Studio Osservazionale Retrospettivo Без происшествий Vatslobectomy: Caratteristiche Cliniche All'Interno Del Registro Vats Group (VATS)

Источник данных База данных итальянской группы VATS — это проверенная, с поправкой на риск, перспективная программа, основанная на результатах, в которой участвуют 50 больниц в Италии. База данных группы VATS собирает данные о различных переменных в стандартизированной форме данных: демографическая информация о пациенте, хирургические вмешательства, история болезни, стадия рака и исход. Исходы пациентов анализируются, а записи обновляются в первый раз через 30 дней после операции, а затем через 180 дней. Следующее обновление записывается через 6 месяцев после операции и каждые 6 месяцев в течение первых 2 лет наблюдения, а затем ежегодно. База данных VATS Group реализует строгие процедуры обеспечения качества и безопасности для поддержания высокого уровня точности и безопасности данных.

Исследование было одобрено этическим комитетом больницы. Текущий анализ был рассмотрен и одобрен Научным комитетом группы VATS на предмет научной ценности и осуществимости и представлен на ежегодном собрании группы VATS.

Популяция пациентов и дизайн исследования Исследуемая популяция состояла из пациентов, которым в период с января 2014 г. по январь 2020 г. была выполнена предполагаемая лобэктомия VATS в качестве первичной процедуры по поводу НМРЛ в центрах, участвующих в группе VATS, и которые были включены в базу данных группы VATS. Мы исключили всех пациентов с неполными клиническими, интраоперационными и послеоперационными данными. Данные, поступающие из центров спорадически (менее 10 случаев в год), также были исключены.

Для анализа факторов, связанных с продолжительностью пребывания в стационаре, дизайн исследования предусматривает сравнение двух групп пациентов: первая группа, обозначенная как «LOS ≤ 4», включает всех пациентов, выписанных в течение 4 дней после операции, а вторая группа, называется «LOS> 4», включая всех пациентов, выписанных после четвертого послеоперационного дня.

Ковариаты Мы сравнили выбранные клинические переменные, чтобы проанализировать наличие возможной связи с продолжительностью пребывания в стационаре: данные были разделены на предоперационные, интраоперационные и послеоперационные.

Кроме того, были созданы три группы в соответствии с количеством случаев, зарегистрированных различными центрами, которые рассматривались как возможная влиятельная переменная: группа А (менее 50 случаев), группа В (количество случаев от 51 до 100) и группа С (более 100 пациентов).

Статистический анализ Исходные демографические и сопутствующие заболевания пациентов анализировали с использованием частот и пропорций для категориальных переменных и средних значений, стандартных отклонений (СО), медиан и межквартильных размахов (IQR) для непрерывных переменных.

Сравнения между категориями групп (LOS ≤ 4 против LOS > 4) проводились с помощью следующих тестов: t-критерий Стьюдента для непрерывных переменных с приблизительно нормальным распределением, непараметрический критерий Уилкоксона-Манна-Уитни для других числовых переменных и для категориальных переменных хи Пирсона. -квадратный критерий или точный критерий Фишера в случае малообъемных категорий.

Чтобы исследовать факторы, независимо связанные с исходом пребывания в больнице, мы использовали простые модели логистической регрессии с интересующими переменными и упрощенную множественную модель с пошаговой обратной процедурой, чтобы получить более экономную модель, содержащую только значимые факторы. Представляющими интерес ковариантами были демографические данные пациентов, сопутствующие заболевания, объем госпитальной лобэктомии, особенности операции, методы обезболивания, тип поверхностного доступа. Для входа в модель требовался уровень значимости 0,2, а чтобы оставаться в модели, требовался уровень значимости 0,05. Были представлены скорректированные отношения шансов (ОШ) и 95% доверительные интервалы (95% ДИ). Все P-значения являются двусторонними со статистической значимостью, оцениваемой на уровне α 0,05. Все тесты проводились с помощью статистического программного обеспечения Stata 13.0 (Stata Corp, College Station, TX).