机器人与非机器人腹腔镜手术的术后肺部并发症 (LapRas)

本研究涉及对合并数据库进行预先计划的分析，该数据库包含来自两项关于通气和术后肺部并发症 (PPC) 的全球观察性研究的个体患者数据。 LAS VEGAS 和 AVATaR 两项研究方案均得到中央机构审查委员会和地方伦理委员会的批准，并根据当地立法获得了书面知情同意书。 汇集数据库，包括对患者类别的修改，不需要额外的伦理批准或知情同意。 该分析将遵循《加强流行病学观察研究报告》(STROBE) 声明。

患者：

• 拉斯维加斯研究包括接受全身麻醉和有创通气以进行择期和非择期手术的患者。
• AVATaR 研究包括 18 岁以上接受机器人辅助手术 (RAS) 腹部手术的患者。

患者基线特征：

- 从拉斯维加斯和 AVATaR 中提取的关键变量包括人口统计数据、吸烟状况、合并症（慢性心脏病、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征、贫血、慢性肾脏病）以及有关麻醉和手术的详细信息。

通风变量：

• 从数据库中提取的通气相关变量包括吸气压、平台压、呼气末正压、潮气量、呼吸频率、吸入氧分数、外周血氧饱和度、呼气末二氧化碳。
• 通气方式分为容量控制式、压力控制式（包括容量保证压力控制式）等。

机械通气强度将通过三种不同的估算器进行研究：驱动压力、驱动压力乘以四加上呼吸频率和机械功率。

对于统计分析，将酌情使用具有四分位数范围的中位数或百分比数字。 两组患者之间的差异将酌情通过Fisher或Wilcoxon检验进行分析。 关键变量将通过累积分布图绘制。

符合纳入标准的可用患者数量将代表我们的患者队列。 我们估计额外排除标准的下降率为 10%。 因此，患者的入组不可能是实际的，而只是预期的。 主要分析将是一个单变量，然后是一个多变量模型，包括已知的 PPC 危险因素、通气强度和分组（腹腔镜手术与机器人手术），协变量将输入模型中。 将进行逻辑回归分析以研究 PPC 与通气强度和麻醉持续时间之间的关联。 如果自变量存在相关共线性，将建立排除共线性变量的单独模型，并使用修正的 Akaike 信息准则评估不同模型的性能。 如果 RAS 和 PPC 之间存在关联：将进行中介分析以调查 PPC 和手术方法之间的关系。 此外，还将对机械通气时间和通气强度相似的患者进行匹配队列分析。 调解分析将根据“调解分析报告指南”(AGReMA) 声明进行报告。 R 统计计算项目将用于分析数据。

该分析旨在比较腹腔镜非机器人手术和 RAS 腹部手术后 PPC 的发生率，探索与患者、手术和麻醉因素的关联。