Prospektiv validering av SHOCKMATRIX Hemorrhage Predictive Model (SHOCKMATRIX)

Bakgrunn: Hemoragisk sjokk er fortsatt den viktigste årsaken til tidlig forebyggbar død hos alvorlig skadde pasienter. Når en alvorlig blødning oppstår kort tid etter alvorlig traume, og dermed definerer en tidlig alvorlig blødning (ESH), blir behandlingen svært utfordrende. I denne sammenheng kan det å forbedre kliniske beslutninger og forkorte intervensjonstiden, kjent som et kritisk endepunkt, kreve utforming av innovative verktøy for tidlig deteksjon, samt å studere deres integrering i rutinemessig helsevesen.

Mål: En del av TRAUMATRIX-prosjektet ledet av Traumabase Group i samarbeid med Capgemini Invent og flere forskningssentre (Ecole polytechnique, CNRS, EHESS), har denne studien som mål å eksternt validere en nylig utviklet maskinlæringsbasert prediktiv modell for ESH hos traumepasienter . Denne modellen, tidligere trent på en traumedatabase av høy kvalitet kalt Traumabase, tilbyr en spesifikk evne til å håndtere manglende verdier.

Materialer og metoder: Minst 1500 voksne traumepasienter fra 8 franske traumesentre vil bli inkludert i en seks-24 måneders periode med en retrospektiv og prospektiv prøve. ESH vil stå som vårt primære resultat, definert som en av følgende hendelser som inntreffer i løpet av de første timene av traumebehandling: enhver transfusjon av pakkede røde blodlegemer (RBC) i gjenopplivingsrommet, eller transfusjon som overstiger 4 RBC i løpet av de første 6 timene, eller akutt hemostatisk intervensjon (kirurgi eller intervensjonsradiologi), eller død i en entydig setting av ukontrollert, objektivisert blødning. Data av interesse vil samles inn i to faser: (1) fra den prehospitale fasen av traumehåndteringen, hvor variablene som trengs for å beregne den algoritmiske prediksjonen av ESH (10 innganger) samt den kliniske prediksjonen fra den behandlende traumelederen som mottar i gjenopplivingsrommet en forhåndsvarsling fra ekspedisjonssenteret, vil bli tatt opp i sanntid ved hjelp av et dedikert brukervennlig smarttelefongrensesnitt utviklet av Capgemini Invent-teamene; (2) fra en forsinket fase hvor en klassisk inkludering i Traumabase® vil bli utført for å hente komponentvariablene til det sammensatte ESH-endepunktet, og en tilbakemeldingsundersøkelse vil bli sendt til traumeteamene som er involvert i studien for å samle inn ytterligere informativ data. De potensielle dataene som samles inn, vil vi sammenligne med en retrospektiv kohortprediktiv ytelse av to systemer, nemlig den kliniske traumeeksperten versus vår maskinlæringsbaserte prediktive modell.