Previsão de Transfusão Massiva em Pacientes Traumatizados (MTP)

1 Método de estudo

1.1 Desenho do Estudo

O MTP STUDY é um estudo retrospectivo, observacional e não intervencional baseado em um Registro multicêntrico e anônimo. O estudo é conduzido pelo departamento de emergência do Hospital Universitário (CHUV) em Lausanne, Suíça. O desenho do estudo é observacional e nenhuma intervenção é aplicada como parte do protocolo do estudo.

1.2 Tamanho da amostra e consideração de poder

Como seu estudo é retrospectivo, o tamanho da amostra é fixo. O número de participantes dependerá do banco de dados do STR. Os investigadores esperam usar os dados de 10.000 participantes incluídos no Registro Suíço de Trauma de 1º de janeiro de 2015 a 31 de dezembro de 2019. Um cálculo de potência post-hoc será executado.

1.3 Momento da análise final

Este plano de análise estatística é adicionado antes de receber o conjunto de dados e antes de qualquer análise ser realizada. Depois de receber o conjunto de dados, os investigadores verificarão a consistência dos dados. Após a verificação do banco de dados, será realizada a análise estatística (outubro de 2020)

1.4 Características basais do paciente

1.4.1 Características basais coletadas do paciente

O estudo observacional é projetado para registrar um conjunto de dados demográficos, exame clínico em ambiente pré-hospitalar ou intra-hospitalar, valores bioquímicos intra-hospitalares e variáveis ​​de imagem para cada paciente incluído. Os investigadores irão extrair os dados do registro de trauma suíço (STR). Os investigadores planejam extrair os parâmetros biológicos do registro na sala de trauma. Os exames clínicos serão as primeiras medidas na fase pré e intra-hospitalar.

1.4.1 Resumo descritivo das características basais do paciente

Os investigadores listarão as características gerais do paciente em uma tabela de características de linha de base. Os dados serão apresentados como média com desvio padrão (DP) quando normalmente distribuídos ou como mediana com intervalo interquartílico no caso de dados assimétricos. Dados dicotômicos e categóricos serão apresentados em proporções.

1.5 Covariável de confusão assumida

A maioria das variáveis ​​solicitadas ao STR estão inevitavelmente correlacionadas, pois a maioria se relaciona com o estado hemodinâmico do paciente e a gravidade do trauma. Os valores das variáveis ​​podem ser confundidos por fatores não mensuráveis, como influências ambientais, genéticas ou psicológicas. Portanto, os investigadores fornecem um exemplo de possíveis variáveis ​​de confusão:

• Exames clínicos em ambientes pré-hospitalares (ou seja, frequência cardíaca, pressão arterial sistólica, frequência respiratória, escala de coma de Glasgow) são confundidos por:

  - Qualidade das medidas, estresse, dor e ansiedade. Essas covariáveis ​​de confusão devem ser menores para a análise estatística.

• Exames clínicos na admissão hospitalar (i.e. sinais vitais) são confundidos por:

  - Qualidade das medidas, administração de inotrópicos e/ou vasopressores durante o transporte, administração de propofol (efeito inotrópico negativo), comas induzidos e necessidade de ventilação mecânica.

• Como alguns pacientes não sobrevivem o suficiente para receber 10 unidades de glóbulos vermelhos, a transfusão maciça está sujeita a erros de classificação. Para corrigir esse erro de classificação, os investigadores acrescentam na definição de transfusão maciça o uso de ≥ 3 hemácias administradas na primeira hora (se a variável estiver disponível no registro).
• Supõe-se que a coagulopatia induzida por trauma como resultado secundário seja confundida por tratamentos anticoagulantes. Para neutralizar a covariável de confusão, os investigadores incluirão o fibrinogênio < 1,5 g/L na definição de coagulopatia induzida por trauma. Os investigadores também definirão um subgrupo de pacientes com tratamento anticoagulante ou não.

Os investigadores reconhecem que haverá confusão residual em nosso conjunto de dados devido à presença de confusão não medida, algumas das quais listadas acima. No entanto, as variáveis ​​medidas reais refletem a prática diária e, portanto, presume-se que reflitam confusão semelhante nas avaliações diárias.

2. Análise

2.1. Métodos de análise

2.1.1. Análises de eficácia do desfecho primário

Primeiro, os investigadores avaliarão a precisão (desempenho geral), discriminação e calibração dos escores ABC, TASH e BATT para a previsão de transfusão maciça em pacientes com trauma na cena do trauma e na admissão hospitalar.

2.1.2. Precisão

A precisão será avaliada usando a pontuação de Brier. Onde Y é o resultado observado e p é a predição do modelo. A pontuação de Brier depende da prevalência do resultado, os investigadores também calcularão a escala de Brier para contabilizar o risco de linha de base de transfusão maciça.

A escala de pontuação Brier varia de 0% a 100% e indica o grau de erro na previsão. Uma pontuação de Brier em escala de 0% mostra precisão perfeita.

2.1.3. Discriminação

A discriminação é a capacidade do escore de identificar corretamente os pacientes com o desfecho. Os investigadores estimarão a sensibilidade, especificidade, razão de verossimilhança positiva e negativa para o limite definido de cada pontuação (ABC, TASH, BATT).

A razão de verossimilhança é a probabilidade de uma pontuação positiva em um paciente com o resultado em comparação com a probabilidade de uma pontuação positiva em um paciente sem o resultado. A razão de verossimilhança positiva é a razão de sensibilidade para 1-especificidade. A razão de verossimilhança negativa é a razão de 1-sensibilidade para especificidade. Uma razão de verossimilhança positiva de 10 ou mais resultará em um grande aumento na probabilidade do resultado. Uma razão de verossimilhança negativa de 0,1 ou menos resultará em uma grande diminuição na probabilidade do resultado.

Os investigadores irão plotar a curva Receive Operating Characteristic (ROC), que é a sensibilidade (verdadeiros positivos) em 1 especificidade (falsos positivos) para cada limite definido de cada pontuação. Uma pontuação ideal alcançará o canto superior esquerdo (todos verdadeiros positivos sem nenhum falso positivo). Os investigadores estimarão a área sob a curva ROC (AUROC) que corresponde à estatística de concordância (C-Statistic) para o resultado binário. Uma estatística C de 1,0 mostra a capacidade de discriminação perfeita.

2.1.4. calibração

A calibração é a concordância entre os resultados observados e previstos. Os investigadores estimarão a calibração principalmente como a diferença entre as probabilidades médias previstas e observadas e a razão entre o número de eventos previstos e observados (P/O). Os investigadores traçarão as probabilidades observadas e previstas de transfusão maciça por decil do escore e com regressão local baseada no algoritmo LOESS. Os investigadores estimarão a interceptação de calibração e a inclinação do gráfico de calibração como uma medida de dispersão entre o resultado previsto e o observado. Idealmente, a interceptação seria zero, indicando que as previsões não são sistematicamente muito baixas ou muito altas e a inclinação seria 1.

Infelizmente, os investigadores não podem estimar a calibração do escore BATT, devido ao seu desfecho diferente (morte por sangramento e não pela transfusão maciça como o escore TASH e ABC). Para o BATT, a calibração será avaliada com o desfecho óbito por sangramento ou óbito precoce.

2.1.1.1 Análises de eficácia do resultado secundário

Os investigadores realizarão a mesma análise para desfechos secundários como para o desfecho primário.

2.2 Dados ausentes

Devido ao aspecto retrospectivo do estudo baseado em um registro multicêntrico, os investigadores esperam ter alguns dados faltantes para alguns preditores pré-hospitalares e intra-hospitalares.

2.2.1. Método de imputação

Para estimar o risco da linha de base para o conjunto de dados completo, os investigadores substituirão os preditores ausentes usando imputação múltipla por equações encadeadas sobre sexo, idade, pressão arterial sistólica, frequência respiratória, frequência cardíaca, escala de coma de Glasgow, hemoglobina, excesso de base, tipo de lesão (penetrante / contundente) Fratura instável da pelve e fratura exposta/deslocada do fêmur com 20 conjuntos de dados imputados. Todas as análises e resultados estarão presentes em dois subgrupos: dados ausentes imputados e dados ausentes excluídos.

2.2.2. Mortes precoces e mortes precoces com hemorragia como proxy para morte por sangramento

Como os investigadores não sabem se o Registro de Trauma Suíço registra a causa da morte, os investigadores esperam alguns dados ausentes sobre a morte devido a sangramento como resultado secundário. Em caso de falta de dados sobre resultados secundários, os investigadores usarão mortes precoces e mortes precoces com evidência de hemorragia como substitutos para morte devido a sangramento. Especificamente, os investigadores incluirão mortes por todas as causas dentro de 12 horas após a lesão (excluindo destruição maciça de crânio ou cérebro; asfixia, afogamento e enforcamento já estão excluídos do STR) e mortes entre 12 a 24 horas com evidência de sangramento (Ativação de protocolo de transfusão maciça ou sangue dentro de 6 horas ou um diagnóstico de escala de lesão abreviada (AIS) associado a hemorragia: Perda de sangue > 20%, Aorta [OU] Veia Cava [OU] carótida [OU] femoral [OU] Principais artérias [OU] veias E laceração, - Baço [OU] fígado [OU] Rim [OU] Miocárdio [AND] laceração maior, hemotórax maior, hemorragia retroperitônica).

2.3 Análises de subgrupo

Se o tamanho da amostra permitir, os investigadores realizarão análises de subgrupos em diferentes subpopulações para os resultados primários e secundários. Os investigadores criarão os seguintes subgrupos em nosso estudo MTP:

• Subgrupo 1: subdividir a população em dois grupos: com ou sem traumatismo cranioencefálico (TCE) grave isolado com CABEÇA AIS ≥ 3 e AIS tórax/abdominal < 3 e/ou AIS membro inferior < 4.
• Subgrupo 2: subdividir a população em dois grupos: com ou sem anticoagulação antes do trauma.
• Subgrupo 3: subdividir a população em dois grupos: com ou sem coagulopatia induzida por trauma.
• Subgrupo 4: subdividir o conjunto de dados em ambientes pré-hospitalares e intra-hospitalares.
• Subgrupo 5: Todas as análises e resultados serão apresentados em dois subgrupos: dados ausentes imputados e dados ausentes excluídos com a análise completa do caso.

2.4 Software Estatístico

Todas as análises serão realizadas no software STATA (versão 16.0; Stata Corp, College Station, Texas, EUA).

3 Aprovação Ética

Como é obrigatório na lei suíça (KVG), o STR é autorizado pela Human Research Act (HRA) como um registro de qualidade para a Medicina Altamente Especializada (HSM). Devido ao aspecto retrospectivo do nosso estudo observacional baseado em um registro anônimo (identidade, data de nascimento, cena do trauma e localização hospitalar desconhecida) e de acordo com a lei suíça pelo HRA (Art. 2), os investigadores não precisam de submissão de protocolo a um comitê de ética.

4. Conclusão

Este Plano de Análise Estatística (SAP) apresenta os princípios de análise do estudo MTP e discute as suas principais preocupações metodológicas e estatísticas. Os investigadores esperam que os resultados do estudo MTP sejam tão transparentes e robustos quanto possível, para que os investigadores minimizem o risco de viés de relatório de resultados e resultados baseados em dados.