Associações entre tratamento de SDRA com COVID-19, trajetórias clínicas e liberação do ventilador mecânico - uma análise do conjunto de dados NorthCARDS (NorthCARDS)

Os investigadores aproveitarão o conjunto de dados NorthCARDS para esta análise. Este conjunto de dados inclui mais de 1.500 pessoas admitidas no Northwell Health System que tiveram teste de PCR positivo para COVID19 e foram ventiladas mecanicamente de forma invasiva para ARDS. O desenvolvimento do registro foi iniciado em abril de 2020 e continua com a coleta prospectiva de dados para todos os pacientes com SDRA COVID19 ventilados mecanicamente entre os hospitais da Northwell Health. A estruturação e a engenharia de dados são informadas por uma revisão multidisciplinar semanal, incluindo médicos da linha de frente, cientistas de dados, bioestatísticos e engenheiros de dados em informática médica. A seleção aleatória de pacientes para revisão de prontuário individual 'manual' ocorre para suposições de dados e registro.

Os dois resultados a serem modelados usando análises de regressão multivariável serão:

1. Índice de sobrevivência hospitalar e
2. Tempo para liberação da ventilação mecânica.

A liberação da ventilação mecânica será definida como extubação não paliativa e extubação persistente por mais de uma semana. Os resultados serão obtidos a partir de consultas eletrônicas de registros de saúde. Os pacientes nos quais os investigadores não têm dados de resultados até 30 de novembro de 2020 serão censurados nas análises e as estatísticas descritivas serão resumidas e apresentadas separadamente.

Os investigadores abordarão esta análise usando ambos os métodos baseados em hipóteses em que fatores de risco conhecidos para resultados ruins serão incluídos nos modelos de regressão multivariada (regressão logística para o Modelo 1 e Cox Proportional Hazards para o Modelo 2); e os investigadores também realizarão a seleção de variáveis ​​orientadas por dados para os modelos. Fatores de risco definidos a priori que serão incluídos nos modelos serão: Idade, Sexo, IMC, estado funcional na linha de base (casa de repouso versus admissão na comunidade), Comorbidades (doença arterial coronariana, Doença renal crônica, distúrbios neurológicos, DPOC, Diabetes, Câncer ativo, Hipertensão); Tratamentos hospitalares (para valores contínuos serão (max, mediana, trajetória)), incluindo níveis de PEEP, Driving Pressure, FiO2, hipoxemia (Pao2:Fio2), tipo de ventilador mecânico (portátil versus não), medicamentos direcionados ao COVID (por exemplo, azitromicina , hidroxicloroquina, corticosteróides); e dano de órgão-alvo no hospital: disfunção hepática, disfunção renal, coagulopatia (capturada por escores SOFA), disfunção cardíaca e choque que requer vasopressor/inotrópico. Tempo de calendário, tipo de hospital (comunitário versus hospital terciário) e capacidade hospitalar (medida como número de leitos hospitalares preenchidos e tempo desde a ordem de admissão no pronto-socorro até a transferência para um leito de internação) também serão incluídos nas análises para contabilizar tempo e influências sistêmicas dos resultados.

Os modelos finais incluirão variáveis ​​selecionadas por meio de um processo de seleção regressiva, juntamente com variáveis ​​altamente classificadas por meio de métodos baseados em dados, incluindo um modelo de regressão logística regularizado pela penalidade Lasso e o modelo de riscos proporcionais de Cox regularizado pela penalidade Lasso. O desempenho do modelo será avaliado para o Modelo 1 (sobrevivência hospitalar) usando a estatística C.

O desempenho do modelo para o Modelo 2 (tempo para liberação do ventilador mecânico) será baseado na estatística C adaptada para dados censurados.

Gerenciamento de dados ausentes: quando os dados do resultado estiverem ausentes para o Modelo (1) (sobrevivência hospitalar), se houver menos de 5% dos resultados ausentes, será usada a análise completa do caso; se houver mais de 5% ausentes, a análise de sensibilidade será realizada assumindo que todos os resultados ausentes estão expirados ou vivos para ver se os resultados são semelhantes aos da análise de caso completa.

Quando faltarem os dados do desfecho para o Modelo (2) (liberação da ventilação mecânica), o desfecho ausente será considerado como censurado.

Se no geral < 5% de nossa coorte tiver dados ausentes para quaisquer fatores de risco, apenas os pacientes com valores completos para todos os fatores de risco serão incluídos (os outros serão descartados).

Se > 5% da coorte tiver dados ausentes para qualquer fator de risco, os dados ausentes serão imputados usando imputação múltipla.

Se um fator de risco estiver ausente em > 50% dos pacientes, a variável não será incluída na análise.

Engenharia de recursos/redução de dados: também testaremos se as combinações de covariáveis ​​consideradas como uma covariável aumentam o desempenho do modelo. Isso incluirá o índice de doença COVID-19 (combinação de marcadores hiperinflamatórios, índice PaO2:FiO2 no momento da intubação, necessidade de vasopressores no momento da intubação e índice de oxigenação) e adesão aos protocolos padrão de tratamento de ARDS (pressão de condução, recebendo menos de 6-8 cc/kg de peso corporal previsto e se está ou não deitado).