Estatística Archives - Critical Care Science (CCS)

RESUMO

Objetivo:

Discutir os pontos fortes e as limitações dos dias livres de ventilador e fornecer uma discussão abrangente dos diferentes métodos analíticos para analisar e interpretar esse desfecho.

Métodos:

Por meio de simulações, avaliou-se o poder de diferentes métodos analíticos, a saber: regressão quantílica (mediana), regressão logística cumulativa, comparação generalizada entre pares, abordagem condicional e abordagem truncada. No total, foram computadas 3.000 simulações de um estudo de dois braços com n = 300 por braço, usando uma hipótese alternativa bilateral e uma taxa de erro tipo I de α = 0,05.

Resultados:

Ao considerar o poder, a regressão mediana não teve bom desempenho em estudos em que o efeito do tratamento foi impulsionado principalmente pela mortalidade. A regressão mediana teve desempenho melhor em situações com efeito fraco na mortalidade, mas forte na duração, somente na duração e na mortalidade e duração moderadas. Verificou-se que a regressão logística cumulativa produziu um poder semelhante ao do teste de soma de postos de Wilcoxon em todos os cenários, sendo a melhor estratégia nos cenários de mortalidade e duração moderadas, mortalidade fraca e duração forte, e apenas duração.

Conclusão:

Neste estudo, descrevemos o poder relativo de novos métodos para analisar os dias livres de ventilador em estudos de cuidados intensivos. Nossos dados fornecem validação e orientação quanto ao uso do modelo logístico cumulativo, regressão mediana, comparações generalizadas entre pares e a abordagem condicional e truncada em cenários específicos.