【模板】疾病幸存者的死亡原因分析

Original Qi Hanson临床科研 2022-04-09

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前言：

疾病的预后因素研究，是临床科研的主要方向之一。

我们继续针对威尔康奈尔医学院一项“如何确认疾病预后因素，及其干预”在研课题及其对应论文进行解读。

这是我们找到的最会使用套路写论文的临床科研团队之一，相信您读过之后也会从中得到借鉴。

本期解读的论文题目是“Cause of death in spontaneous intracerebral hemorrhage survivors（自发性脑出血幸存者的死亡原因）”，于2020年发表在Neurology杂志（影响因子：8.689分）。

本主题之前的10篇系列推文可以在文末找到。

如果您需要专家帮自己完成本文中的统计方法处理，可以与本文编辑联系。

脑出血幸存者的死亡原因分析

（脑出血幸存者的死亡原因。来源：www.healio.com）

自发性非外伤性脑出血（ICH）仍然是最具破坏性的中风形式。ICH后1个月内，40%的ICH患者死亡；到1年后，这一数字增加到54%。

尽管ICH后的短期死亡率由于护理的改善而有所下降，但长期死亡率仍然很高，原因可能是ICH的幸存者有继发缺血性中风的风险，因为患有心房颤动（AF）的患者通常不会重新开始抗凝治疗；或者说幸存者也有复发性出血的风险，估计约有2%-7%的患者会出现并发症。

但目前尚不清楚脑出血幸存者死亡率的增加是由复发性中风还是其他疾病和死亡原因引起的，以及脑出血后房颤存活者的主要死因是否不同。迄今为止，尚未对脑出血后房颤存活者的死因进行全面分析。

我们今天解析的这篇论文，就是回答了这个问题。

课题的设计和主要结果

我们通过对原文的设计和结果进行重新总结和整理，提取对临床医生有帮助的研究思路。

1，课题设计

这项研究的设计非常非常简单，如下面的流程图所示。

归纳本研究的主要研究方法如下：

1）受试者纳入标准：

首先，这是一项回顾性的纵向分析。在DX1位置使用先前验证过的ICD-9-CM代码（431）来确定初次诊断为自发性脑出血的住院患者，2005年至2010年在加利福尼亚、2005年至2013年在纽约和佛罗里达入院的患者被纳入分析，以便分别在2011年和2014年进行至少1年的随访。同时接受创伤的患者被排除在外。出院前死亡或出院到临终关怀院的患者被视为非存活者，并被排除在纵向分析之外。出院到临终关怀院的患者被视为无法存活，因为高达93%的中风患者在入院后6个月内死亡。

2）检测与评估：

人口统计学特征（年龄、性别、种族）和基线共病（高血压、高脂血症、吸烟、充血性心力衰竭[CHF]、心肌梗死[MI]、慢性肾病、既往恶性肿瘤、糖尿病和凝血障碍）使用经验证的ICD-9-CM编码识别，并作为多变量模型中的协变量。Elixhauser共病指数，旨在根据预先确定的共病预测住院死亡率的风险，使用ICD-9-CM编码为每位患者提取，并作为协变量纳入。使用医疗保健研究和质量加权系统计算Elixhauser共病指数。

主要结局是ICH出院后的全因死亡率。死亡是通过死亡的出院处置或出院到临终关怀中心来确定的。在病人出院后再入院的罕见病例中，导致出院的首次入院被视为导致死亡的事件。

死亡原因采用ICD-9-CM代码确定，该代码被指定为出院时的主要诊断。任何在指数入院后30天内导致初步诊断为ICH（ICD-9-CM代码431）的死亡的再入院被认为是指数ICH的晚期效应导致的死亡。

3）统计分析：

对正态分布和非正态分布的连续变量，分别使用平均数（SD）和中位数（四分位间距[IQR]）进行描述性统计。

使用计数（%）报告离散变量。

涉及分类变量和连续变量的未调整比较使用χ2和非配对t检验。

Kaplan-Meier生存率统计用于评估脑出血后每年的累积死亡风险。

以ICH指数的年数作为时间指标。

使用logrank检验和Cox比例风险回归分别评估未调整和调整分析中协变量与死亡风险之间的关联。

目视检查证实了比例危险假设。

多因素logistic回归用于确定与死亡原因相关的因素。

在多因素模型中，“其他”类别被用作参考水平的死因。

通过在单变量分析中选择p <0.1的协变量，将普遍混杂因素的年龄和性别纳入模型，向后消除p> 0.1的协变量，并删除由方差膨胀因子> 5标识的共线性变量，来构建多变量模型。

2，主要结果

1）首先，作者确定了104011名首次自发性脑出血患者。在这些患者中，72432例（70%）存活出院，并纳入分析（图1）。

图1. 受试者纳入流程图

2）随后，在随访期间，12753例ICH幸存者因导致死亡的事件再次入院，作者分析了这些患者的中位死亡时间（图2），并确定了随访期间存活患者与死亡患者在统计学和临床上的显著差异（表1）。

图2. 是否伴随房颤的患者累计死亡风险

表1. 受试者的基线特征

3）接下来，作者分析了这些幸存者再度死亡的主要原因，分别是感染（34%）、复发性颅内出血（包括脑出血、蛛网膜下腔出血和硬膜下出血）（13%）、心脏病（包括心肌梗死、心律失常、心搏骤停和心力衰竭）（8%）、呼吸衰竭（8%）、缺血性中风（5%），恶性肿瘤（3%）（图3）。而在4107例感染相关死亡中，作者又进一步分析了这些幸存者感染的细菌或病毒类型或者感染部位。同时也对上述主要原因致死的幸存者的中位死亡时间进行分析（图4）。

图3. 脑出血幸存者的主要死亡原因

图4. 不同死亡原因的kaplan-Meier生存曲线

4）最后，在多因素模型中，“其他”类别被用作参考水平的死因，举例而言，与男性患者相比，女性幸存者死于感染的可能性稍低，但死于缺血性中风的可能性更高；与无房颤的患者相比，房颤患者的死亡更可能由缺血性中风或心脏病引起，而由复发性颅内出血引起的可能性更小；与年轻患者相比，65岁以上患者死于感染或缺血性中风的可能性更大（表3）。

表3. 按年龄，性别和保险状况对死亡原因进行多项式逻辑回归

Hanson解读

鉴于国家自然科学基金开始资助临床研究项目，所以我们最近在通过分享经典科研项目，学习卓越的课题设计和论文撰写思路，包括课题摘要和课题对应的文章。

这系列推文收录在“课题设计和基金申请”专题中。

之所以解析这篇论文，是因为这篇论文仍然有以下特点：