Resultat av traumatisk hjärnskada och extern validering av CRASH-prognosmodell

Inledning Enligt Världshälsoorganisationens (WHO) rapport från 2015 är trafikskador den tionde dödsorsaken i världen[1]. 90 % av dessa förekommer i låg- och medelinkomstländer (LMIC)[2]. Det komplexa samspelet mellan människor, fordon och miljöfaktorer tillsammans med bristen på hållbara förebyggande program har bidragit till denna "tysta epidemi" av skador. Bland skador är traumatiska hjärnskador den främsta orsaken till sjuklighet och dödlighet.

De unga arbetande män i åldern 20-40 år är den mest utsatta gruppen för att drabbas av en traumatisk hjärnskada[3]. Omkring 60 % av dem med TBI återupptar inte arbetet[3]. En studie gjord i Delhi, Indien visade att patienter med svår TBI som var medvetslösa vid utskrivningen, 50 % av dem dog efter sex månader och ytterligare 30 % förblev i vegetativt tillstånd[4].

Läkare måste svara om prognosen för den skadade patienten till de oroliga närstående vid ankomsten såväl som under hela behandlingsförloppet. Forskning har visat att prognosmodeller är statistiska modeller som kombinerar data från patienter för att förutsäga utfall sannolikt är mer exakta än enkla kliniska förutsägelser[5]. En multicenter randomiserad kontrollstudie publicerade en prediktionsmodell för patienter med traumatisk hjärnskada[6]. Till skillnad från andra förutsägelsemodeller baserades denna modell på data från höginkomstländer och låga medelinkomstländer. Den externa valideringen av denna förutsägelsemodell gjordes dock inte i LMICs data[7]. För att fylla denna lucka strävar vi därför efter att studera resultatet av patienter med traumatisk hjärnskada och även validera CRASH-förutsägelsemodellen hos patienter med traumatisk hjärnskada. t.ex. En 45-årig man kom med en trafikolycka som ledde till traumatisk hjärnskada. Hans Glasgow Coma Scale var E4V4M5, både pupillerna som reagerar på ljus och CT-skanning av hjärnan tyder på subduralt hematom med en tjocklek på cirka 3 mm längs vänster basi-frontala överlägsna och mellersta frontala konvexiteter utan signifikant underliggande masseffekt. Dessa detaljer infogade i CRASH PROGNOSTIC MODEL-kalkylatorn som visas nedan. Enligt detta är dödligheten vid 14 dagar 4,4 % och sjukligheten vid 6:e månaden är 12,6 %, dvs ogynnsamt utfall.

Datainsamling Datainsamlingen kommer att göras av en boende och en läkarstudent på samma sjukhus. Patienterna kommer att följas prospektivt på avdelningen fram till utskrivning eller död. Uppgifterna kommer att föras in i ärendeprotokollet baserat på patientjournalen. Skriftligt, giltigt informerat samtycke kommer att tas för att följa upp patienter på dag 14 och 6 månader efter skadedatum via telefonsamtal.

Resultat:

Resultatet av studien är mortalitet vid 14:e dagen och mortalitet och morbiditet vid 6:e månaderna efter huvudskada. Denna sjuklighet vid 6:e månaden kommer att mätas med hjälp av GLASGOW OUTCOME SCALE genom telefonsamtal

Variabler:

Demografiska variabler, skademekanism, överföringsstatus, vitala parametrar vid inläggning som systoliskt blodtryck, hjärtfrekvens, Glasgow koma-skala kommer att noteras från fallregister. Patienternas pupillsvar kommer att samlas in från journalen. Ct-skanningar och om patienten opererades eller inte (neurokirurgi) kommer att noteras. Även andra skador kommer att registreras.

Provstorlek Urvalsstorleken för en extern valideringsstudie bör ha minst 100 patienter med utfallet och 100 utan utfallen[8,]. Det kortsiktiga resultatet är dödlighet vid 14 dagar. Dödligheten i alla grupper av TBI är 23%. Så för att ha 100 händelser behöver vi en provstorlek på minst 500 patienter. En interimsanalys kommer att göras efter ett år för att se om urvalsstorleken är uppfylld och ett ytterligare beslut om studiens längd kommer att tas.

Analysdata kommer att matas in i Microsoft Excel 2016 och statistisk analys kommer att göras med SPSS version 17. Vi kommer att bedöma prestandan för modellerna i vår datauppsättning när det gäller diskriminering och kalibrering. Diskriminering beskriver hur väl en modell skiljer mellan patienter med och utan resultat av intresse. Kalibrering indikerar hur nära förutspådda utfall matchar observerade utfall.

För att bedöma diskriminering kommer vi att beräkna arean under mottagarens funktionskarakteristikkurva (AUC). En AUC på 1 innebär perfekt diskriminering, medan en AUC på 0,5 innebär att en modells diskriminering inte är bättre än slumpen.

För att bedöma kalibrering kommer vi att plotta observerat kontra förutsagt resultat. Etik Informerat samtycke kommer att tas av medutredaren av denna studie från patienten/anhörig (juridiskt ombud), efter att patienten har lagts in på avdelningen. Det informerade samtycket kommer att vara att följa upp patienten telefoniskt 14 dagar och 6 månader från skadedatum. Under kurs på avdelning eller vid utskrivning om patienten är vid medvetande och är i ett tillstånd att ge samtycke, kommer återsamtycke att tas från patienten själv. Om patienten vägrar att ge sitt samtycke kommer hans/hennes data inte att registreras och ingen uppföljning kommer att göras i syfte att studera.