Predykcyjne działanie skali Glasgow Coma w stosunku do czasu

Tło

Uraz jest krytycznym globalnym problemem zdrowia publicznego, a liczba ofiar śmiertelnych w wyniku urazu stale rośnie na całym świecie. W 2016 roku ponad 4,6 miliona zgonów było wynikiem urazu, co plasuje go na 8. miejscu wśród najczęstszych przyczyn zgonów. W badaniu Global Burden and Disease (GBD) urazy stanowią prawie jedną dziesiątą wszystkich zgonów, więcej niż malaria, gruźlica, HIV/AIDS i choroby matki razem wzięte.

TBI definiuje się jako uszkodzenie mózgu spowodowane urazem, uraz definiuje się jako uszkodzenie ciała w wyniku bezpośredniego lub pośredniego działania siły zewnętrznej, z przerwaniem lub bez przerwania ciągłości strukturalnej. Urazowe uszkodzenie mózgu (TBI) jest główną przyczyną zachorowalności i śmiertelności na całym świecie. Jest największym czynnikiem przyczyniającym się do zgonów urazowych na świecie, mając trzykrotnie wyższy wskaźnik śmiertelności niż uraz bez towarzyszącego TBI. Szacuje się, że TBI dotyka rocznie ponad 10 milionów ludzi.

Aby pomóc lekarzom w diagnostyce i reżimach resuscytacji, ogromne znaczenie mają modele prognostyczne przewidujące ciężkość i wynik TBI. Skala Glasgow Coma Scale (GCS) jest jednym z najczęściej stosowanych modeli prognostycznych. Jest to neurologiczna skala opracowana do oceny odpowiedzi na bodźce u pacjentów z urazami czaszkowo-mózgowymi za pomocą trzech parametrów; otwieranie oczu, reakcje werbalne i reakcje motoryczne. Został wykorzystany do oceny poziomu świadomości zarówno w praktyce klinicznej, jak iw badaniach neurotraumy. Wynik GCS, suma trzech parametrów używanych w GCS, służy do oceny nasilenia, od łagodnego, umiarkowanego do ciężkiego.

W kilku badaniach zbadano wartość prognostyczną GCS i wartość prognostyczną poszczególnych składników GCS, ale niewiele wiadomo o tym, jak związek czasu między urazem a pierwszym GCS wpływa na wartość predykcyjną GCS. Badania wykazały, że GCS mierzony przy przyjęciu na oddział urazowy jest bardziej predykcyjny niż GCS mierzony w miejscu urazu i że mediana GCS przy przyjęciu jest wyższa niż mediana GCS w miejscu urazu, ale nie zbadano, czy i jak czas wpływa na wyniki GCS .

Cel

Celem tego badania jest ocena, w jaki sposób czas pomiaru GCS wpływa na jego wartość predykcyjną po urazowym uszkodzeniu mózgu (TBI) u dorosłych pacjentów. Pierwszym celem jest ocena, czy wydajność predykcyjna GCS ulegnie poprawie, jeśli zostanie skorygowana o czas od urazu do jego zarejestrowania. Drugim celem jest ocena, czy wydajność predykcyjna GCS różni się w zależności od tego, kiedy została zarejestrowana.

Projekt badania

Jest to retrospektywna analiza badania kohortowego Towards Improved Trauma Care Outcomes in India (TITCO).

Ustawienie

Wykorzystana zostanie zdeidentyfikowana kohorta TITCO. Ta kohorta obejmuje 16 000 pacjentów zapisanych między lipcem 2013 a grudniem 2015 z czterech szpitali uniwersyteckich w Indiach. Urzędnicy projektu, posiadający tytuł magistra nauk o zdrowiu, zbierali prospektywnie dane dotyczące przyjęcia w każdym ośrodku poprzez bezpośrednią obserwację izby przyjęć i wypełnienie standardowego formularza. Funkcjonariusze projektu pracowali w rotacyjnych ośmiogodzinnych zmianach (rano, wieczór, noc). Dane zostały również pobrane retrospektywnie z dokumentacji pacjentów dla pacjentów przyjętych poza obserwowanymi zmianami.

Źródło i sposób doboru uczestników

Oficer projektu w jednym miejscu obejmował pacjentów ze szpitali uczestniczących, albo poprzez prospektywną obserwację, albo przez retrospektywne pobieranie danych z dokumentacji pacjentów.

Zmienne objaśniające Dwie zmienne objaśniające będące przedmiotem zainteresowania to GCS i czas między urazem a zapisem GCS w godzinach, odtąd określany jako czas do GCS. GCS został wyodrębniony z dokumentacji pacjenta, podobnie jak data i godzina pierwszego zarejestrowanego GCS. Jeśli brakuje daty i godziny pierwszego zapisu GCS, zamiast daty zostanie użyty czas przybycia do centrum uczestniczącego. Data i godzina urazu zostały pobrane z dokumentacji pacjenta lub bezpośrednio zgłoszone przez uczestników. Dane i czas pierwszego zapisu GCS lub przybycia do uczestniczącego ośrodka zostały wyodrębnione z dokumentacji pacjentów.

Współzmienne Zmienne wiek, płeć, mechanizm urazu, to, czy pacjent został przeniesiony z innej placówki służby zdrowia, oraz anatomiczna ciężkość urazu określona ilościowo za pomocą skali ciężkości urazu (ISS) zostaną zgłoszone w celu scharakteryzowania badanej próbki. Wiek, płeć, mechanizm urazu i status transferu zostały pobrane z dokumentacji pacjentów lub zgłoszone przez uczestników. ISS został obliczony przez jednego akredytowanego kodera na podstawie opisów tekstowych urazów.

Stronniczość

Aby uwzględnić błędy ludzkie w rejestrowaniu GCS, obserwatorzy gromadzący dane Aal posiadali tytuł magistra nauk o zdrowiu i byli stale szkoleni i nadzorowani przez cały okres gromadzenia danych.

Zmienne ilościowe

GCS będzie traktowany zarówno jako składnik liniowy, jak i jako zmienna porządkowa z 12 poziomami. Nietestowalne poziomy składników werbalnych i wzrokowych będą traktowane jako 1. Czas między urazem a zarejestrowanym GCS będzie traktowany zarówno jako zmienna ciągła, jak i zmienna kategoryczna. Traktowany jako ciągły czas między urazem a GCS będzie mógł mieć nieliniowy związek ze śmiertelnością poprzez modelowanie go za pomocą ograniczonych splajnów sześciennych z trzema węzłami umieszczonymi w równych odstępach percentyli. Traktowany jako kategoryczny, będzie podzielony na dwugodzinne bloki.

metody statystyczne

Wszystkie analizy zostaną przeprowadzone w języku statystycznym i środowisku programistycznym R. Próba zostanie najpierw tymczasowo podzielona na próbki uczące i sprawdzające, jak opisano w sekcji dotyczącej rozmiaru badania poniżej. Każda próbka zostanie następnie scharakteryzowana przy użyciu median i rozstępów międzykwartylowych (IQR) w celu przedstawienia zmiennych ilościowych oraz zliczeń i procentów w celu przedstawienia zmiennych jakościowych.

W próbie szkoleniowej zostaną dopasowane cztery proste modele predykcyjne przy użyciu regresji logistycznej ze śmiertelnością jako wynikiem. Pierwszy model będzie zawierał tylko GCS jako składnik liniowy, drugi GCS jako składnik liniowy i czas do GCS modelowany przy użyciu ograniczonych splajnów sześciennych, trzeci tylko GCS jako zmienną porządkową, a czwarty model GCS jako zmienną porządkową i czas do GCS modelowany przy użyciu ograniczonych splajnów sześciennych. Aby uniknąć nadmiernego dopasowania, współczynnik skurczu zostanie oszacowany przy użyciu procedury ładowania początkowego, która zostanie następnie zastosowana do współczynników modelu.

Cztery modele zostaną następnie zastosowane w próbie walidacyjnej, a ich wydajność predykcyjna zostanie oszacowana i porównana. Wydajność predykcyjna każdego modelu zostanie oceniona przy użyciu obszaru pod krzywą charakterystyki działania odbiornika (AUROCC), dodatnich i ujemnych wartości predykcyjnych. Różnice w wydajności predykcyjnej między modelami i powiązanymi 95% przedziałami ufności zostaną oszacowane za pomocą ładowania początkowego.

Każda z prób treningowych i walidacyjnych zostanie następnie podzielona na podpróby w oparciu o czas do GCS, tak aby pierwsza podpróbka obejmowała pacjentów z czasem do GCS < 2 godzin, a druga podpróbka obejmowała pacjentów z czasem do GCS od dwóch do czterech godzin i tak dalej. w blokach dwugodzinnych. W każdej z podprób treningowych będzie pasować prosty model logistyczny, w tym GCS jako składnik liniowy jako jedyną zmienną niezależną. Współczynnik GCS w każdym modelu zostanie zmniejszony.

Model opracowany w pierwszej podpróbce szkoleniowej zostanie następnie zastosowany do pierwszej podpróbki walidacyjnej i tak dalej. Wydajność modelu w każdej podpróbce walidacji zostanie oceniona przy użyciu AUROCC i pierwiastka błędu średniokwadratowego. Trend tych miar w podpróbach walidacyjnych zostanie następnie określony ilościowo przy użyciu prostego uogólnionego modelu liniowego z danymi miar wydajności jako zmienną wynikową i nieliniową transformacją numeru indeksu bloku przy użyciu ograniczonych krzywych sześciennych z trzema węzłami jako jedyną zmienną niezależną.

Strategia obsługi brakujących danych

Jeśli wymagana wielkość próby zostanie osiągnięta, jeśli uwzględni się tylko pacjentów z pełnymi danymi dotyczącymi wyniku, zmiennej objaśniającej i współzmiennych, wówczas zostanie przeprowadzona pełna analiza przypadku. Jeśli nie, wówczas brakujące dane będą przetwarzane za pomocą wielu imputacji przy użyciu połączonych równań. Liczba imputowanych zestawów danych będzie równa odsetkowi niekompletnych obserwacji. Analiza zostanie przeprowadzona oddzielnie w każdym zbiorze danych imputowanych, a główne wyniki zostaną przedstawione jako mediany z IQR we wszystkich imputacjach. W przypadku przedziałów ufności zostaną podane najbardziej skrajne wartości połączonych górnych i dolnych granic.

Rozmiar studyjny

Najbardziej wymagająca analiza danych polega prawdopodobnie na dopasowywaniu modelu z GCS jako zmienną porządkową i czasem do GCS jako ograniczonymi splajnami sześciennymi, dlatego wielkość badania jest szacowana na uwzględnienie tej analizy. Badania symulacyjne wskazują, że modele regresji logistycznej wymagają co najmniej dziesięciu zdarzeń lub obserwacji z wynikiem na uwzględniony parametr, aby wygenerować wiarygodne oszacowania współczynników. Modelowanie GCS jako zmiennej porządkowej będzie wymagało oszacowania współczynników dla jedenastu parametrów, a uwzględnienie czasu do GCS dodaje dwa dodatkowe parametry. Całkowita liczba parametrów wynosi wtedy 13, co wskazuje na potrzebę co najmniej 130 zdarzeń. Zakładając częstość wyników na poziomie 20% w oparciu o wcześniejsze badania, próba szkoleniowa musi obejmować co najmniej 650 obserwacji. Jeśli ta liczba jest mniejsza niż połowa pełnej próby, wówczas próbki uczące i walidacyjne zostaną wygenerowane przez podzielenie całej próby na dwie równe części. Jeśli kompletna próba zawiera mniej niż 1300 obserwacji, pierwsze 650 obserwacji zostanie włączonych do próby uczącej, a pozostałe obserwacje zostaną uwzględnione w próbie walidacyjnej. Niezależnie od tego próbki zostaną utworzone w taki sposób, aby względny wkład każdego ośrodka był w przybliżeniu taki sam w obu próbach.