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Oratore
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Trascrizione
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| bnossaman@ochsner.org |
Va bene. |
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E |
| Nicolas Shelton |
Puoi iniziare quando ti senti pronto. Quello che farò sarà semplicemente chiederti di guardare l'orologio, quindi se riesci a mantenerlo sui 20 minuti, va bene. |
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E se commetti un errore non è un grosso problema, continua semplicemente con la presentazione, potranno sempre apportare modifiche in seguito, se necessario. |
| bnossaman@ochsner.org |
Grazie. |
| Nicolas Shelton |
Ok, quando sei pronto. |
| bnossaman@ochsner.org |
Puoi iniziare da. |
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905 giusto. |
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Grazie stamattina per avermi permesso di presentare questo interessante enigma che abbiamo dovuto affrontare nelle nostre unità di terapia intensiva dell'Ochsner Health di New Orleans all'inizio dell'epidemia di COVID. |
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Non avevamo, né la nazione, forse nemmeno il mondo, un protocollo di progettazione per affrontare questa pandemia pericolosa per la vita, se non l'assistenza di supporto. Così ho iniziato a progettare |
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un'analisi decisionale informata i cui risultati saranno presentati questa mattina, per vedere se siamo in grado di affrontare questa palla che sta rotolando verso di noi. |
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All'inizio dell'8 marzo 2020, |
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abbiamo assistito a un improvviso, tremendo picco di pazienti COVID-19. Insieme a questo, c'è stato un enorme aumento del numero di pazienti che necessitavano di ventilazione meccanica... |
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ventilazione polmonare dei polmoni, ok. |
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Sono fortunato perché sono un intensivista e sono stato coinvolto nella cura di questi pazienti, anche se a volte avevamo fino a sette unità dedicate alla cura di questa categoria di pazienti specializzati. |
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I calcoli preliminari dicevano che |
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Probabilmente avrei bisogno di un database di almeno 200 pazienti, per elaborare una sorta di formulazione su come dovremmo approcciarci a questa popolazione di pazienti. |
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Come possiamo vedere nella prima diapositiva statica, questa era la distribuzione della mortalità in questa popolazione di pazienti. |
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E vediamo un aumento drammatico, a partire dai 50 anni fino a quasi 100 anni di età, dell'alto tasso di mortalità ospedaliera in questa popolazione di pazienti. Naturalmente, questi dati possono essere sommati con una mediana a tutti gli intervalli dei quartili o con una media della deviazione standard. |
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Ma alla fine abbiamo voluto fare una sorta di previsione sul tipo di paziente che si sarebbe presentato alla nostra porta e, cosa ancora più importante, |
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come gestire la cura di questi pazienti. Quindi, anche se abbiamo un intervallo di previsione calcolato, il paziente successivo sarebbe entro un intervallo di confidenza del 95%, 45-99. |
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Sebbene si tratti di informazioni importanti, |
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non è ciò in cui risiede il nostro interesse primario. Quindi a marzo 2020, iniziamo a raccogliere fino a 500 punti dati in ciascuno dei nostri 211 pazienti COVID-19 iniziali che hanno ricevuto un test positivo invasivo |
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ventilazione a pressione all'interno dell'Ochsner Health Center di New Orleans, Louisiana, in circa quattro settimane, che è fondamentalmente questo intervallo di pazienti qui |
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riteniamo di aver calcolato un campione sufficiente e di aver ottenuto una dimensione sufficiente per consentire lo sviluppo di un protocollo istituzionale individualizzato |
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o un'analisi della decisione informata che, a quel tempo, la terapia di supporto attuale includeva forse l'uso di idrossiclorochina, l'uso di ??? o un anti-infettivo, |
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la posizione prona dei pazienti, cioè girarli a pancia in giù, l'uso di farmaci per sostenere la pressione sanguigna sistemica, l'uso dell'emodialisi per l'insufficienza renale e l'uso di anticoagulanti, cioè eparina per prevenire la componente trombogenetica che si verifica quando l'organismo subisce un assalto importante. |
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Tuttavia, questa estrazione di dati ha richiesto circa cinque mesi di attenta estrazione e quindi li abbiamo utilizzati per le fasi successive della pandemia. |
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E ora utilizziamo questo database per aiutarci ad associare le terapie future, grazie al cielo per i monoclonali, che avevamo in questa fase iniziale di cura del paziente. Quindi il nostro principale risultato di interesse è fondamentalmente la mortalità ospedaliera, |
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che purtroppo è preoccupante, è stato del 65%, che corrisponde allo stesso intervallo che è stato riportato in diversi centri medici in Cina, |
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in Francia, Canada. Naturalmente, abbiamo gli intervalli di confidenza, per quelli di noi che devono presentare queste informazioni, possono variare dal 58% al 71%. |
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Purtroppo, per quanto riguarda l'assistenza ai pazienti, nonostante un tasso di mortalità molto alto e un tasso di mortalità ospedaliera inaccettabile, i pazienti che sopravvivevano fino alle dimissioni dall'ospedale non avevano buoni risultati neanche in quell'ambito. |
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Solo uno su 10 pazienti, in realtà meno di uno su 10, è tornato a casa per riprendere le sue attività quotidiane. La stragrande maggioranza di questi pazienti ha richiesto un certo grado di assistenza |
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aiuto a domicilio o ricovero in strutture di assistenza infermieristica specializzata ecc., oppure strutture di cura acuta a lungo termine, anche se i numeri sono piccoli, perché purtroppo abbiamo avuto un'alta percentuale di mortalità. |
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Abbiamo quindi iniziato a esaminare l'eziologia del COVID per sistema organico. |
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Sì, la maggior parte dei pazienti è arrivata al nostro ospedale con problemi respiratori, ma un certo numero di questi pazienti aveva altri problemi come disturbo principale, lo chiamiamo il disturbo principale in medicina. E li vediamo elencati qui, e se attiviamo |
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mortalità ospedaliera, in un certo senso ci facciamo un'idea se sei arrivato con un'eziologia infettiva, facciamoci un'idea attraverso l'occhio, questo è un tasso di mortalità elevato? |
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Abbiamo avuto due pazienti con disturbi addominali, il che equivale di nuovo al 100% di mortalità, ma è comunque un numero esiguo, ma ci siamo comunque fatti un'idea di cosa abbiamo di fronte. |
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Abbiamo poi esaminato i sintomi di ammissione, i pazienti e i loro reclami. E di nuovo abbiamo i sei grandi |
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ricoverare con febbre lamentando febbre; debolezza generalizzata o affaticamento; diarrea; tosse; mancanza di respiro o anosmia, che è quella mancanza di olfatto e gusto, che era francamente |
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un sintomo che è stato segnalato tardi, certamente non entro le prime quattro settimane, e quindi lo sottovalutiamo. E ancora, se guardiamo solo ai tassi di mortalità, |
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guardando questi sintomi, mi ha sorpreso che avessimo un'alta...più alta percentuale di incidenza di mortalità nei pazienti senza febbre |
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o senza lamentele di tosse o senza mancanza di respiro, rispetto agli altri pazienti che si sono presentati in base a una percentuale. Stiamo usando i nostri occhi, solo per valutare il volume di mortalità dispiaciuta in questi pazienti con questo tipo di |
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reclami. |
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Abbiamo poi guardato...una diapositiva molto affollata, mi scuso per la confusione di questa diapositiva...ma abbiamo guardato |
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le valutazioni dei segni vitali, questi sei parametri che utilizziamo, e vediamo se possiamo dettagliare qualsiasi informazione quando questi pazienti si presentano |
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nei nostri pronto soccorso. E stiamo ottenendo questo set iniziale di segni vitali per vedere se possiamo usarlo come un predittore. E ancora una volta, semplicemente accendendo i tassi di mortalità, vediamo che |
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praticamente tutto segue la forma degli istogrammi che vediamo qui, okay. |
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Siamo rimasti sorpresi dal fatto che molti di questi pazienti freschi non abbiano avuto un abbassamento maggiore della pressione diastolica, perché, generalmente, all'interno della sindrome da risposta infiammatoria sistemica, |
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o SIRS, la pressione diastolica di solito sta montando una risposta negli anni '40 e '50, certamente non in questi valori elevati qui. Quindi questo suggerisce, almeno a me, che questi pazienti soffrono di più di un |
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sindrome da iperstimolazione simpatica descritta da Dunser e colleghi in Germania già negli anni '90. |
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Per dirla in parole povere, SOS è associato a una mortalità molto elevata. Questo potrebbe avere un ruolo chiave da svolgere. |
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E poi, naturalmente, un pulsossimetro, che normalmente nella maggior parte dei pazienti, in condizioni di base, è intorno a 100, poco meno di 100. |
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E vediamo che la stragrande maggioranza dei pazienti è arrivata con valori molto bassi e, sorprendentemente, c'erano dei sopravvissuti in questi gruppi bassi, quindi questo ha un ruolo da svolgere, ma non necessariamente un ruolo definitivo. |
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Abbiamo poi esaminato le comorbilità e la distribuzione di tali comorbilità. E ancora, ipertensione essenziale, diabete, malattia coronarica, insufficienza cardiaca, tabacco, |
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storia di BPCO (broncopneumopatia cronica ostruttiva), malattia reattiva reversibile delle vie aeree, malattia renale, |
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e che porta fino al trapianto di organi e alla malignità. E se torniamo a quei pazienti che purtroppo sono morti durante il ricovero per COVID |
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in questa coorte, vediamo che il trapianto di organi, se lo hai fatto, hai purtroppo sperimentato il 100% di mortalità. Ma con sorpresa di alcuni di noi, |
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che stiamo iniziando a capire dove si trovano questi pazienti con ipertensione essenziale, sembra |
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che la percentuale di mortalità è più o meno la stessa, certamente lo è per il diabete, l'insufficienza cardiaca congestizia, forse meno, |
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certamente con la malattia coronarica, una percentuale più alta ha la sensazione che avrebbe avuto problemi con la malattia coronarica e il COVID. E l'abuso di tabacco, un'alta percentuale, che forse avrà un ruolo da svolgere, un po' più avanti. |
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Abbiamo quindi condotto un adattamento logistico nominale per una mortalità ospedaliera, perché ancora una volta |
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bisogna considerare tutte le interazioni che tutte queste comorbilità giocano contro la mortalità ospedaliera e, ancora una volta, ci sono molti fattori di rischio che potrebbero non soddisfare i rigidi |
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criteri statistici per la modellazione con adattamento logistico nominale, e riconosco questa limitazione. Ma vediamo che l'abuso di tabacco è molto alto, con una bassa probabilità dovuta alla probabilità di 97 su 10.000, e così come la malattia renale, ecc. |
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Abbiamo dovuto eliminare il trapianto di organi perché i conteggi non erano sufficienti a consentire la regressione del modello. |
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Abbiamo quindi generato...più interessati a fare adattamenti di modelli lineari generalizzati con differenze di rischio standardizzate, quindi un modo divertente per guardare |
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dati sugli esiti, esaminando le presentazioni dei pazienti con i loro sintomi, e nessuno di questi elementi era statisticamente significativo, e il rischio di mortalità non c'era perché tutti gli intervalli di confidenza attraversavano lo zero. |
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Abbiamo poi esaminato una delle caratteristiche principali per... che JMP fornisce è il partizionamento, il partizionamento ricorsivo. E |
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effettuando una convalida interna, ecco tutti i 211 pazienti che esaminano i parametri di laboratorio del tuo ricovero, le analisi del sangue, se vuoi, e abbiamo diviso i dati e, sorprendentemente, cosa aveva di più |
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associando alla mortalità ospedaliera rappresentata nei punti paziente individualizzati. Sotto le linee qui c'era un protime o una misura della coagulazione, e se era elevato, avevi un tasso di mortalità più alto, fondamentalmente di circa |
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85%, mentre se il protime fosse inferiore a 13,4 secondi, il tasso di mortalità sarebbe di circa il 60% e il valore logaritmico superiore a 3. |
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Quindi da un punto di vista statistico, il modello non è realmente dovuto al caso; è possibile, ma non |
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non proprio. Ok, e poi se lo dividiamo ancora una volta, otteniamo questa procalcitonina, che è un marcatore nella letteratura sulle malattie infettive è |
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un segno di infezione batterica non virale, ma batterica. E vediamo alcune differenze espresse qui. È un vantaggio? |
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In questo ???gramma, le curve caratteristiche dell'operatore ricevente non sono così robuste come vorremmo, quindi forse questo è dovuto più al caso che all'assistenza al paziente, ma vale sicuramente la pena di esplorarlo. |
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Ecco i grafici della durata della degenza ospedaliera nella nostra popolazione di pazienti e vediamo che la durata della degenza aumenta fino a circa 20, |
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poco meno di 20 giorni e si arriva fino a circa 70 giorni. E purtroppo, abbiamo avuto alcuni pazienti che non sono rimasti a lungo in ospedale, e se tracciamo queste informazioni, |
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vediamo che molti di questi pazienti sono morti molto presto. È un peccato. Tutti questi pazienti, come ho detto, inizialmente andavano in terapia intensiva, quindi abbiamo queste informazioni qui, espresse come tassi di mortalità, determinanti di percentuali, ecc. |
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Quindi, questo è il nostro primo grafico sovrapposto, che vorrei mostrare al pubblico, nel quale... |
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All'inizio è una diapositiva un po' movimentata, tutti i 211 pazienti tra l'8 marzo e il 5 aprile 2020. Osservate gli schemi e il grado di casualità e, naturalmente, con rammarico, se non siete riusciti a uscire dall'ospedale e a entrare... nel reparto ospedaliero, |
