Метод измерения сопутствующих заболеваний для прогнозирования исхода после интенсивной терапии (AA)

В этом исследовании исследователи проверят влияние сопутствующей патологии на повторную госпитализацию в отделение интенсивной терапии (ОИТ) и смертность после ОИТ, а также какой метод измерения сопутствующей патологии и в какой момент времени является наиболее прогностическим.

Исследуемая популяция включает все регистры пациентов в критическом состоянии в шведском регистре интенсивной терапии (SIR) за период с 2005 по 2012 год с действительным личным идентификационным номером. SIR доставляет данные о населении в Статистическое управление Швеции напрямую или через клиента для дальнейшей доставки в Статистическое управление Швеции. Данные по всем лицам в популяции собираются из регистров Статистического управления Швеции. Статистическое управление Швеции предоставляет номера социального страхования и серийные номера Национальному совету здравоохранения для дальнейшего сбора там данных. Национальный совет здравоохранения и социального обеспечения предоставляет образец данных клиенту, который отправляет его в Статистическое управление Швеции для совместной работы и анонимности. Все материалы данных хранятся в неустановленном виде в базе данных MONA, где только лица, связанные с проектом, имеют доступ к материалам.

Набор данных, содержащий 293 342 наблюдения и 223 495 уникальных лиц. Наблюдения, которые полностью перекрываются во времени другим наблюдением, исключаются. Два последовательных наблюдения с интервалом менее 24 часов считаются одним визитом. Окончательный набор дат состоит из 273 741 наблюдения (223 495 особей).

Пациенты с повторным пребыванием в отделении интенсивной терапии в течение периода исследования рассматривались как повторяющиеся события, не являющиеся независимыми друг от друга. Интервал между выпиской из отделения интенсивной терапии и повторной госпитализацией использовался как в качестве переменной исхода, так и для характеристики пациента на момент госпитализации. При анализе зависимость между несколькими госпитализациями одного и того же человека была обработана с использованием надежной сэндвич-оценки. Каждое пребывание в отделении интенсивной терапии было включено в исследование, но рассматривалось как экспозиция с обновленным временем.

Будет проанализирован комбинированный исход смерти и реадмиссии. Смерть и повторная госпитализация также будут проанализированы отдельно. Наблюдение начинается при поступлении. Создается двоичная переменная состояния (нет/да), отражающая, произошел ли результат или нет, вместе с соответствующей переменной времени. Для каждого приема последующее наблюдение заканчивается повторным приемом, смертью или окончанием обучения (2016-12-31), в зависимости от того, что наступит раньше.

Диагнозы при выписке из больницы за пять лет, предшествующих индексной дате поступления в отделение интенсивной терапии, были взяты из Национального совета здравоохранения и социального обеспечения и связаны с данными SIR с использованием точной индивидуальной привязки. На основе этой информации был рассчитан индекс коморбидности Чарлсона. Другая категоризация сопутствующих заболеваний также была выполнена как модифицированная на основе категоризации, предложенной Эликсхаузером. Для каждой из 36 определенных категорий сопутствующих заболеваний количество госпитализаций с первичным диагнозом, количество госпитализаций с вторичным диагнозом, общая продолжительность пребывания с первичным диагнозом и интервал от последней госпитализации с сопутствующим заболеванием в качестве первичного диагноза. , были рассчитаны.

Основное состояние, вызвавшее госпитализацию в ОИТ, было классифицировано в соответствии с диагнозом и госпитализацией.

Анализы с регрессией пропорциональных рисков Кокса, время до события, на наборе обучающих данных 2005-2010 гг. Индекс коморбидности Чарлсона (CCI) категориальный 0, 1, 2, 3-5, 6-9, 10-17 Эликсхаузер 36 категорий

1. Количество первичных диагнозов (количество)
2. Количество вторичных диагнозов (количество)
3. Общее время оказания помощи при первичном диагнозе (число)
4. Интервал времени с момента последнего первичного диагноза (отсутствует, количество)

Анализы

A Возраст + пол B A + ТПП C A + a D A + a + b E A + a + b + c F A + a + b + c + d

По определению не было пропущенных данных в переменных сопутствующих заболеваний. Отсутствующая информация о возрасте и поле была минимальной и не требовала вменения. Предположение о пропорциональных опасностях было проверено с использованием кривых Каплана-Мейера.

Исследуемая популяция будет разделена на набор обучающих данных (2005-10 гг.) и набор тестовых данных (2011-12 гг.) для проверки нашей прогностической модели. Прогностическая способность в наборе тестовых данных оценивалась на основе различения, площади под кривой (AUC) (индекс C), калибровки и оценки Бриера.