Wpływ wyboru inotropowego na chorobowość i śmiertelność w złożonej dziecięcej chirurgii serca (CHUBpedCSino)

Ponieważ stosowanie leków inotropowych jest bardzo zróżnicowane wśród anestezjologów, badacze chcą zbadać, czy wybór leków inotropowych ma wpływ na śmiertelność chorobową w kardiochirurgii dziecięcej.

Badacze dokonają retrospektywnego przeglądu akt pacjentów operowanych od stycznia 2008 r. do grudnia 2018 r. Badacze skoncentrują się na pacjentach wysokiego ryzyka, zdefiniowanych jako wiek ≤ 1 roku, punktacja RACHS ≥ 3 i złożonych operacjach kardiochirurgicznych (procedura zamiany, ubytek kanału przedsionkowo-komorowego, koarktacja aorty lub przerwanie łuku aorty, plastyka pnia tętniczego, plastyka zastawki mitralnej). Badacze dążą do badania populacji około 250 pacjentów. Pierwszorzędowym wynikiem będzie wynik MODS określony przez zgon lub dysfunkcję 2 narządów (niewydolność krążenia, oddychania lub nerek).

Analiza statystyczna:

Jedna ocena skłonności zostanie przeprowadzona na dwóch grupach: Dobu i Milri. Po 15 wielokrotnych imputacjach zestawów danych przy użyciu pakietu myszy R pakiet CBPS R zostanie użyty do wykonania oceny skłonności, oszacowania średniego efektu leczenia (ATE), przy użyciu równoważenia współzmiennych i zażądania dokładnego dopasowania, które zostało wykazane lepsze od tradycyjnych metod regresji logistycznej oraz wzmocnione drzewa klasyfikacyjne i regresyjne. Bezwzględna standaryzowana różnica mniejsza niż 10-15% zostanie uznana za wspierającą założenie równowagi między grupami, ponieważ nie ma na nią wpływu wielkość próby, w przeciwieństwie do wartości P, i może być wykorzystana do porównania względnej równowagi mierzonych zmiennych w różnych jednostkach. Przedstawiona zostanie średnia i odchylenie standardowe otrzymane po dopasowaniu dla zmiennych ciągłych oraz procent dla zmiennych kategorycznych. Po ustaleniu wyniku skłonności badacze wykorzystają pakiet ankiety R do wykonania regresji logistycznych dla binarnych zmiennych wynikowych i regresji liniowych dla wyników ciągłych, które obejmą efekt grupy terapeutycznej, wagę wynikającą z dopasowania i zmienne obecne w wyniku skłonności w w celu uzyskania podwójnie odpornego estymatora, który skoryguje ostatnią pozostałą możliwą nierównowagę między współzmiennymi i da nieobciążony efekt leczenia. Pakiet ankiety R obejmuje błędy standardowe skorygowane przez Hubera-White'a, które utrzymują bezstronność błędów standardowych nawet przy heterogeniczności reszt. Wreszcie, zaletą estymatora podwójnie odpornego jest to, że wymaga on tylko jednego z dwóch modeli (ocena skłonności i regresja logistyczna po ocenie skłonności), aby poprawnie określić. Wykazano, że tak zwane „podejście wewnętrzne”, czyli uśrednianie efektów leczenia na 15 regresjach logistycznych i liniowych, daje mniej obciążone oszacowania niż „podejście przekrojowe” — to znaczy przeprowadzanie regresji liniowych lub logistycznych na uśrednionych imputowanych dopasowanych zestawach danych - zwłaszcza gdy brakujące dane dotyczą grupy badanej. Oprogramowanie R (R Core Team, 2019), wersja 3.6.2. zostaną wykorzystane do uzyskania wyników.