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这篇研究设计极为简单,但是发表在重症领域数一数二的期刊CCM中的文章快来看看它的套路

今天分享一篇研究设计极为简单,但是发表在重症领域数一数二的期刊CCM中的文章。


题目信息

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期刊信息

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目的:研究低骨骼肌指数和密度的发生率以及变化的趋势,并确定与严重呼吸衰竭成人需要VVECMO支持的临床结果的关联性。


设计:前瞻性观察研究。


患者:成人接受体外循环静脉体外膜肺氧合治疗至少72小时,最大6个月,2010年9月至2017年6月,所有患者接受了CT扫描,包括第三腰椎水平。


干预:无。


测量和主要结果:使用Slice-O-Matic V5.0(加拿大魁北克省蒙特利尔市的TomoVision)测定骨骼肌指数和密度。低骨骼肌指数和密度的定义采用已发表的标准。使用回归模型评估肌肉指数和密度与临床结果之间的关系。纳入215例患者,年龄中位数(四分位区间)46岁(35.0-57.0岁)。静脉体外膜肺氧合术后,45例(21.1%)骨骼肌指数较低,48例(22.3%)骨骼肌密度较低。低骨骼肌指数在男性中更为普遍(28.8%比11.6%;X= 9.4;P=0.002),并与静脉体外膜氧合持续时间较长(B=5;95% CI,0.2-9;P=0.042)相关。较高的骨骼肌密度与ICU存活率独立相关(比值比1.6/10 Hounsfield单位;95%CI,1.1-2.5;p=0.025)。骨骼肌指数和密度与机体功能无相关性。充足的能量和蛋白质不影响骨骼肌指数或密度的变化。


结论:在开始VVECMO时,低骨骼肌指数和密度的患者,需要VVECMO的时间更长,而高骨骼肌密度与更高的生存率有关。


以下是Table1 提供了纳入患者的基本资料,根据高低骨骼肌指数以及高低骨骼肌密度进行分组,并进行了比较。在预测变量方面,只有体重,性别,营养评分上不同组之间有差异。

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表2是进行回归分析,根据不同应变量分别进行逻辑回归以及线性回归,构建了4个模型,单因素,然后就是模型2,3,4,在Table2里面没有展示模型3,作者解释因为发现模型3都没有统计学意义。模型2就是常规的多因素回归,其中骨骼肌指数和密度以连续性变量进入模型,模型4和模型2唯一的区别就是骨骼肌指数和密度在模型4中以分类变量的形式进入模型。

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