Luận án tiến sĩ xây dựng biểu đồ nomogram để cá nhân hóa tiên lượng tử vong bệnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ ĐẠI HỌC Y DƯỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HÀ TẤN ĐỨC XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ NOMOGRAM ĐỂ CÁ NHÂN HÓA TIÊN LƯỢNG TỬ VONG BỆNH LÝ NỘI KHOA TẠI KHOA CẤP CỨU Ở ĐỐI TƯỢNG NGƯỜI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SỸ Y HỌC Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ ĐẠI HỌC Y DƯỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HÀ TẤN ĐỨC XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ NOMOGRAM ĐỂ CÁ NHÂN HÓA TIÊN LƯỢNG TỬ VONG BỆNH LÝ NỘI KHOA TẠI KHOA CẤP CỨU Ở ĐỐI TƯỢNG NGƯỜI VIỆT NAM Ngành: Hồi sức cấp cứu và chống độc Mã số: 9720103 LUẬN ÁN TIẾN SỸ Y HỌC Người hướng dẫn khoa học: 1. Phạm Thị Ngọc Thảo 2. Đỗ Văn Dũng Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được người khác công bố trong bất kỳ công trình nào.HCM, ngày 08 tháng 06 năm 2018 Người cam đoan, Hà Tấn Đức MỤC LỤC Trang phụ bìa LỜI CAM ĐOAN BẢNG VIẾT TẮT VÀ ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ ANH – VIỆT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ ĐẶT VẤN ĐỀ.

1 Chương 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU. Các mô hình tiên lượng được ứng dụng tại khoa cấp cứu. Ứng dụng mô hình tiên lượng vào thực tế lâm sàng tại khoa cấp cứu. Một số khái niệm về thống kê học lâm sàng.

Cơ sở của những sai lệch hoặc sai số khi sử dụng mô hình tiên lượng 22 1. Khuyến cáo sử dụng mô hình trên lâm sàng và tình hình nghiên cứu trong nước. 26 Chương 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Địa điểm và bối cảnh nghiên cứu.

Bệnh nhân nghiên cứu. Thiết kế nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu. Kết cục nghiên cứu.

Các yếu tố nguy cơ. Định nghĩa biến số và phương pháp đo lường. Quản lý nghiên cứu và chất lượng của các công cụ đo lường. Quản lý dữ liệu.

Phương pháp phân tích. Quy định về y đức trong nghiên cứu. 47 Chương 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. Đặc điểm quần thể nghiên cứu.

Các yếu tố nguy cơ liên quan đến tử vong. Lựa chọn mô hình tiên lượng tử vong tối ưu. Tính phân biệt của các mô hình. Khả năng hiệu chuẩn của các mô hình tiên lượng được chọn lựa.

Toán đồ tiên lượng nguy cơ tử vong của mô hình 3 và mô hình 7. 73 Chương 4: BÀN LUẬN. Yếu tố nguy cơ. Mô hình tiên lượng.

Tính phân biệt. Khả năng hiệu chuẩn. Ý nghĩa của nghiên cứu. Ưu điểm và nhược điểm của công trình nghiên cứu.

108 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN. 1 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 22 BẢNG VIẾT TẮT VÀ ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ ANH - VIỆT Từ viết tắt Thuật ngữ tiếng Việt Thuật ngữ tiếng Anh ALT Men alanine transaminase Alanine transaminase ALTs Cận lâm sàng khi vào viện Admission Laboratory Tests APACHE Thang điểm lượng giá bệnh lý Acute Physiology and Chronic cấp tính và mạn tính Health Evaluation AST Men aspartate transaminase Aspartate transaminase AUC Diện tích dưới đường cong Area under the receiver operating characteristic curve AVPU Thang điểm đánh giá nhanh tri Alert, Verbal, Pain, giác Unresponsive BIC Tiêu chuẩn thông tin Bayes Bayesian Information Criterion BMA Trung bình hóa mô hình Bayesian Model Averaging Bayes BNP Peptide lợi niệu type-B B-type natriuretic peptide BUN Nồng độ nitrogen (trong urea) Blood urea nitrogen trong máu HOTEL Mô hình tiên lượng HOTEL Hypotension, Oxygen (gồm các thông số hạ huyết saturation, low Temperature, áp, bão hòa oxy ngoại biên, hạ ECG changes, Loss of thân nhiệt, thay đổi điện tâm independence đồ, tình trạng chức năng phụ thuộc) HR Tỷ số nguy hại Hazard ratio INR Tỷ số chuẩn hóa quốc tế International normalized ratio IQR Khoảng tứ phân vị Interquartile range KTC Khoảng tin cậy Confidence interval MPM Mô hình tiên đoán tử vong Mortality Probability Model NPV Giá trị tiên đoán âm Negative predictive value NT- Peptide lợi niệu N-terminal N-terminal pro-B-type proBNP pro-B-type natriuretic peptide natriuretic peptide OR Tỷ số số chênh Odds ratio RAPS Thang điểm lượng giá nhanh Rapid Acute Physiology Score bệnh lý cấp tính REMS Thang điểm lượng giá nhanh Rapid Emergency Medicine bệnh lý cấp cứu Score RLD Mô hình tiên lượng từ các xét Routine Laboratory Data nghiệm thường quy RR Tỷ số nguy cơ Risk ratio SAPS Thang điểm sinh lý cấp tính Simplified Acute Physiology giản hóa Score SCS Thang điểm lâm sàng đơn giản Simple Clinical Score SE Sai số chuẩn Standard error SOFA Thang điểm lượng giá suy cơ Sequential Organ Failure quan theo thời gian Assessment SpO2 Bão hòa oxy ngoại biên Peripheral capillary oxygen saturation SMR Tỷ số tử vong chuẩn hóa Standardised mortality ratio TISS Hệ thống thang điểm can thiệp Therapeutic Intervention điều trị Scoring System WPS Hệ thống thang điểm từ các Worthing Physiological thông số sinh lý Scoring system DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Các yếu tố nguy cơ trong các mô hình tiên lượng được ứng dụng tại khoa cấp cứu .2: Các xét nghiệm được thực hiện tại khoa cấp cứu.3: Định nghĩa biến số và phương pháp đo lường .4: Thể tích máu lấy từ mỗi bệnh nhân Error! Bookmark not defined.5: Đặc điểm lâm sàng của 1939 bệnh nhân cấp cứu phân nhóm theo tình trạng sống còn và tử vong .6: Đặc điểm tiền sử bệnh của 1939 bệnh nhân cấp cứu phân nhóm theo tình trạng sống còn và tử vong .7: Đặc điểm cận lâm sàng của 1939 bệnh nhân cấp cứu phân nhóm theo tình trạng sống còn và tử vong .8: Bốn mô hình tiên lượng tối ưu từ các dấu hiệu lâm sàng được chọn lựa bằng phương pháp BMA .9: Bốn mô hình tiên lượng tối ưu từ các dấu hiệu lâm sàng và xét nghiệm được chọn lựa bằng phương pháp BMA .10: Diện tích dưới đường cong ROC của 8 mô hình tiên lượng .11: Điểm cắt tỷ lệ tử vong tiên lượng trong 30 ngày của mô hình 3 .12: Điểm cắt tỷ lệ tử vong tiên lượng trong 30 ngày của mô hình 7. 71 DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ Biểu đồ 1.1: AUC của các mô hình tiên lượng ứng dụng ở khoa cấp cứu .2: Tỷ lệ tử vong quan sát giữa các nhóm điểm của mô hình REMS ở giai đoạn nghiên cứu phát triển mô hình .3: Khác biệt về thời gian phát hiện bệnh.4: Xác suất sống còn tích lũy của 1939 bệnh nhân sau khi nhập viện 30 ngày.5: Xác suất sống còn tích lũy của 1939 bệnh nhân sau khi nhập viện 30 ngày được phân loại theo chỉ định khoa điều trị .6: Tỷ lệ tử vong quan sát 30 ngày và các giá trị lâm sàng .7: Tỷ lệ tử vong quan sát 30 ngày và các giá trị huyết học .8: Tỷ lệ tử vong quan sát 30 ngày và các giá trị sinh hóa.9: Phân tích đơn biến các yếu tố lâm sàng liên quan đến tử vong từ mô hình hồi quy logistic .10: Phân tích đơn biến các yếu tố tiền sử bệnh liên quan đến tử vong từ mô hình hồi quy logistic .11: Phân tích đơn biến các yếu tố cận lâm sàng liên quan đến tử vong từ mô hình hồi quy logistic .12: Phân tích đa biến các yếu tố nguy cơ có liên quan đến tử vong từ mô hình hồi quy logistic ở mô hình 3 .13: Phân tích đa biến các yếu tố nguy cơ có liên quan đến tử vong từ mô hình hồi quy logistic ở mô hình 7 .14: AUC của 8 mô hình tối ưu trong tiên lượng tử vong 30 ngày .15: Tỷ lệ tử vong quan sát và tỷ lệ tử vong tiên lượng của mô hình 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 và 8 .16: Toán đồ của mô hình 3 tiên lượng xác suất tử vong trong vòng 30 ngày.17: Toán đồ của mô hình 7 tiên lượng xác suất tử vong trong vòng 30 ngày.1: Tóm tắt quy trình nghiên cứu.

35 1 ĐẶT VẤN ĐỀ Khoảng 93% các tử vong trong bệnh viện xảy ra ở bệnh nhân nhập viện trong tình trạng cấp cứu [59]. Ngoài ra, do sự đa dạng về bệnh lý và mức độ nặng của bệnh nội khoa cấp cứu nên gây ra nhiều khó khăn cho việc tiên lượng bệnh. Điều này dẫn đến nhiều biến cố bất lợi xảy ra ngoài dự đoán [80]. Mặc dù tiên lượng dựa trên kinh nghiệm cá nhân của bác sỹ điều trị có độ chính xác khá tốt, tiên lượng dựa trên kinh nghiệm cá nhân thường có độ tin cậy thấp đối với những bệnh nhân có kết cục điều trị rất tốt hoặc rất xấu (tiên lượng thừa nguy cơ tử vong) [84].

Do đó, nhiều mô hình tiên lượng đã được nghiên cứu và ứng dụng để phát hiện những trường hợp bệnh nặng cần hồi sức tích cực, nhằm giảm tỷ lệ tử vong và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực y tế. Hiện nay, đối với bệnh nhân nội khoa tại khoa cấp cứu các mô hình được sử dụng phổ biến là thang điểm lượng giá nhanh bệnh lý cấp cứu (Rapid Emergency Medicine Score: REMS) [98], thang điểm lượng giá nhanh bệnh lý cấp tính (Rapid Acute Physiology Score: RAPS) [110], hệ thống thang điểm từ các thông số sinh lý (Worthing Physiological Scoring system: WPS) [33], mô hình tiên lượng từ các xét nghiệm thường quy (Routine Laboratory Data: RLD) [106], thang điểm lâm sàng đơn giản (Simple Clinical Score: SCS) [63] và cận lâm sàng khi vào viện (Admission Laboratory Tests: ALTs) [43]. Các mô hình này đã được nghiên cứu ở các nước Âu Mỹ và có độ chính xác tốt khi tiên lượng kết cục điều trị [17]. Trong các mô hình trên, hai mô hình REMS và WPS tương đối đơn giản và có khả năng ứng dụng cao, vì các thông số của hai mô hình này là các dấu hiệu lâm sàng không xâm lấn có thể thu thập trong một thời gian ngắn, phù hợp với bối cảnh cấp cứu.

Diện tích dưới đường cong (Area Under the receiver operating characteristic Curve: AUC) của mô hình REMS và WPS 2 khi nghiên cứu phát triển mô hình lần lượt là 0,852 [98] và 0,740 [33]. Tuy nhiên, theo nghiên cứu của chúng tôi được thực hiện tại một trung tâm y khoa ở vùng đồng bằng sông Cửu Long, tính phân biệt của hai mô hình này khi tiên lượng chỉ ở mức trung bình cho bệnh nhân nội khoa tại khoa cấp cứu [2]. Nhiều yếu tố tiên lượng cho bệnh nội khoa cấp cứu là các dấu hiệu lâm sàng hoặc các xét nghiệm [43]. Cho đến nay, vẫn chưa có nghiên cứu nào cho thấy sự kết hợp giữa các dấu hiệu lâm sàng và xét nghiệm thường quy có lợi ích khi tiên lượng ở bệnh nhân nội khoa cấp cứu người Việt Nam.