differenze a seconda dell’ospedale connesso, così da fornire la massima adattabilità alle specifiche esigenze di ciascun centro. Il fatto che i dati sensibili non siano rintracciabili su Internet rispetta le norme sulla privacy. Il sistema informatico comprende un sito web dove possono essere pubblicati aspetti del progetto, con multipli e progressivi livelli di restrizione, come, ad esempio, indicatori generati automaticamente dal programma in tempo reale relativi a numero di pazienti ammessi, gravità, mortalità, ecc. Il programma è in grado di inviare un file contenente una selezione dei record, generata in tempo reale in base al profilo utente connesso (ad esempio tutti i casi di un determinato ospedale), a qualsiasi indirizzo di posta elettronica.
I dati presenti nelle schede del software sono divisi in 5 principali categorie: 1. Dati demografici.
2. Dati preospedalieri essenziali: livello di assistenza, parametri vitali sulla scena, ora e tipo di manovre diagnostiche e terapeutiche.
3. Dati intraospedalieri nelle prime 24 ore: parametri vitali all’arrivo, ora e tipo di manovre diagnostiche e terapeutiche, intervalli, reparto di ricovero definitivo.
4. Gravità: Abbreviated Injury Scale (AIS), ISS, RTS, TRISS.
5. Esito: durata del ricovero in ospedale e in terapia intensiva, complicazioni, interventi chirurgici successivi, luogo e ora dell’eventuale decesso, disabilità a 6 mesi (Glasgow Outcome Score, questionario EQ 5D).
Nel 2009 è iniziato uno studio europeo basato su queste variabili, che ha tra gli obiettivi, analogamente al famoso Major Trauma Outcome Study americano, lo sviluppo di un modello predittivo di outcome tarato sulla realtà europea con lo scopo quindi di arrivare a predittori più accurati di quelli esistenti.
6.3 Analisi Dataset
Sono stati presi in esame i dati relativi al database RITG dell’Ospedale di Mestre relativi a 320 pazienti registrati dall’entrata in funzione nel 2008 del database nel reparto di Pronto Soccorso e Rianimazione. All’interno del database sono stati memorizzati diversi parametri sia di carattere clinico, come pressione arteriosa o indici di gravità, che di carattere logistico, seguendo l’ordine cronologico di assistenza del paziente infortunato con campi dedicati per ogni fase del soccorso. Tuttavia diversi campi spesso non sono stati compilate e i dati relativi ad alcuni pazienti erano estremamente scarsi. Sono stati quindi scartati dall’analisi 15 soggetti, che avevano meno del 20 % dei parametri compilati, in modo da rimuovere una sicura fonte di errore.
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6.3.1 Obiettivi dell’analisi
I primi sviluppi dell’analisi sono stati improntati nella costruzione di un dataset, che potesse essere funzionale alla creazione di un training set per derivare un classificatore decision tree. Sono stati eliminati quindi tutti i parametri non riconducibili a categorie, a numeri reali o a numeri discreti, come per esempio la dettagliata descrizione del tipo di terapia o dell’iter clinico. Si sono anche individuati i parametri che consentissero di calcolare l’indice TASH, con l’obiettivo di confrontarlo con un indice di trasfusione massiva, creato con tecniche di data mining, in particolare con gli alberi decisionali: il confronto ha consentito di verificare l’affidabilità e l’accuratezza delle tecnica dei decision tree rispetto allo standard clinico attualmente più usato. Dei parametri analizzati per il data mining, dapprima si sono utilizzati i principali attributi clinici, e successivamente è stata fatta una selezione più sofisticata, come verrà spiegato in seguito.
6.3.2 Le tipologie di dato nel dataset
Nella pagina seguente è presentata la tabella (tabella 6.1) con i principali dati e la tipologia.
Per attributi numerali razionali si intendono gli attributi legati a dati con misure precise, i cui intervalli tra valori, hanno significato con un valore minimo possibile.
Per attributi nominali si intendono gli attributi che non hanno un ordine, ma che contengono un nome o un etichetta di categoria: si dividono poi in dicotomici, che possono assumere solo due valori, e multicotomici che hanno più di due valori possibili.
Per attributi ordinali si intendono i dati che hanno un ordine, ma non è significativo l’intervallo tra due possibili valori
Alcuni di questi attributi sono stati registrati in diverse fasi del soccorso al paziente, e compaiono più volte, chiaramente con valori diversi. I dati con registrazione multiple sono: la pressione sistolica, il Glasgow Coma Score, la categoria della pressione sistolica al polso secondo il Revised Trauma Score (categoria polso), la frequenza respiratoria, la Sp02 registrate al momento del soccorso e all’ingresso in ospedale.
Le fasi di soccorso in cui sono stati registrati i dati sono: il primo intervento sul paziente,l’ingresso in pronto soccorso, la fase di rianimazione, la fase di interventi di emergenza e le eventuali fasi di reparto, seguendo quindi l’iter della catena di soccorso.
Tra i soggetti registrati è possibile individuare i trasfusi massivi dai dati relativi alle emazie e alle unità di plasma trasfuse: la loro somma viene considerata come la quantità di sangue intero trasfuso. Nell’attuale data set i pazienti con sangue intero trasfuso >= 10 sono stati classificati come trasfusi massivi e rappresentano il 7 % del numero totale. Tuttavia sono stati esclusi diversi pazienti, i cui dati nel registro non erano ben compilati e risultavano non utilizzabili ai fini di un analisi corretta, riducendo l’insieme dei dati a 289 elementi.
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Attributi di tipo razionale
Attributi di tipo
nominale
Attributi di tipo ordinale
età Sedazione Gravità AIS TestaSBP arrivo ambulanza Intubazione Tracheale Gravità AIS Collo FrequenzaRespiratoriaAtti arrivo
ambulanza Ventilazione Artificiale Gravità AIS Faccia
SpO2Specifica arrivo ambulanza Incannulamento Vena Periferica Gravità AIS Rachide Cervicale SBP in pronto soccorso Incannulamento Vena Centrale Gravità AIS Rachide Dorsale INR in pronto soccorso Incannulamento Arteria Gravità AIS RachideLombare PO2 in pronto soccorso Infusione Sangue Gravità AIS _Addome Ph in pronto soccorso Raggi X Torace Gravità AIS Torace
Numero Totale Unità Plasma trasfuse Raggi X Bacino Categoria pressione Polso in pronto soccorso
Emazie trasfuse Raggi X Rachide Cervicale GlasgowComaScore all’arrivo dell’ambulanza
TempoChiamataArrivo Eco Addome Glasgow Coma Score in pronto soccorso FrequenzaRespiratoriaAtti in pronto
soccorso Rianimazione Cardiopolmonare RevisedTraumaScore PCO2 in pronto soccorso Tipo_trauma InjuritySeverityScore (ISS) HCO3 in pronto soccorso Air Way TRaumaISS
Tempo arrivo ambulanza Decompressione Toracica NewISS Lattati misurati in pronto soccorso Drenaggio Toracico TRaumaNewISS Indice Emoglobina misurato in pronto
soccorso Intubazione preospedaliera Categoria pressione Polso arrivo in ambulanza Tempo normalizzazione base excess Sesso GravitàAIS arti inferiori/bacino baseexcess Gr AiS arti superiori
Sp02 in pronto soccorso Gravità AIS termica
Cannule
Fluidi endovena
TABELLA 6.1 – La tabella illustra i parametri e la tipologia degli attributi memorizzati nel registro
Accanto al training set, per poter testare il predittore creato è stato utilizzato un validation set con 21 pazienti, provenienti dall’RITG dell’Ospedale di Mestre con infortuni gravi registrati nell’ultimo semestre 2010, con analoghe caratteristiche e attributi memorizzati del training set.