Resultados de Traumatismo Cranioencefálico e Validação Externa do Modelo de Prognóstico CRASH

Introdução De acordo com o relatório da Organização Mundial da Saúde (OMS) de 2015, os acidentes de trânsito são a décima causa de mortalidade no mundo[1]. 90% deles ocorrem em países de baixa e média renda (LMICs)[2]. A complexa interação de fatores humanos, veiculares e ambientais, juntamente com a falta de programas preventivos sustentáveis, contribuiu para essa “epidemia silenciosa” de lesões. Dentre as Lesões, o Traumatismo Cranioencefálico é a principal causa de morbidade e mortalidade.

Os jovens trabalhadores de 20 a 40 anos são o grupo mais vulnerável a sofrer uma lesão cerebral traumática [3]. Cerca de 60% das pessoas com TCE não retomam o trabalho[3]. Um estudo feito em Delhi, na Índia, mostrou que pacientes com TCE grave que estavam inconscientes na alta, 50% deles morreram em seis meses e outros 30% permaneceram em estado vegetativo [4].

Os médicos devem responder sobre o prognóstico do paciente ferido aos ansiosos próximos na chegada, bem como ao longo do tratamento. Pesquisas mostraram que modelos prognósticos são modelos estatísticos que combinam dados de pacientes para prever resultados e provavelmente são mais precisos do que simples previsões clínicas [5]. Um estudo de controle randomizado multicêntrico publicou um modelo de previsão para pacientes com lesão cerebral traumática [6]. Ao contrário de outros modelos de previsão, este modelo foi baseado em dados de países de renda alta e média baixa. No entanto, a validação externa desse modelo de previsão não foi feita nos dados dos LMICs[7]. Portanto, para preencher essa lacuna, pretendemos estudar o resultado de pacientes com lesão cerebral traumática e também validar o modelo de previsão do estudo CRASH em pacientes com lesão cerebral traumática. por exemplo. Um homem de 45 anos, veio com acidente de trânsito levando a traumatismo cranioencefálico. Sua Escala de Coma de Glasgow era E4V4M5, ambas as pupilas reagindo à luz e à tomografia computadorizada cerebral sugestiva de hematoma subdural de espessura de aproximadamente 3 mm ao longo das convexidades basifrontal superior esquerda e frontal média sem efeito de massa subjacente significativo. Esses detalhes inseridos na calculadora CRASH PROGNOSTIC MODEL como mostrado abaixo. De acordo com isso, a mortalidade no 14º dia é de 4,4% e a morbidade no 6º mês é de 12,6%, ou seja, resultado desfavorável.

Coleta de dados A coleta de dados será feita por um residente e um estudante de medicina do mesmo hospital. Os pacientes serão acompanhados prospectivamente na enfermaria até a alta ou óbito. As informações serão inseridas no formulário de registro do caso com base no arquivo do paciente. O consentimento informado válido e por escrito será obtido para acompanhar os pacientes no dia 14 e 6 meses após a data da lesão por conversa telefônica.

Resultados:

O resultado do estudo é a mortalidade no 14º dia e mortalidade e morbidade no 6º mês após o traumatismo craniano. Essa morbidade aos 6 meses será medida usando a ESCALA DE RESULTADOS DE GLASGOW por conversa telefônica

Variáveis:

Variáveis ​​demográficas, mecanismo de lesão, status de transferência, parâmetros vitais na admissão, como pressão arterial sistólica, frequência cardíaca, escala de coma de Glasgow serão anotados nos registros de casos. A resposta pupilar do paciente será coletada da folha de registro do caso. Os achados da tomografia computadorizada e se o paciente foi ou não operado (neurocirurgia) serão anotados. Outras lesões também serão registradas.

Tamanho da amostra O tamanho da amostra para um estudo de validação externa deve ter pelo menos 100 pacientes com o desfecho e 100 sem o desfecho[8,]. O resultado a curto prazo é a mortalidade em 14 dias. A mortalidade em todos os grupos de TCE é de 23%. Então, para ter 100 eventos precisaremos de um tamanho amostral de no mínimo 500 pacientes. Uma análise intermediária será feita em um ano para ver se o tamanho da amostra é atendido e uma decisão adicional sobre a duração do estudo será tomada.

Os dados de análise serão inseridos no Microsoft Excel 2016 e a análise estatística será feita usando o SPSS versão 17. Avaliaremos o desempenho dos modelos em nosso conjunto de dados em termos de discriminação e calibração. A discriminação descreve o quão bem um modelo distingue entre pacientes com e sem o desfecho de interesse. A calibração indica o quanto os resultados previstos correspondem aos resultados observados.

Para avaliar a discriminação, calcularemos a área sob a curva característica de operação do receptor (AUC). Uma AUC de 1 implica discriminação perfeita, enquanto uma AUC de 0,5 implica que a discriminação de um modelo não é melhor do que o acaso.

Para avaliar a calibração, traçaremos o resultado observado versus o resultado previsto. Ética O consentimento informado será obtido pelo co-investigador deste estudo do paciente/familiar (representante legal), após a admissão do paciente na enfermaria. O consentimento informado será para acompanhar o paciente por telefone em 14 dias e 6 meses a partir da data da lesão. Durante o curso na enfermaria ou na alta, se o paciente estiver consciente e em estado de dar consentimento, o novo consentimento será obtido do próprio paciente. Se o paciente se recusar a dar consentimento, seus dados não serão registrados e nenhum acompanhamento será feito para o propósito do estudo.