不稳定是重症监护中 COVID-19 死亡率的危险因素吗？

介绍：

在 SARS-CoV-2 大流行期间，第一次健康危机使法兰西岛的医院不堪重负，其影响因地区而异。 根据国家统计和经济研究所 (INSEE) 公布的民事登记处登记的死亡数据，从 3 月 1 日到 3 月 1 日至4 月 19 日。 塞纳-圣但尼的死亡率超过 130%，而巴黎超过 74%，上塞纳省超过 122%。 如果按照居住地而不是死亡地来考虑死亡率，塞纳-圣但尼省的超额死亡率已达到 134%，上塞纳省超过 114%，巴黎超额死亡率超过 99%。

塞纳-圣但尼省是法国受贫困影响最严重的省份之一，贫困是一个脆弱因素，也是外伤、心血管或癌症病症住院后死亡的一个风险因素。 此外，不稳定的人的预期寿命会缩短，但考虑到入院时的严重程度，这并不是 ICU 死亡率的危险因素。

在法兰西岛，重症监护室的死亡率可能因地区而异（10% 到 60%），因此反映了 Covid-19 导致的死亡率差异。 opensafely 研究列举了 Covid-19 的一些主要死亡风险因素，例如年龄、性别、肥胖、吸烟、种族、糖尿病、实体瘤和血液癌症、肾衰竭、慢性心肺疾病，以及独立的不稳定性和剂量反应效果，而这些风险因素可能是由不稳定本身引起的。

了解了严重感染 Covid-19 的这些风险因素后，研究人员假设重症监护中 Covid-19 肺炎的不稳定性和死亡率之间存在联系。

为了验证这一假设，研究人员建议研究两个重症监护人群（位于上塞纳省的 Ambroise Paré Boulogne 医院和位于塞纳-圣但尼省的 Delafontaine 医院），这些人群来自与法兰西岛社会经济背景形成鲜明对比的地区。 塞纳-圣但尼的社会人口特征可能是解释这种特殊性的原因之一。 这是一个人口稠密的地区（每平方公里 6,802 名居民），就像上塞纳省（9,164 名居民/平方公里）一样，家庭经常居住在过度占用的住宅中（21% 对上塞纳河和 12.8%）法国 5%，不包括马约特岛）。 社会职业工人类别比法兰西岛的其他省份更多，因此人口不一定有适合远程办公的工作。 因此，不稳定可以促进病毒的传播。

材料与方法：

定义：不稳定的定义是复杂的、多因素的和非自愿的。 不稳定被描述为“一种社会不稳定状态，其特征是缺乏一种或多种保障，特别是就业保障，允许个人和家庭承担其职业、家庭和社会义务，并享有其基本权利”。

为了在 Covid-19 的重症监护中建立不稳定性和死亡率之间的联系，研究人员选择根据国家统计和经济研究所的经济数据来确定每个患者的不稳定性。 它将允许根据每个人的居住地获得贫困率（生活在收入中位数 60% 以下的百分比），我们将其分为五分位数。

假设：Delafontaine 医院和 Ambroise Paré 医院的复苏服务之间的死亡率存在差异，其基本观点是不稳定是与 Covid-19 相关的死亡率的独立危险因素。

实验计划和目标：研究人员将对 Delafontaine 和 Ambroise Paré 医院重症监护病房的住院患者档案进行回顾性观察性队列研究，旨在比较他们在第一波疫情期间根据预先确定的风险因素的死亡率Covid-19（入学日期在 2020 年 3 月 13 日至 5 月 11 日之间）。

纳入标准：所有在 Delafontaine 医院（12 张重症监护床位和 6 张 CCU 床位）和 Ambroise Paré 医院（12 张重症监护床位和 6 张 CCU 床位）接受重症监护的所有患者，这些患者已经发生 Covid-19 肺炎，通过鼻咽 PCR 或在深呼吸样本（支气管、气管抽吸或支气管肺泡灌洗）或强烈怀疑具有兼容的 CT27 和非常令人回味的临床病史，这取决于负责的从业者将被纳入研究。

排除标准：排除所有 18 岁以下的未成年患者和在服务中接受护理不到 24 小时后转诊的患者。

研究地点：这项研究涉及布洛涅的 Ambroise Paré 医院和圣但尼的 Delafontaine 医院，它们的部门不同，特别是关于其周围人口的不稳定性。

要收集的数据：

• 研究的数据：年龄、糖尿病、动脉高血压、BMI、未治愈的实体或血液癌症、IGS2、根据患者统计信息 (IRIS) 的岛屿分组阈值为 60% (%) 的贫困率、有创通气与否，有创通气开始日期，通气结束日期，初始治疗时 NIV 或高流量氧疗，俯卧位，curarization，ECMO 放置，住院后 7 天内引入皮质类固醇治疗，进入日期（定义为D0)、重症监护室出院日期（死亡或常规出院）、出院日期、死亡和在医院死亡的日期。

  • 在第一个 24 小时内转移到另一个重症监护病房进行特定治疗或出院的患者将被包括在内，他们的数据通过恢复住院报告恢复
  • 从医院出院到康复中心或另一次长期住院的患者被认为在研究中还活着，并且在复苏后不会进行随访

• 将收集数据来比较两家医院与 Covid 相关的工作量，以便讨论获得的结果（见下表）。

  • 在此期间，每家医院每天平均出现的 Covid 患者数（平均患者/天）
  • 常用常规病床数量（永久开放可紧急收治和/或住院时间不受控制的患者）
  • 复苏床位和常用 CCU 的数量
  • 每个重症监护病房每天平均出现的 Covid 患者人数
  • 在重症监护小组护理的前 24 小时内，转移到另一家医院重症监护病房的患者总数 主要终点：重症监护 90 天时的死亡率。

次要判断标准：住院90天死亡率、重症监护室住院时间、住院时间。

统计数据：

• 2组危险因素的单变量比较（Chi2/Student）
• 对两组频率不同的变量进行多变量分析（逻辑回归检验）

讨论：

观察结果的描述，在确定因两家医院的重症监护病房之间的差异而导致的副作用后进行讨论，这可能是患者护理期间的复合因素。

主要的复合因素将是医院的工作量和在大流行现阶段缺乏文献数据的具体初始治疗。