Изучение влияния Луны и времени года на исходы после операции по восстановлению расслоения восходящей аорты (ACS-MOON-1)

Основная цель этого исследования — определить, действительно ли выводы Shuhaiber et al. [2013] (см. цитаты) могут быть подтверждены с использованием данных национального аудита Соединенного Королевства.

Когорта всех операций по восстановлению острого расслоения восходящей аорты будет извлечена из базы данных Национального аудита кардиохирургии взрослых (NACSA). Текущая версия набора данных 4.12, доступная для загрузки с веб-сайта Национального института исследований сердечно-сосудистых исходов (см. ссылки), содержит 168 полей, в которых подробно описаны предоперационные характеристики пациента, детали операции и послеоперационные результаты. Набор данных периодически пересматривается, чтобы соответствовать требованиям пользователей и реагировать на изменения в управлении взрослой кардиохирургией; однако поля, которые будут проанализированы в этом исследовании, не подвергались никаким задокументированным изменениям. Извлеченные данные подлежат очистке с использованием версии 9.9 алгоритма очистки NACSA.

Времена года должны быть закодированы так же, как в опубликованном исследовании: осень (с 21 сентября по 20 декабря), зима (с 21 декабря по 21 марта), весна (с 22 марта по 21 июня) и лето (с 22 июня по 20 сентября). .

Для фаз луны следует использовать три определения. Первое определение отражает то, что использовалось в мотивирующей работе: каждый лунный цикл от новолуния до новолуния должен быть разделен на четыре части и помечен как «Новый», «Прибывающий», «Полный» и «Убывающий». Второе определение сосредотачивает каждую из этих четырех меток вокруг названного события: т. Е. «Новый» период должен быть сосредоточен вокруг самого события новолуния, а не начинаться в день новолуния, как в первом определении. Третье определение разделит лунный цикл на 8 событийно-ориентированных периодов, которые называются «Новый», «Прибывающий серп», «Первая четверть», «Прибывающий лунный», «Полный», «Убывающий лунный», «Последняя четверть» и « Убывающая Луна".

В этой работе нет необходимости исследовать индивидуальные одномерные отношения предикторов к исходам, учитывая ее ограниченную цель подтвердить ранее полученные многомерные результаты. Взаимосвязь между факторами окружающей среды (сезонами и лунным циклом) и внутрибольничной смертностью будет изучаться с использованием многомерной логистической регрессии с учетом демографических факторов и факторов риска смертности. Конкретные переменные, которые могут быть включены вместе с более ранней работой, включают возраст, пол, гипертонию, диабет, почечную недостаточность и показатель госпитализации в выходные дни. Национальный аудит не включает информацию о дислипидемии, но считается, что ее исключение из нашей модели не повлияет на сопоставимость нашей работы с более ранним исследованием, поскольку ни одна из ранее опубликованных моделей не показала влияния дислипидемии на хирургические результаты. Отношение факторов окружающей среды к продолжительности пребывания (LOS) у выживших будет изучаться с использованием многомерной линейной регрессии, которая включает те же факторы риска, что и в модели смертности. Как и в опубликованном исследовании, перед анализом LOS будет преобразован в натуральный логарифмический масштаб.

Мы будем проводить все анализы с поправкой на риск II европейской системы оценки риска операций на сердце (EuroSCORE) и без нее. EuroSCORE II был разработан специально для учета риска внутрибольничной смертности. Он будет использоваться здесь, несмотря на его отсутствие в опубликованных моделях, чтобы гарантировать, что поправка на риск до оценки вклада факторов окружающей среды будет настолько тщательной, насколько это возможно.

Все анализы будут выполняться с использованием R версии 3.1.0. Факторы окружающей среды будут рассчитаны с использованием лунного пакета, доступного в репозитории программного обеспечения CRAN.