Исходы периоперационного инсульта после операции на сердце

ПРЕДПОСЫЛКИ ИССЛЕДОВАНИЯ Периоперационный инсульт является разрушительным осложнением кардиохирургии, которое в настоящее время плохо изучено. Периоперационный инсульт — это цереброваскулярное событие, возникающее после операции на сердце и поражающее от 1 до 5% пациентов. В современной литературе установлено, что пациенты, перенесшие инсульт после операции, имеют более высокий уровень смертности, продолжительность пребывания в больнице и выписки из учреждения, но, учитывая редкий характер этого осложнения, меньше известно о том, какие факторы предсказывают эти исходы среди тех, кто перенес периоперационный инсульт.

ЦЕЛИ

1. Разработайте и внешне подтвердите модели прогнозирования риска смертности (основной исход), неблагоприятного исхода при выписке и продолжительности пребывания в стационаре после периоперационного инсульта.
2. Опишите временные тенденции смертности после периоперационного инсульта в период с 2005 по 2020 год.

МЕТОДЫ Это исследование представляет собой ретроспективный анализ проспективно собранной базы данных Национальной программы повышения качества хирургии Американского колледжа хирургов в период с 2004 по 2020 год. Группа исследования будет извлечена из базы данных NSQIP и будет включать всех пациентов, перенесших инсульт в течение 30 дней после операции и перенесших операцию на сердце.

ИССЛЕДУЕМАЯ ПОПУЛЯЦИЯ В базу данных NSQIP в период с 2005 по 2020 год будут включены пациенты, перенесшие какие-либо кардиохирургические вмешательства и перенесшие периоперационный инсульт.

РЕЗУЛЬТАТЫ Первичным результатом является 30-дневная смертность; вторичными исходами являются продолжительность пребывания в стационаре и неблагоприятная выписка (недомашнее учреждение или смерть).

Переменные-кандидаты-предикторы: Исход после периоперационного инсульта потенциально связан с пациентом, хирургическими и анестезиологическими факторами, а также с характеристиками инсульта. Переменные-кандидаты-предикторы будут включать характеристики пациента (возраст, пол, сопутствующие заболевания), хирургические характеристики (сложность, тип, состояние неотложной помощи, операция на аорте), послеоперационные осложнения (остановка сердца, ишемия миокарда, переливание крови) и характеристики инсульта (тяжесть, определяемая связанной трахеостомией). или краниэктомия), сроки относительно операции, повторная госпитализация по поводу инсульта по сравнению с инсультом в стационаре). Непрерывные переменные будут рассматриваться для преобразования с использованием дробных полиномов, чтобы обеспечить непрерывную нелинейную связь.

АНАЛИЗ Будут созданы многовариантные модели для прогнозирования 30-дневной смертности (основной исход), неблагоприятных исходов при выписке и продолжительности пребывания в стационаре. Чтобы избежать чрезмерной подгонки, мы будем применять стратегию сокращения данных и исключать переменные с более чем 10% отсутствующих данных или менее 20 наблюдений, где> 1%, но <10% данных отсутствуют, мы будем рассматривать множественное или среднее вменение.

Предварительно заданные переменные-предикторы будут использоваться для построения модели логистической регрессии с использованием анализа основных компонентов. Мы априори рассмотрим следующие взаимодействия: возраст * пол, хирургическая сложность (время операции) * возраст. Учитывая потенциальные дифференциальные механизмы раннего (<48 часов) и позднего (>48 часов и <30 дней) периоперационного инсульта, мы включим дни от операции до события как непрерывную, так и категориальную переменную.

Дискриминация модели будет оцениваться с использованием площади под кривой рабочей характеристики приемника (c-статистика). Калибровка модели будет оцениваться с помощью сглаженного лёссом графика наблюдаемых и прогнозируемых рисков по всему спектру рисков. Аналогичный анализ будет использоваться для создания модели прогнозирования продолжительности пребывания. Поскольку смерть является конкурирующим исходом для решения о выписке, неблагоприятная выписка будет моделироваться как порядковый исход (выписка на дому, выписка вне дома или смерть). После получения 5000 образцов начальной загрузки будут использоваться для внутренней проверки.

Сначала будут проанализированы временные тенденции смертности с использованием исследовательской нескорректированной обычной регрессионной модели наименьших квадратов с годовым уровнем смертности после периоперационного инсульта в качестве зависимой переменной и годом в качестве предиктора для оценки годового изменения уровня смертности с течением времени. Будет указана модель многомерной линейной регрессии с поправкой на важные предикторы.