Inteligentne wyładowania w celu poprawy wyników zdrowotnych u dzieci po wypisaniu ze szpitala

ZAMIAR:

Naszym celem jest przeprowadzenie interwencyjnego badania kohortowego w celu oceny wpływu podejścia Smart Discharges na opiekę wypisową na śmiertelność pediatryczną po wypisaniu ze szpitala.

HIPOTEZA:

Nasze podejście do inteligentnych wyładowań poprawi poszukiwanie zdrowia po wypisaniu ze szpitala i zmniejszy śmiertelność po wypisaniu ze szpitala.

UZASADNIENIE:

Dzięki lepszemu zrozumieniu ryzyka i możliwości określenia ryzyka przy łóżku pacjenta program Smart Discharge zapewni optymalną alokację zasobów, koncentrując się na dzieciach najbardziej potrzebujących ograniczonych zasobów. Takie programy w zakresie precyzyjnego zdrowia publicznego mogą nie tylko ratować życie i zasoby, ale są znacznie bardziej skalowalne w ekonomicznie napiętych środowiskach.

CELE:

Celem tego badania jest ustalenie, czy zindywidualizowane, oparte na ryzyku podejście do poprawy wypisów pediatrycznych zmniejszy śmiertelność 6-miesięczną po wypisaniu ze szpitala wśród dzieci przyjętych z podejrzeniem sepsy

Badanie ma dwa cele, z których każdy odpowiada fazie:

1. Faza I: Okres obserwacji z włączonymi pacjentami działającymi jako kontrole. Ponadto ta kohorta zostanie wykorzystana do aktualizacji, udoskonalenia i walidacji wcześniej opracowanych modeli śmiertelności po wypisaniu ze szpitala, które mają być wykorzystane podczas fazy II.
2. Faza II: Okres interwencyjny mający na celu ocenę skuteczności programu Smart Discharge w zakresie śmiertelności i poszukiwania zdrowia po wypisaniu ze szpitala.

PROJEKT BADAWCZY:

Będzie to badanie dwufazowe: faza I to wieloośrodkowe prospektywne obserwacyjne badanie kohortowe, natomiast faza II to wieloośrodkowe prospektywne interwencyjne badanie kohortowe. To prospektywne badanie zostanie przeprowadzone w okresie od marca 2017 r. do stycznia 2024 r. Do badania zostanie włączonych 5700 dzieci w wieku poniżej 5 lat (2700 w wieku <6 miesięcy, 3000 w wieku 6-60 m) do fazy I (nieinterwencyjnej) i taką samą liczbę (5700) dzieci w fazie II (faza interwencyjna) , dla łącznie 11 600 dzieci.

ANALIZA STATYSTYCZNA:

Nasze wcześniejsze prace wykazały, że 6-miesięczna śmiertelność po wypisaniu ze szpitala wynosi 5%. Nasze wstępne prace sugerowały również, że oczekiwana korzyść w zakresie śmiertelności wyniesie między 25% a 30% względnego zmniejszenia ryzyka. Zakładając względną redukcję ryzyka o 22,5%, musielibyśmy zapisać 5250 dzieci na ramię. W związku z tym będziemy konserwatywnie dążyć do zapisania 5700 na ramię, aby uwzględnić straty w obserwacji.

Wszystkie analizy zostaną przeprowadzone przy użyciu R 4.2.2 (Wiedeń, Austria; http://www.R-project.org). Zewnętrzna walidacja modelu zostanie przeprowadzona przy użyciu kohorty fazy I na wcześniej opracowanym modelu Smart Discharge. Model Smart Discharge zostanie następnie zaktualizowany, aby uwzględnić dane z kohorty fazy I. Ostateczne modele predykcyjne zostaną opracowane oddzielnie dla dzieci w wieku poniżej 6 m i dla dzieci w wieku od 6 m do 5 lat, z analizą obszaru pod krzywą ROC wykorzystaną do oceny ogólnej wydajności ostatecznych modeli. W przypadku ostatecznego modelu u starszych dzieci (od 6 do 5 lat) punkt odcięcia ryzyka zostanie wybrany na podstawie czułości i swoistości, zapewniając czułość >80% (początkowa czułość modelu pochodnego wynosiła 82%). Podana zostanie ostateczna czułość i swoistość wraz z dodatnimi i ujemnymi wartościami predykcyjnymi (na podstawie ogólnego wskaźnika śmiertelności i współczynników śmiertelności w każdym ośrodku). W przypadku modelu dla młodszych dzieci zastosowane zostanie to samo podejście, ale z zapewnieniem czułości co najmniej 85%, ze względu na spodziewany wyższy wskaźnik śmiertelności wśród młodszych dzieci. Ustalono, że separacja wieków jest optymalnym podejściem dla tych modeli.

Aby ocenić skuteczność interwencji, zostanie zastosowana regresja hazardów proporcjonalnych do czasu do śmierci po wypisaniu ze szpitala, w tym rok wypisu jako zmienna towarzysząca, aby uwzględnić potencjalne trendy śmiertelności niezwiązane z interwencją. Dodatkowe potencjalnie zakłócające zmienne zostaną zidentyfikowane na podstawie połączenia istniejącej wiedzy i wiedzy eksperckiej oraz jednoczynnikowej analizy potencjalnych czynników zakłócających wyniki. Ostateczny model wielowymiarowy zostanie wykorzystany do określenia skorygowanego efektu interwencji Smart Discharge. Przerwane szeregi czasowe, które wykorzystują modelowanie regresji segmentowej w celu określenia efektu interwencji po uwzględnieniu trendów czasowych przed i po interwencji, zostaną również wykorzystane do uwzględnienia potencjalnych trendów śmiertelności przed interwencją.