Predic'ng the occurrence of major adverse cardiac events within 30 days a9er a pa'ent s vascular surgery

Predic'ng  the  occurrence  of   major  adverse  cardiac  events   within  30  days   a9er  a  pa'ent’s  vascular  surgery     An  Individual  Pa,ent...
3 downloads 0 Views 970KB Size
Predic'ng  the  occurrence  of   major  adverse  cardiac  events   within  30  days   a9er  a  pa'ent’s  vascular  surgery    

An  Individual  Pa,ent  Data  Meta-­‐Analysis           Thuva  Vanniyasingam   R.  Rodseth,  G.  Lura,  Buse,  D.  Bolliger,  C.  Burkhart,    B.  Cuthbertson,  S.  Gibson,  E.  Mahla,  D.  Leibowitz,  B.  Biccard    

Under  the  Supervision  of  Lehana  Thabane  

   Introduc,on   u  Natriure,c  pep,des  (NPs)   u  BNP   u  NTproBNP          

   Introduc,on   u  Natriure,c  pep,des  (NPs)   u  BNP   u  NTproBNP   u   

MACE  =  Major  Adverse  Cardiac  Events                                            =  Cardiac  Death  OR  Myocardial  Infarc,on  

 

   Introduc,on   u  Natriure,c  pep,des  (NPs)   u  BNP   u  NTproBNP   u   

MACE  =  Major  Adverse  Cardiac  Events                                            =  Cardiac  Death  OR  Myocardial  Infarc,on  

 

u Rodseth’s  Findings:     o  Iden,fied  pre-­‐opera,ve  NP  cutpoints  using  the  ROC  curve  method   o  Cutpoints  significantly  improved  predic,ve  performance  of  the  RCRI  

 Objec'ves     CLINICAL  OBJECTIVES:   1.  Determine  an  op'mal    

 

threshold  values  for  BNP  and  NTproBNP    

2.  Create  a  model  to  predict    MACE  within  30  days    

       aUer  a  vascular  surgery      

STATISTICAL  OBJECTIVES:   1.   Employ  the  minimum  p-­‐value  method  to  dichotomize            BNP  and  NTproBNP  and  compare  with  ROC  curve  approach   2.    Determine  and  validate  a  predic,on  model  with  a  MACE  outcome   3.    Examine  the  robustness  of  the  final  predic,on            model  

 DESCRIPTION  OF  DATA   TOTALS:          BNP  (N=632)                                  NTproBNP  (N=218)  

 

           

First  Author,  Year

With  MACE     n  (%)   2(3%)  

Study

BNP  or  NTproBNP

N

1

BNP

70

Cuthbertson  et  al.,  2007

2

BNP

129

Gibson  et  al.,  2007  

3

BNP

3

4

BNP

133

Bolliger  et  al.,  2009

4(3%)  

5

BNP

297

Biccard  et  al.,2011

26(9%)  

6

NTproBNP

218

Mahla  et  al.,  2007

19(9%)  

Leibowitz  et  al.,  2008

22(17%)   2(67%)  

 DESCRIPTION  OF  DATA   TOTALS:          BNP  (N=632)                                  NTproBNP  (N=218)  

 

           

First  Author,  Year

With  MACE     n  (%)   2(3%)  

Study

BNP  or  NTproBNP

N

1

BNP

70

Cuthbertson  et  al.,  2007

2

BNP

129

Gibson  et  al.,  2007  

3

BNP

3

4

BNP

133

Bolliger  et  al.,  2009

4(3%)  

5

BNP

297

Biccard  et  al.,2011

26(9%)  

6

NTproBNP

218

Mahla  et  al.,  2007

19(9%)  

Leibowitz  et  al.,  2008

22(17%)   2(67%)  

PATIENT  CHARACTERISTICS   Variable

Total (n=850)

MACE (n=75)

65.4 (12.1) 69.4 (8.8) Age (yrs): mean(SD) 391 (46.0) 36 (48.0) Sex (men): n(%) 218 (26.0)     +missing     Type of Vascular Surgery: n(%)             629 (74.0) 50 (66.7) a) Infrainguinal 217 (25.5) 25 (33.3) b) Aortoiliac 4 (0.5) 0 c) Not specified RCRI Class: n(%)             320 (37.6) 19 (25.3) a) Low (RCRI 0) b) Intermediate 476 (56.0) 45 (60.0) (RCRI 1 or 2) 54 (6.4) 11 (14.7) c) High (RCRI 3) RCRI Components: n(%)             327 (38.5) 42 (56.0) Coronary artery disease 64 (7.5) 14 (18.7) Congestive cardiac failure 145 (17.1) 8 (10.7) Cerebrovascular disease 204 (24.0) 25 (33.3) Diabetes mellitus 28 (3.3) 6 (8.0) Creatinine (≥2 mg/dl)

NO MACE (n=775)

P-Value

65.0 (12.3) 355(45.8)

Test Test Statistic 3.07 T-Test 0.15 P. Chi

0.002 0.696    

   

    2.95 P. Chi

           

            12.5 P. Chi

   

   

           

            10.68 P. Chi 14.65 P. Chi 2.38 P. Chi 3.93 P. Chi 5.72 P. Chi

0.229 579 (74.7)     192 (24.8)     4 (0.5)     0.002 301 (38.8)     431 (55.6)

    43 (5.5)         285 (36.8) 50 (6.5) 137 (17.7) 179 (23.1) 22 (2.8)

0.001

Suggest Documents