regresjon på tiden til dødelighet etter utskrivning bli brukt, inkludert utskrivningsåret som en kovariat for å ta hensyn til potensielle trender i dødelighet som ikke er relatert til intervensjonen. Ytterligere potensielt forvirrende variabler vil bli identifisert basert på en kombinasjon av forhåndseksisterende kunnskap og ekspertkunnskap, og univariat analyse av potensielle konfoundere på utfall. En endelig multivariabel modell vil bli brukt for å bestemme den justerte effekten av Smart Discharge-intervensjonen. Avbrutte tidsserier, som bruker segmentert regresjonsmodellering for å bestemme effekten av intervensjonen etter kontroll for tidstrender før og etter intervensjon, vil også bli brukt for å redegjøre for potensielle trender før intervensjon i dødelighet.