Прогностическое значение монитора FORE-SIGHT™ для гемодинамического ухудшения

1. Фон

   Точный мониторинг гемодинамики часто требует использования инвазивных инструментов или катетеров. Многие из этих инструментов, доступных для взрослых, не могут быть использованы для критически больных младенцев и детей из-за их размера, а также из-за того, что эти инвазивные методы сопряжены с высоким риском осложнений. Большой интерес у этой популяции вызывают неинвазивные методы мониторинга, позволяющие выявлять критические гемодинамические состояния.

   FORE-SIGHT™ — это неинвазивный инструмент для измерения насыщения тканей головного мозга кислородом. Значения насыщения тканей головного мозга кислородом (SctO2) важны для клиницистов, поскольку церебральная гипоксия (недостаток снабжения тканей мозга кислородом) является одной из ведущих причин травм головного мозга, возникающих во многих хирургических и клинических ситуациях. Церебральный оксиметр FORE-SIGHT™ использует оптическую технологию ближней инфракрасной спектроскопии (NIRS) для мониторинга абсолютного SctO2. Он работает, проецируя безвредный ближний инфракрасный свет через кожу головы и череп в мозг через одноразовый датчик на лбу пациента. Устройство измеряет свет, который возвращается к детекторам на датчике, и анализирует эту информацию с использованием запатентованных алгоритмов для определения абсолютного уровня насыщения кислородом тканей головного мозга. FORE-SIGHT™ предназначен для непрерывного мониторинга SctO2 и дает клиницистам возможность вмешаться до того, как произойдет повреждение головного мозга. Монитор в настоящее время является частью стандартного мониторинга детей, перенесших искусственное кровообращение, в операционной и часто продолжается в послеоперационном периоде в педиатрическом отделении интенсивной терапии (PICU) университетских клиник Левена.

   Несколько исследований указывают на потенциальные преимущества мониторинга SctO2 в периоперационном периоде после кардиохирургических или абдоминальных операций у взрослых [1,2,3,4], а также у детей, перенесших хирургическую коррекцию врожденных пороков сердца [5,6]. ,7]. Низкие значения SctO2 связаны с худшим исходом и соответствуют данным других мониторов, указывающих на то, что содержание кислорода в мозгу в это время недостаточно. В частности, продолжительность десатурации SctO2 ниже 55%, 60% и 65% является предиктором послеоперационных осложнений [8]. Однако в этих исследованиях анализировалось использование NIRS только в качестве инструмента для мониторинга мозга в периоды, когда он подвергается наибольшему риску, во время сложных операций с нарушенным кровообращением. Хотя нет доказательств того, что принятие решений на основе данных NIRS благоприятно для исхода пациента, многие центры используют NIRS в качестве инструмента мониторинга за пределами хирургической среды.

   Поскольку мозг очень чувствителен к изменениям оксигенации, мониторинг SctO2 может указывать на критические изменения в гемодинамическом состоянии пациента и, таким образом, служить в качестве монитора для общего гемодинамического статуса пациента. Настоящее исследование направлено на изучение дополнительной ценности мониторинга SctO2 по сравнению с рутинным мониторингом педиатрических пациентов в отделении интенсивной терапии в послеоперационном периоде после операции на сердце. В идеале, чтобы приносить пользу, изменения SctO2 должны предшествовать эпизоду ухудшения гемодинамики.

   Прогнозирование лежит в основе медицины интенсивной терапии, где врачи используют свои медицинские знания и все данные, связанные с пациентом, чтобы предвидеть изменения в состоянии пациента и проводить соответствующее (профилактическое) лечение. Отделение интенсивной терапии (ОИТ) представляет собой очень богатую данными среду с несколькими источниками информации, такими как записи о поступлении, история болезни, лабораторные анализы образцов, записи о лекарствах и лечении, а также мониторинг жизненно важных сигналов. Система управления данными пациентов (PDMS) (MetaVision®, iMD-Soft®, Бостон, Массачусетс) была установлена ​​в нашем отделении интенсивной терапии с февраля 2006 года. Это программное обеспечение PDMS автоматически собирает и интегрирует данные из нескольких источников информации. Одним из преимуществ наличия всех данных о пациентах в интегрированном формате является то, что их можно легко проанализировать с помощью вычислительных методов в целом и интеллектуального анализа данных в частности. Эти методы используют информацию из больших баз данных для автоматического создания моделей, которые можно использовать для прогнозирования (например, для прогнозирования вероятности выживания пациента в отделении интенсивной терапии). В предыдущих исследованиях наша исследовательская группа продемонстрировала более высокие прогностические характеристики, чем можно получить с помощью моделей интеллектуального анализа данных в области интенсивной терапии.

   В этом исследовании мы будем использовать методы интеллектуального анализа данных для оценки прогностической способности мониторинга SctO2 для будущего ухудшения гемодинамики у пациента отделения интенсивной терапии после операции на сердце путем анализа данных, собранных в PDMS, включая FORE-SIGHT™ NIRS.

2. Цели проекта

   • Оценить независимую прогностическую способность сигнала FORE-SIGHT™ NIRS будущего гемодинамического ухудшения у младенцев и детей в критическом состоянии в послеоперационном периоде после операции на сердце.

   • Оценить прогностическую силу сигнала FORE-SIGHT™ NIRS для исходов у младенцев и детей в критическом состоянии в послеоперационном периоде после операции на сердце.

3. Дизайн исследования

Проспективное, обсервационное, неинтервенционное исследование. Все подходящие дети будут находиться под наблюдением с помощью FORE-SIGHT™ с момента поступления до момента, когда они будут отключены от искусственной вентиляции легких. Как правило, пациенты, поступившие после кардиохирургических операций в отделения интенсивной терапии университетских больниц Лёвен, находятся на искусственной вентиляции легких от 12 часов до двух недель [8].

Сигнал FORE-SIGHTTM SctO2 будет скрыт для прикроватного врача и будет сохранен в системе PDMS для анализа. Первые 20 минут данных после прибытия в отделение интенсивной терапии не будут использоваться для анализа, так как в течение этого времени пациент обычно стабилизируется в новой среде после транспортировки, и поэтому данные не характерны для пребывания в отделении интенсивной терапии.

Данные этих пациентов будут использоваться для анализа, для построения прогностических моделей. Копия базы данных PDMS после удаления всех данных, относящихся к личности пациентов, будет использоваться для анализа данных. Модели интеллектуального анализа данных, такие как простые модели логистической регрессии, а также более продвинутые методы машинного обучения (модели, автоматически обучаемые с помощью компьютерного алгоритма, такие как модели дерева решений [9], байесовские сети, гауссовские процессы, машины опорных векторов и т. д.), будут оценить независимую прогностическую силу сигнала FORE-SIGHT™ по сравнению с регулярно отслеживаемыми данными.

1. FORE-SIGHT™ для раннего выявления гемодинамической нестабильности в будущем.

Во-первых, будут построены модели для оценки независимой прогностической способности сигнала FORE-SIGHT™ для обнаружения эпизодов гемодинамической нестабильности за 10 минут до их начала.

Поскольку сердечный выброс непосредственно инвазивно у детей не измеряют, о таком эпизоде ​​свидетельствуют косвенные признаки. Если один или несколько из следующих критериев соблюдены, это считается эпизодом гемодинамической нестабильности.

1. Мониторинг гемодинамики • Частота сердечных сокращений > 160 или < 90 в течение не менее 5 минут подряд • Систолическое артериальное давление < 55 (младенцы) или < 65 (дети) в течение не менее 5 минут подряд

2. Лабораторный анализ по месту оказания медицинской помощи

   • Венозная сатурация (SvO2) <55 (при наличии цианогенной кардиопатии) или <65 (у всех остальных пациентов)

   • Лактат > 2 ммоль/л при заборе газов артериальной крови.

3. Клиническое наблюдение • Скорость диуреза < нормальной скорости 0,5 мл/кг/ч в течение 2 часов подряд.

2. FORE-SIGHT™ для прогнозирования результата. Во-вторых, будут созданы модели для оценки того, является ли сигнал FORE-SIGHT™ прогностическим фактором для продолжительности пребывания в больнице и отделении интенсивной терапии (LOS), смертности и продолжительности (инвазивной или неинвазивной) механической вентиляции.

Чтобы оценить прогностическую эффективность для двух прогностических задач, будут использоваться следующие статистические данные: положительное прогностическое значение, площадь под ROC-кривой (AUROC), статистика Хосмера-Лемешова, калибровка в целом, калибровка- наклон и баллы Брайера.

Положительное прогностическое значение — это доля положительных случаев, которые правильно классифицированы. Он отражает вероятность того, что положительный результат соответствует основному тестируемому состоянию.

AUROC — это мера способности модели различать положительные и отрицательные случаи. Обычно AUROC в качестве оценки предпочтительнее точности, поскольку он позволяет компенсировать возможные различные затраты на неправильную классификацию отрицательного экземпляра как положительного или, что эквивалентно, компромисс между чувствительностью и специфичностью модели.

Статистика Хосмера-Лемешоу, калибровка в целом и наклон калибровки используются для определения того, хорошо ли откалибрована модель. Эти тесты оценивают, соответствуют ли наблюдаемые частоты событий ожидаемым частотам событий в подгруппах населения. Говорят, что модели, для которых ожидаемая и наблюдаемая частота событий в подгруппах аналогичны, хорошо откалиброваны.

Общая производительность модели будет оцениваться с помощью показателя Брайера и его нормализованной версии, шкалы Брайера. Точные модели имеют низкую общую ошибку прогнозирования и, следовательно, низкий показатель Бриера (ниже базового значения для каждой задачи).

4 Исследуемая популяция

Все дети в возрасте до 12 лет, поступившие в отделение интенсивной терапии университетских больниц Лёвен после операции на сердце, имеют право на участие в исследовании, если они соответствуют следующим критериям включения:

• Механическая вентиляция при поступлении в отделение интенсивной терапии или интубация после поступления
• Артериальная линия на месте.
• Ожидается, что он пробудет не менее 24 часов в отделении интенсивной терапии.

Исключаются пациенты с фактическим или потенциальным повреждением головного мозга, такие как пациенты с черепно-мозговой травмой, пациенты с опухолями головного мозга или пациенты после сердечно-легочной реанимации (СЛР). Исключаются также пациенты с состоянием или раной, препятствующие установке лобного датчика.

В исследовании будут собираться данные за период 1,5 года. Будет набрано 300 тяжелобольных детей. Приблизительно у 20% пациентов ОРИТ отмечаются явления клинического ухудшения, а при медиане (IQR) продолжительности пребывания в больнице 3 (2-7) дней [8] и хотя бы одном событии в день мы ожидаем как минимум 180 случаев клинического ухудшения. ухудшение ежегодного населения. Исходя из предыдущих исследований с аналогичным распределением событий [15,16], мы ожидаем, что наши модели будут иметь чувствительность (и специфичность) не менее 0,8, с альфа-ошибкой 5% и статистической мощностью 80%.

Таким образом, исследование будет иметь необходимую статистическую мощность для выявления потенциала сигнала FORE-SIGHT™ NIRS в прогнозировании клинического ухудшения.