Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Utility v predikci 30denní míry zpětného přebírání u pacientů s chronickým srdečním selháním

Abstrakt

pozadí. Srdeční selhání (HF) je jednou z nejčastějších diagnóz spojených s zpětným převzetím nemocnice. Navrhli jsme tuto prospektivní studii k vyhodnocení, zda skóre Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (Kccq) je spojeno s 30denním zpětným převzetím u pacientů hospitalizovaných s dekompenzovaným HF. Metody a výsledky. Do studie bylo zařazeno 240 pacientů, kteří splnili kritéria studie. Čtyřicet osm (20%) pacientů bylo znovu přijato na dekompenzovaný HF do třiceti dnů od propuštění z nemocnice a 192 (80%) pacientů nebylo znovu přijato. Ve srovnání s pacienty zpětně přijímanými měli pacienti, kteří nebyli přijati, vyšší průměrné skóre kccq (40,8 oproti 32,6, P = 0,019) před propuštěním. Vícerozměrné analýzy ukázaly, že vysoké skóre KCCQ bylo spojeno s nízkou mírou zpětného přebírání HF (upravené OR = 0,566, P = 0,022). C-statistika pro základní model (věk + pohlaví) byla 0,617. Kombinace domácí medikace a laboratorních testů na základním modelu vedla ke zvýšení integrovaného zlepšení diskriminace (IDI) o 3, 9%. Na tomto základě KCQQ dále zvýšil IDI o 2,7%. Závěr. Skóre kccq stanovené před propuštěním z nemocnice bylo významně spojeno s 30denní mírou zpětného přebírání u pacientů s HF, což může poskytnout klinicky užitečné opatření a mohlo by významně zlepšit spolehlivost predikce zpětného přebírání v kombinaci s jinými klinickými složkami.

1. Úvod

odhaduje se, že srdeční selhání (HF) postihuje více než 5.7 milionů Američanů s 870.000 nových případů diagnostikovaných každý rok. Předpokládaná prevalence se odhaduje na 46% od roku 2012 do roku 2030, což má za následek více než 8 milionů jedinců trpících HF . Náklady na péči o pacienty s HF činily v roce 2012 přibližně 30,7 miliardy dolarů a odhaduje se, že do roku 2030 vzrostou o 127% na 69,7 miliardy dolarů . Navzdory pokroku v porozumění a léčbě zůstává úmrtnost HF extrémně vysoká, přičemž 50% pacientů umírá do 5 let od počáteční diagnózy .

readmise HF po hospitalizaci je běžná a bohužel mnoho z těchto readmisí je předvídatelných a možná jim lze předcházet . Ačkoli nové údaje ukázaly snížení míry zpětného přebírání v nemocnici Medicare, HF je stále jednou z nejčastějších diagnóz spojených s 30denním zpětným přebíráním; analýza údajů založených na tvrzeních Medicare z let 2007 až 2009 ukázala, že 24.8 procent příjemců přijatých s HF bylo zpětně přijato do 30 dnů a 35.2 procent z těchto zpětných přebírání bylo pro HF . Tyto statistiky vydláždily cestu k silnějšímu zaměření na nástroje k předvídání a předcházení takovým zpětným přijetím.

Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (Kccq) byl nástroj původně navržen tak, aby poskytoval lepší popis kvality života související se zdravím u pacientů s HF . Tento dotazník identifikoval následující klinicky relevantní oblasti: fyzická omezení (Otázka 1), příznaky (frekvence , závažnost a změna v čase), sebeúčinnost a znalosti (otázky 11, 12), sociální interference (otázka 16) a kvalita života související se zdravím (otázky 13-15). Předchozí studie ukázaly, že skóre KCCQ korelovalo s přežitím a hospitalizací u pacientů s HF a bylo nezávislým prediktorem špatné prognózy u této populace pacientů . Kromě toho skóre KCCQ měřené 1 týden po propuštění z nemocnice nezávisle předpovídalo jednoroční přežití bez kardiovaskulárního zpětného přebírání . Více nedávno, KCCQ byl také studován během akutní HF hospitalizace a prokázala citlivost na akutní změny , ale změny skóre během hospitalizace nepředpovídaly krátkodobé zpětné převzetí, ačkoli to byla relativně malá studie, s velikostí vzorku pouze 52 pacientů, a nezkoumal vztah mezi skóre KCCQ a zpětným převzetím HF. Proto, zda lze skóre KCCQ použít k předpovědi krátkodobého zpětného přebírání, musí být ještě zcela vyhodnoceno.

abychom vyřešili tyto mezery ve znalostech a prozkoumali proveditelnost použití skóre KCCQ k předpovědi krátkodobého zpětného přebírání HF, Navrhli jsme a provedli tuto prospektivní studii.

2. Metody

studie byla schválena Komisí pro institucionální přezkum nemocnice na Floridě a provedena v souladu s Helsinskou deklarací. Studie byla provedena na Floridě Nemocnice, Orlando Campus. Pacienti, kteří byli přijati do jednotky HF, byli vyšetřeni a zařazeni do studie. Kritérii pro zařazení byli pacienti přijatí s dekompenzovaným HF s ejekční frakcí (EF) menší nebo rovnou 40% a věkem mezi 20 a 89 lety. Kritéria vyloučení byla nekardiální onemocnění s očekávanou délkou života kratší než jeden rok, HF v důsledku nekorigovaného chlopňového srdečního onemocnění, psychiatrické onemocnění narušující vhodné sledování, neschopnost porozumět studijnímu postupu a neschopnost poskytnout informovaný souhlas. Primárním cílovým parametrem byla 30denní četnost zpětného přebírání a skóre kccq. Přijímací komorbidní stavy, demografie, laboratoř, echokardiografická data, a léky na výtok byly sekundárními cílovými parametry.

u každého pacienta, který splnil kritéria studie, vyškolený výzkumný asistent vysvětlil studii pacientovi a podal KCCQ po získání písemného informovaného souhlasu. Hodnocení bylo obecně dokončeno do 1-3 dnů před propuštěním. Následná konverzace byla provedena po telefonu 30 dní po propuštění, aby se zjistilo, zda došlo k rehospitalizaci nebo ne. Informace o zpětném přebírání byly shromážděny následným rozhovorem s pacientem.

abychom vyhodnotili asociace mezi skóre kccq a zpětným převzetím do 30 dnů po propuštění, nejprve jsme porovnali rozdíl mezi nepřizpůsobivou skupinou a readmisní skupinou, pokud jde o skóre kccq, demografické charakteristiky, komorbidita, léky a laboratorní data pomocí jednorozměrné analýzy. V jednorozměrné analýze byl použit t-test pro spojitou proměnnou a Fisherův přesný test byl použit pro analýzu počtu čísel. Poté jsme provedli vícerozměrnou analýzu, abychom zjistili, jak byl každý klinický faktor spojen s HF readmisemi po kontrole dalších faktorů. V multivariační analýze byly použity logistické regresní modely a byly odhadnuty upravené poměry šancí (OR) pro každý předpokládaný faktor, který předpovídá zpětné převzetí HF. Do logistické regrese jsme zahrnuli readmisi HF jako závislou proměnnou a všechny potenciální faktory jako nezávislé prediktory bez ohledu na to, zda vykazovaly významný rozdíl mezi skupinami readmise a nonreadmise v jednorozměrné analýze.

po vícerozměrné analýze jsme dále vytvořili pět zjednodušených predikčních modelů a vyhodnotili význam skóre kccq v konečném modelu porovnáním plochy pod křivkou provozní charakteristiky přijímače (ROC) každého modelu. V této analýze jsme také použili integrované zlepšení diskriminace (IDI), popsané Pencinou et al., měřit průměrné zvýšení citlivosti modelu penalizované za průměrné snížení specificity s přidáním nových proměnných . V predikčních modelech byl věk transformován na každý 10letý přírůstek, ejekční frakce na každý 10% pokles, skóre KCCQ na každý 25bodový přírůstek a hladina sodíku na binární proměnnou (<135 nebo ≥135).

dvě stě dvacet osm (228 nebo 95%) pacientů mělo úplné údaje pro všechny proměnné. U 12 (5%) pacientů však chyběly údaje ve věku nebo rase. Protože nebyl detekován žádný vnořený chybějící vzor, pro imputaci dat bylo použito více modelů imputace. Protože věk byl spojitou proměnnou a rasa byla binární proměnná, normální lineární regrese byla použita pro věk, zatímco logistická regrese byla použita pro imputaci rasy. Všechny analýzy byly provedeny pomocí Stata verze 14 (StataCorp., 2015). Všechny hodnoty byly dvouocasé a byly stanoveny jako úroveň statistické významnosti pro všechny testy.

3. Výsledky

celkem bylo do studie zařazeno 240 pacientů. Čtyřicet osm (20%) pacientů bylo znovu přijato do 30 dnů po propuštění na HF, zatímco 192 (80%) pacientů nebylo znovu přijato nebo znovu přijato z jiných důvodů než HF (Tabulka 1). Nebyl žádný významný rozdíl mezi nepřijatými a zpětně přijatými pacienty, pokud jde o průměrný věk (63,0 versus 59,9 let ), počáteční délku pobytu v nemocnici (11,2 versus 9,7 dní) nebo procento bílých pacientů (59,9% oproti 56,3%). Významný rozdíl mezi těmito dvěma skupinami byl však zaznamenán při porovnávání pohlaví, přičemž pacienti mužského pohlaví jsou náchylnější k opětovnému přijetí než ženy (85, 4% oproti 68, 8% u mužů a 14, 6% oproti 31, 3% u žen). Žádná z komorbidit neprokázala významný rozdíl v relativní četnosti mezi skupinou zpětného přebírání a nepřizpůsobení (Tabulka 1).

skóre kccq, výsledky laboratorních testů při přijetí a propouštěcí léky byly porovnány mezi nepřijatými a zpětně přijatými pacienty (Tabulka 2). Průměrné skóre KCCQ bylo významně vyšší u nepřijatých pacientů než u pacientů znovu přijatých (40,8 versus 32,6,). Ve srovnání s pacienty znovu přijatými měli pacienti, kteří nebyli přijati, vyšší ejekční frakci při přijetí (24, 7% oproti 21, 8%). Nebyl však zjištěn žádný významný rozdíl při porovnání výbojových léků, hladiny sodíku v krvi nebo HGB mezi dvěma skupinami pacientů v univariační analýze (Tabulka 2).

pro další zkoumání účinku každé nezávislé proměnné při kontrole dalších kovariátů byly provedeny vícerozměrné analýzy (Tabulka 3 a Obrázek 1). Výsledky ukázaly, že skóre KCCQ a EF byly negativně spojeny s mírou zpětného přebírání (upravené OR = 0, 566 a 1, 903 a A 0, 021, resp.) a že samci byli s větší pravděpodobností zpětně přijati než ženy (upraveno OR = 5.589,). Je zajímavé, že u pacientů s IM byla vyšší pravděpodobnost (upravená OR = 2, 849,) a u pacientů s CAD byla menší pravděpodobnost zpětného přijetí (upravená OR = 0, 231,) ve srovnání s pacienty s jinými komorbiditami. Jednou z možných interpretací by mohlo být, že pacienti, kteří měli infarkt myokardu, mají větší pravděpodobnost abnormalit pohybu stěny a fixovaných defektů myokardu, a tedy nižší ejekční frakce než pacienti s neobstruktivním onemocněním koronárních tepen bez MI, což vede k opačnému příspěvku k zpětnému převzetí HF.

Obrázek 1

upravený poměr šancí zpětného převzetí do 30 dnů po propuštění odvozený z vícerozměrné logistické regresní analýzy.

abychom vyhodnotili, jak velký přínos má skóre KCCQ při předpovídání zpětného přebírání HF, vyvinuli jsme model zahrnutím sedmi faktorů kromě skóre kccq (model 5) na základě vícerozměrných regresních výsledků, publikované literatury a modelů. C-statistika ukázala, že model 5, který zahrnoval skóre kccq a všechny ostatní potenciální prediktory, měl nejvyšší hodnotu C-statistiky (0,710)mezi ostatními sníženými modely bez skóre KCCQ (Obrázek 2). Jak je vidět v tabulce 4, Analýza IDI prokázala, že diskriminační výkonnost modelu 5 se zlepšila o 6,6% oproti základnímu modelu (model 1), který zahrnoval pouze věk a pohlaví, a o 2,7% oproti sníženému modelu (model 4) včetně všech faktorů kromě skóre KCCQ (toto je absolutní přírůstek; ve srovnání s modelem 4 se IDI plného modelu s modelem kccq, model 5, zvýšilo o). Na druhé straně, jako zavedený nezávislý faktor spojený se zpětným převzetím HF, EF zvýšil IDI z 1, 3% (model 3) na 3, 9% (model 4). Tyto výsledky naznačují, že skóre KCCQ, jako jediná nezávislá proměnná, je jedním z důležitých faktorů, které by mohly být potenciálně použity pro předpovídání míry zpětného přebírání pacientů s HF do 30 dnů po propuštění, a kombinace všech těchto důležitých faktorů by nabídla největší přírůstkový zisk.

Obrázek 2

porovnání oblasti ROC mezi různými modely. Model 1: logit (read30) = věk + pohlaví; model 2: logit (read30) = věk + pohlaví + beta_blocker + ace/arb + sodík + hgb; model 3: logit (read30) = věk + pohlaví + beta_blocker + ace/arb + sodík + hgb; model 4: logit (read30) = věk + pohlaví + beta_blocker + ace/arb + sodík + EF; a model 5: logit (read30) = věk + pohlaví + beta_blocker + ace/arb + sodík + HGB + EF + kccq. read30: zpětné převzetí do 30 dnů.

4. Diskuse

v této prospektivní studii jsme zjistili, že skóre KCCQ bylo významně spojeno s krátkodobou mírou zpětného přebírání HF. Přispěl ke zlepšení C-statistiky modelu založeného na věku, pohlaví, lécích, laboratorních datech a LVEF dostupném při vypouštění z 0.670 na 0.710 a zvýšil IDI o 2.7%, což naznačuje, že může být užitečné při předpovídání 30denního zpětného přebírání, a tím významně zlepšit spolehlivost predikce v kombinaci s dalšími kritickými složkami. Tato zjištění mohou poskytnout určitou pomoc při vedení následných strategií směrem k poskytování optimální péče, jako je povzbuzení pacientů s nižším KCCQ k včasnému sledování .

bylo vyvinuto velké úsilí k identifikaci předvídatelných faktorů, které jsou spojeny s vysokým rizikem zpětného přijetí, což bylo až dosud poměrně náročné. V této studii jsme zjistili, že pacienti s HF, kteří měli nižší skóre KCCQ v době propuštění a nižší EF a mužského pohlaví, se zdáli být náchylnější k zpětnému přebírání do 30 dnů. Tato zjištění byla podobná některým studiím, ale ne jiným. Ve skutečnosti nebylo prokázáno, že by žádné specifické faktory pacienta nebo nemocnice důsledně předpovídaly 30denní zpětné převzetí po hospitalizaci pro HF. V systematickém přehledu 112 studií popisujících souvislost mezi tradičními charakteristikami pacienta a zpětným převzetím po hospitalizaci pro HF, EF levé komory, stejně jako další faktory, jako jsou demografické charakteristiky, komorbidní stavy a třída New York Heart Association, byla spojena s převzetím pouze v menšině případů . V další metaanalýze 69 studií a 144 faktorů pro krátkodobé zpětné přebírání byly nekardiovaskulární komorbidity, špatný fyzický stav, historie přijetí a nepoužívání léků založených na důkazech, spíše než kardiovaskulární komorbidity, věk nebo pohlaví, silněji spojeny s krátkodobým zpětným převzetím .

bylo prokázáno, že skóre KCCQ má mnohem větší citlivost na klinické změny u pacientů s HF než funkční klasifikace New York Heart Association (NYHA), Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (LiHFe) a Short Form-36 (SF-36). Studie EVEREST naznačila, že KCCQ je důležitým prognostickým ukazatelem zpětného přebírání do jednoho roku po propuštění . Ve své studii měli pacienti se skóre kccq < 25 (horší zdravotní stav) více než trojnásobně zvýšené riziko kombinovaného cílového parametru rehospitalizace a mortality než pacienti s nejlepším stupněm zdravotního stavu (skóre kccq > 75). V poslední době bylo skóre KCCQ použito k posouzení proveditelnosti odrazu změn akutního HF během hospitalizace a předpovídání 30denního zpětného přebírání. Autoři zjistili, že bylo možné použít KCCQ během akutních HF hospitalizací a bylo citlivé na klinické zlepšení, ale změny skóre během hospitalizace nepředpovídaly 30denní zpětné převzetí. Tato studie však byla relativně malou studií, která zahrnovala pouze 54 pacientů a byla zaměřena na rozdíly skóre kccq během hospitalizace mezi nepřizpůsobivými a přijímacími skupinami . Naproti tomu bylo do naší studie zařazeno více než 240 pacientů a skóre KCCQ bylo vyšší u nepřijatých pacientů s HF a bylo nezávisle spojeno s nižším 30denním zpětným převzetím.

jak bylo uvedeno výše, existuje několik faktorů přispívajících k zpětnému přebírání HF; proto byly vyvinuty modely predikce rizik včetně a vážení všech relevantních faktorů. V těchto modelech se diskriminace, definovaná oblastí pod křivkou provozní charakteristiky přijímače (ROC), používá k určení, jak dobře může model oddělit ty, kteří budou mít výsledek, od těch, kteří nebudou mít výsledek zájmu. V tomto případě, pokud jsou předpokládaná rizika pro zpětně přijímané pacienty vyšší než u pacientů, kteří nejsou zpětně přijímáni, model dokonale diskriminuje c-statistiku 1. Naopak, pokud predikce rizika není lepší než náhoda, c-statistika je 0,5. Modely jsou obvykle považovány za rozumné, pokud je statistika c větší než 0,7 a silná, pokud je statistika c větší než 0,8 . Pro 30denní zpětné převzetí po HF hospitalizaci bylo vyvinuto několik modelů. Pouze dva modely vygenerovaly c-statistiku větší než 0,6 po studiu derivačních i validačních kohort. Jedním z nich je automatizovaný model vyvinutý společností Amarasingham et al. zahrnutí údajů z elektronického zdravotního záznamu v době hospitalizace . Druhý model kombinoval demografické a komorbiditní údaje založené na tvrzeních s klinickými údaji včetně vitálních funkcí, laboratorní hodnoty ,a měřená ejekční frakce levé komory. Ani jeden ze dvou modelů však nezahrnoval skóre KCCQ. Vzhledem k tomu, že v naší studijní populaci bylo pouze 48 readmisí, Zahrnuli jsme do celého modelu (model 5) pouze 7 parametrů kromě skóre kccq. Byly zahrnuty nízké EF a pohlaví (muži), což vedlo ke zvýšenému poměru šancí na zpětné převzetí v multivariační analýze; Zahrnuli jsme také informace o lécích, beta-blokátoru a ACE inhibitoru/ARB , které prokázaly snížení mortality HF, a sodíku a Hgb, které mohou ovlivnit REHOSPITALIZACI a mortalitu HF a byly použity v jiných modelech (http://www.readmissionscore.org/heart_failure.php), ačkoli nebyly nezávisle spojeny s zpětným převzetím v multivariační analýze. Celý model (model 5), který zahrnoval skóre kccq, zvýšil statistiku c o 0,617 v základním modelu 1 na základě věku a pohlaví na 0.710, s nárůstem IDI o 6, 6%. Vzhledem k tomu, že do tohoto modelu nebylo zahrnuto mnoho dalších možných rizikových faktorů, jako jsou GFR a BNP, nemusí být tento model dokonalý, i když jeho c-statistika byla větší než 0,7 a může zveličovat přínos skóre kccq. Naše výsledky však naznačují, že příspěvek KCCQ pro předpovídání krátkodobého zpětného přebírání HF by mohl být stejně důležitý jako LVEF.

současná zjištění by měla být zvážena v kontextu Omezení studie. Tato studie byla provedena v jednom komunitním lékařském centru a k ověření našich zjištění je třeba provést další studie v jiných centrech nebo více centrech. KCCQ jsme podávali pouze jednou během hospitalizace, což by neodráželo změny mezi přijetím, během hospitalizace a po hospitalizaci. Neshromažďovali jsme nějakou relevantní anamnézu, jako je historie přijetí kvůli srdečnímu selhání v minulosti; nálezy fyzického vyšetření; některé další laboratoře, jako jsou GFR a BNP, nebo rentgenové nálezy hrudníku. Tyto faktory mohou být také důležité v modelu predikce rizik.

zkratky

další body

kompetence v lékařských znalostech. Srdeční selhání je jednou z nejčastějších diagnóz spojených se zpětným převzetím. Skóre KCCQ poskytlo důležité prognostické informace pro předpovídání 30denního zpětného přebírání a může významně zlepšit spolehlivost predikce spolu s dalšími kritickými komponenty. Translační Výhled. K ověření našeho nálezu je třeba provést další klinické studie ve více centrech s větší velikostí vzorku. Budoucí výzkum by měl zahrnovat relevantní nálezy fyzického vyšetření a rentgenové nálezy hrudníku, což by mohlo být důležité v modelu predikce rizik.

konkurenční zájmy

autoři prohlašují, že nemají žádné konkurenční zájmy.

příspěvky autorů

shengchuan Dai a Junhong Gui přispěli stejným dílem k rukopisu.

poděkování

autoři si přejí uznat následující zúčastněné lékaře z Floridské Nemocnice Orlando, kteří pomáhali se sběrem dat: Maria Amin (MD); Saroj Khadka (MD); Prabhava Bagla (MD); a Zoltan Varga (MD, Ph.D.).