生物标志物、血压、BIS：主要非心脏手术中心脏风险患者的风险分层/管理 (BBB)

1. 假设和目的

   本研究基于以下假设：与升高的生物标志物、术中低血压和/或 BIS 值低于 45 相比，正常的术前心脏生物标志物、无术中低血压和 45-60 之间的 BIS 值与更好的结果相关。 此外，研究人员假设，与宽松的血压管理相比，严格的血压管理可降低不良后果的发生率（定义见下文）。 最后，研究人员将检验以下假设：与绝对的、非个体化的血压限值相比，个体化的相对血压下限更能预测不良后果。

2. 学习规划

   该研究将包括队列研究 (RISK) 和嵌套随机对照试验 (RCT) [HEMODYNAMICS]。 在 2015 年 9 月至 2018 年 8 月期间，所有符合纳入标准的患者将被纳入队列研究，以评估围手术期生物标志物、术中血压和 BIS 值与 MACE 发生的关联。 RCT 还将包括一小部分患者，以评估严格与自由血压管理对 MACE 的影响。

   心脏风险评估和优化将根据研究机构的临床实践，遵循内部指南（基于 2007 ACC/AHA 指南）进行。 此外，还将测量术前心脏生物标志物（BNP 和 hsTnI）。 术中血压管理将基于内部血流动力学管理算法，但在队列研究中，干预阈值将由麻醉师自行决定。 MACE 的发生将在手术后 30 天和一年进行评估。 将研究术前生物标志物水平与术中低血压发生率的关系。

   在 RCT 中，患者将按照队列研究的方案进行评估，但是这些患者将被随机分配到紧缩组（平均动脉压 [MAP] > 75 mmHg）或自由组（MAP 由麻醉师决定，但not < 60mmHg) 使用与整个队列相同的血流动力学管理算法进行血压管理。 在 RCT 患者的子集中，将额外获得夜间血压曲线以定义假定的个体血压下限（即自然睡眠期间的平均 MAP）。 将评估术中低于个体血压下限的时间与不良后果发生的关联。

   此外，还将研究术后参数（例如低于给定血压阈值的时间）与 MACE 发生的关联。

   此外，将研究生物标志物中区肾上腺髓质素原 (MR-proADM) 和高敏心肌肌钙蛋白 T (hs-TnT) 的围手术期水平与 MACE 发生的关联。

   最后，来自 BBB 研究的完全匿名患者数据可能会被纳入调查围手术期心肌缺血和血流动力学稳定性的多中心队列研究中。

3. 样本量

   临床试验单位 St. Gallen 的样本量计算表明，在 RCT 中，假设退出率为 10%，则需要 458 名患者才能检测到我们主要的自由血压组和严格血压组之间 33% 的差异MACE复合终点（α=0.05， β=0.2)。

4. 统计分析

在 RCT 中，将使用 χ2 统计评估严格和宽松 BP 组主要终点发生率之间的潜在差异。 在队列研究中，研究人员将使用主要（或次要）结果作为因变量生成逻辑回归模型。 研究人员将对心脏生物标志物的术前水平（四分位数和二分法）、低于预先指定的平均动脉压（< 75 mmHg、< 60 和低于自然睡眠期间的个体平均动脉压）的时间以及低于 BIS 的时间进行建模< 45。 该模型将针对以下预先指定的自变量进行调整：Charlson 合并症指数、Lee 修订心脏风险指数、年龄和性别。 自变量的数量将受到限制，以避免模型过度拟合。 对于 BNP 的二分法，研究人员将在假设体重敏感性和特异性相等的情况下，使用受试者工作特征曲线为主要结果定义最佳临界值。 如果 2 侧 p 值 < 0.05，则零假设将被视为被驳斥。

根据以往类似研究的经验，研究者预计失访率极低（< 2%）。 如果该数字超过 5%，将使用到复合终点的时间（或上次联系时间，如果发生失访）作为因变量计算 Cox 回归模型。 缺失的围手术期 BNP 值将作为正常处理（< 50 pg/ml）。 任何其他缺失的围手术期实验室值也应假定为正常。