Samband mellan COVID-19 ARDS-behandling, kliniska banor och befrielse från mekanisk ventilation - en analys av NorthCARDS-datauppsättningen (NorthCARDS)

Utredarna kommer att utnyttja NorthCARDS-datauppsättningen för denna analys. Denna datauppsättning inkluderar över 1 500 personer som tagits in på Northwell Health System som hade PCR-positiva COVID19-test och som invasivt mekaniskt ventilerats för ARDS. Registerutveckling inleddes i april 2020 och fortsätter med prospektiv datainsamling för alla mekaniskt ventilerade COVID19 ARDS-patienter bland Northwell Health-sjukhusen. Datastrukturering och ingenjörskonst informeras av veckovis multidisciplinär granskning inklusive frontlinjekliniker, datavetare, biostatistiker och dataingenjörer inom medicinsk informatik. Slumpmässigt urval av patienter för individuell "manuell" diagramgranskning sker för dataantaganden och registrering.

De två resultaten som ska modelleras med hjälp av multivariabla regressionsanalyser kommer att vara:

1. Index sjukhusöverlevnad och
2. Dags till befrielse från mekanisk ventilation.

Befrielse från mekanisk ventilation kommer att definieras som icke-palliativ extubation och ihållande extubation i mer än en vecka. Resultat kommer att erhållas från elektroniska patientjournalförfrågningar. Patienter där utredarna inte har utfallsdata senast den 30 november 2020 kommer att censureras i analyser, och beskrivande statistik kommer att sammanfattas och presenteras separat.

Utredarna kommer att närma sig denna analys med hjälp av båda hypotesdrivna metoder där kända riskfaktorer för dåliga resultat kommer att inkluderas i de multivariabla regressionsmodellerna (logistisk regression för modell 1 och Cox Proportional Hazards för modell 2); och utredare kommer också att utföra datadrivet variabelval för modellerna. A priori definierade riskfaktorer som kommer att inkluderas i modellerna kommer att vara: Ålder, kön, BMI, funktionell status vid baslinjen (vårdhem kontra intagning i samhället), komorbiditeter (kranskärlsjukdom, kronisk njursjukdom, neurologiska störningar, KOL, diabetes, aktiv cancer, hypertoni); Slutenvårdsbehandlingar (för kontinuerliga värden kommer att vara (max, median, bana)) inklusive PEEP-nivåer, Driving Pressure, FiO2, hypoxemi (Pao2:Fio2), typ av mekanisk ventilator (portabel kontra inte), covid-riktade mediciner (t.ex. azitromycin) hydroxiklorokin, kortikosteroider); och end-organskada på sjukhus: leverdysfunktion, njurdysfunktion, koagulopati, (fångad via SOFA-poäng), hjärtdysfunktion och chock som kräver vasopressor/inotrop. Kalendertid, sjukhustyp (kommun kontra tertiärsjukhus) och sjukhuskapacitet (mätt som antal fyllda sjukhussängar och tid från intagningsbeställning på akutmottagning till övergång till slutenvårdssäng) kommer också att ingå i analyserna för att ta hänsyn till tids- och systemisk påverkan av resultat.

De slutliga modellerna kommer att inkludera variabler som valts ut genom en bakåtvalsprocess, tillsammans med variabler som rankas högt genom datadrivna metoder, inklusive en logistisk regressionsmodell som regleras av Lasso-straff och Cox Proportional Hazards-modell reglerad av Lasso-straff. Modellens prestanda kommer att bedömas för modell 1 (sjukhusöverlevnad) med hjälp av C-statistik.

Modellprestanda för modell 2 (tid till mekanisk ventilatorfrigöring) kommer att baseras på C-statistiken anpassad för censurerad data.

Hantering av saknade data: När utfallsdata saknas för modell (1) (sjukhusöverlevnad), om det saknas mindre än 5 % av resultaten, kommer fullständig fallanalys att användas; om det saknas mer än 5 % kommer känslighetsanalys att utföras genom att anta att alla uteblivna utfall är antingen förfallna eller levande för att se om resultaten liknar de som använder fullständig fallanalys.

När utfallsdata saknas för modell (2) (befrielse från mekanisk ventilation) kommer det uteblivna resultatet att betraktas som censurerat.

Om totalt < 5 % av vår kohort saknar data för några riskfaktorer, kommer endast patienter med fullständiga värden för alla riskfaktorer att inkluderas (andra kommer att kasseras).

Om > 5 % av kohorten saknar data för någon riskfaktor kommer den saknade informationen att imputeras med hjälp av multipel imputering.

Om en riskfaktor saknas hos > 50 % av patienterna kommer variabeln inte att inkluderas i analysen.

Funktionsteknik/Datareduktion: Vi kommer också att testa om kombinationer av kovariabler som betraktas som en kovariabel ökar modellens prestanda. Detta kommer att inkludera COVID-19-sjukdomsindex (kombination av hyperinflammatoriska markörer, PaO2:FiO2-index vid tidpunkten för intubation, krav på vasopressorer vid tidpunkten för intubation, och syreindex) och efterlevnad av standard ARDS-behandlingsprotokoll (körtryck, oavsett om de får mindre än 6-8 cc/kg förutspådd kroppsvikt och om benägenhet eller ej).