Влияние напряжения СО2 в артериальной крови на лечение и исход у пациентов с острой гипоксической дыхательной недостаточностью и ОРДС (CO2 LUNG SAFE)

В этом исследовании будет рассмотрен ряд конкретных проблем, в том числе:

1. частота гипокапнии и гиперкапнии;
2. факторы (например, вентиляторный режим), способствующий гипокапнии и гиперкапнии;
3. влияние гипокапнии и гиперкапнии на прогрессирование ОРДС, продолжительность вентиляции, пребывание в отделении интенсивной терапии, пребывание в стационаре и исход заболевания;
4. влияние pH (респираторная или метаболическая причина) на переменные исхода.

LUNG SAFE было проспективным обсервационным исследованием. Вмешательства пациента не было. Текущий анализ является вторичным анализом этой существующей базы данных.

Из базы данных будут извлечены данные обо всех пациентах, отвечающих критериям включения в ОРДС (в течение первых 2 дней от начала AHRF) для следующих переменных: демографические характеристики пациента (возраст, пол) и хронические сопутствующие заболевания, артериальное PCO2, рН в первые 48 часы, данные по соотношению P/F в течение болезни, продолжительность вентиляции, пребывание в отделении интенсивной терапии, выживаемость в стационаре у пациентов, у которых выявлено воздействие гипокапнии (pCO2 < или = 30 мм рт. ст.) и гиперкапнии (PCO2 > или = 45 мм рт. ст.); Основные респираторные параметры: режим вентиляции, дыхательный объем, дыхание.

Описательная статистика будет включать пропорции для категориальных и средних (стандартное отклонение) или медианных (межквартильный диапазон) непрерывных переменных в соответствии с распределением данных. Количество отсутствующих данных в базе данных LUNG SAFE невелико, поэтому никаких предположений относительно отсутствующих данных делаться не будет.

Чтобы исследовать взаимосвязь между PaCO2 и факторами управления, исследователи будут стратифицировать изучаемую популяцию в соответствии с наличием или отсутствием гиперкапнии и оценят различия в факторах управления, используя соответствующие статистические тесты. В частности, пропорции будут сравниваться с использованием критерия хи-квадрат или точного критерия Фишера, а средние значения будут сравниваться с использованием Т-критерия или критерия суммы рангов Уилкоксона, в зависимости от ситуации. Тест Шапиро-Уилкса будет использоваться для оценки нормальности распределения данных. Кроме того, они будут выполнять одномерные и многомерные модели логистической регрессии, используя гиперкапнию в качестве зависимой переменной. Подход пошаговой регрессии с альфа-уровнями значимости 0,05 (как для входа, так и для удержания) будет использоваться для установления набора независимых предикторов. Отношения шансов (ОШ) и 95% доверительные интервалы (ДИ) будут представлены как показатель связи.

Они будут оценивать связь гиперкапнии с различными исходами (прогрессирование ОРДС, продолжительность искусственной вентиляции легких, пребывание в отделении интенсивной терапии и госпитализации и смертность) с использованием обобщенных моделей линейной регрессии (модели Пуассона или логистической регрессии в соответствии с распределением исходов) и корректировки взаимосвязи со всеми возможными искажающими факторами. определяется поэтапным подходом. Результаты будут представлены в виде ОШ, коэффициентов заболеваемости и соответствующего 95% ДИ.

Особое внимание будет уделено связи и взаимодействию между pH и PaCO2.

Анализ выживаемости (подход Каплана-Мейера) будет использоваться для оценки времени освобождения от инвазивной искусственной вентиляции легких, пребывания в отделении интенсивной терапии и выписки из стационара, а также госпитальной летальности в течение 28 дней от начала AHRF у пациентов с гиперкапнией и без нее. Различия во времени выживания будут оцениваться с помощью теста Log-Rank.