# name
Statistical techniques to analyse the impact of ceiling of care in COVID-19 hospitalised patients

# metadata.dc.contributor.other[].value
Universitat de Barcelona. Facultat de Medicina i Ciències de la Salut

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] INTRODUCTION: In December 2019, the first confirmed case of COVID-19 was registered in Wuhan, China. Due to its high contagiousness and the lack of familiarity with the disease it spread rapidly around the world, reaching Catalonia in February 2020. Since then, six waves of COVID-19 have been registered in Spain between February 2020 and February 2022 with almost 14 million confirmed cases and more than 121000 deaths.
Ceiling of care is the highest level of care that a patient will receive during medical treatment. It is common practice in subjects with a critical prognosis and is a decision based on clinical, ethical and legal considerations. In COVID-19 peaks, these decisions were made in an emergency setting without guidelines. Despite the importance of ceiling of care, the number of COVID-19 studies that collected the ceiling of care is scarce. Thus, it may be helpful to predict the level of care of patients based on their baseline covariates at hospital admission.
Moreover, the demographic and clinical profile of patients hospitalised during the COVID-19 pandemic changed from wave to wave, as did the rates of complications and mortality. Increased knowledge about the disease and treatments have also changed and may have affected patient outcomes.
HYPOTHESES:
1) There are differences in the baseline profile and outcomes of hospitalized patients with COVID-19 according to the ceiling of care at admission; 2) Ceiling of care can be predicted from the baseline profile of patients at admission; and 3) In-hospital mortality rates differ from wave to wave independently of baseline characteristics of patients. Additionally, the wave effect on mortality is not the same according to the ceiling of care assigned on admission.

OBJECTIVES:
1) To characterize all patients admitted with COVID-19 in five centres of Catalonia during four waves of the COVID-19 pandemic. Additionally, to compare the clinical profile and incidence of outcomes between patients with and without ceiling of care and between waves; 2) To develop and validate a model to predict the ceiling of care of patients hospitalized with COVID-19 using the information on the demographic and clinical profile of the subject available at hospital admission; and 3) To assess the impact of the pandemic wave on the incidence of mortality, independent of the demographic and clinical profile of the patients. In addition, to investigate whether the impact is different between patients with and without a ceiling of care assigned at hospital admission.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[cat] INTRODUCCIÓ: Al desembre de 2019, es va registrar el primer cas de COVID-19 a Wuhan, Xina. Per la seva alta contagiositat i la manca de familiaritat amb la malaltia es va propagar ràpidament per tot el món, i va arribar a Catalunya al febrer de 2020. Des de llavors, s’han registrat a Espanya sis onades de COVID-19 entre el febrer de 2020 i el febrer de 2022, amb gairebé 14 milions de casos confirmats i més de 121000 morts. El sostre terapèutic és el nivell més alt d'atenció que rebrà un pacient durant el tractament mèdic. L’assignació del sostre és pràctica habitual en pacients amb pronòstic crític i es basa en consideracions clíniques, ètiques i jurídiques. En els pics de COVID-19, aquestes decisions es van prendre en un entorn d'emergència. Tot i la importància del sostre, el nombre d'estudis de COVID-19 que van recollir aquesta informació és escàs. Per tant, pot ser útil predir el sostre terapèutic dels pacients en funció de la seva informació a l'ingrés hospitalari. A més, el perfil basal dels pacients hospitalitzats durant la pandèmia va canviar d'una onada a l’altra, igual que les taxes de complicacions i de mortalitat. L’augment del coneixement sobre la malaltia i els tractaments també pot haver afectat els resultats dels pacients. HIPÒTESIS 1) Hi ha diferències en el perfil basal i en els resultats dels pacients hospitalitzats amb COVID-19 segons el sostre terapèutic assignat a l'ingrés; 2) El sostre terapèutic es pot predir amb el perfil basal dels pacients; i 3) Les taxes de mortalitat hospitalària difereixen entre onades independentment de les característiques basals dels pacients. A més, l'efecte de l’onada en la mortalitat no és el mateix en pacients amb i sense sostre terapèutic assignat. OBJECTIUS 1) Caracteritzar tots els pacients ingressats amb COVID-19 en cinc centres de Catalunya durant quatre onades de la pandèmia de COVID-19. Addicionalment, comparar el perfil clínic i la incidència de resultats entre pacients amb i sense sostre i entre onades; 2) Desenvolupar i validar un model per predir el sostre terapèutic dels pacients hospitalitzats amb COVID-19 utilitzant la informació sobre el perfil basal del pacient; i 3) Avaluar l'impacte de les onades sobre la incidència de mortalitat, independentment del perfil basal dels pacients. A més, investigar si l'impacte és diferent entre pacients amb i sense sostre assignat a l'ingrés hospitalari. MÈTODES: Les dades provenen de la cohort MetroSud, una cohort prospectiva d'individus adults amb infecció confirmada pel SARS-CoV-2 ingressats en cinc centres pertanyents a l'àrea metropolitana sud de Barcelona durant quatre onades de COVID-19. Es van construir models log-binomials per comparar la incidència de resultats en pacients amb sostre i sense sostre en les quatre onades, i es van reportar riscos relatius (RR) i intervals de confiança (IC) del 95%. Es van utilitzar models de regressió logística per desenvolupar el model predictiu de sostre. La validació interna del model resultant es va basar en la discriminació, la calibració i la validació per bootstrapping utilitzant la cohort de desenvolupament. La validació interna es va realitzar en tota la cohort i en subgrups d'interès clínic. La validació externa es va realitzar en una cohort d’hospitals de Leeds. Es van construir tres models per comparar la mortalitat entre onades: un model de regressió logística cru, un model de regressió logística totalment ajustat i un model de regressió logística ponderat amb pesos obtinguts mitjançant un propensity score per tenir en compte les diferències en el perfil basal dels pacients entre onades. Les variables utilitzades per a l'ajust eren variables basals del pacient a l'ingrés hospitalari. Totes les anàlisis es van realitzar amb un nivell de significació bilateral de 0.05 utilitzant el programa R versió 4.1.0 o superior. Principals resultats Es van analitzar un total de 5813 subjectes. Els subjectes amb sostre eren més grans, tenien més comorbiditats i menys signes clínics que els pacients sense sostre. Els subjectes amb sostre tenien una incidència de mort més de quatre vegades superior a la dels subjectes sense sostre en totes les onades. La incidència de complicacions en subjectes amb sostre va ser d'aproximadament 1.5 vegades la incidència en subjectes sense sostre en totes les onades. Un model per predir el sostre que incloïa edat, onada de COVID-19 i una sèrie de comorbiditats basals va tenir excel·lent discriminació i calibració. L'anàlisi de subgrups per sexe, grup d'edat i comorbiditats rellevants també va mostrar una calibració i discriminació excel·lents. La validació externa en la cohort de Leeds també va mostrar un bon rendiment. Respecte a la mortalitat hospitalària, la raó d’odds ajustada en la segona onada va ser de 0.57 (95%IC 0.40 a 0.80), en la tercera 0.56 (95%IC 0.37 a 0.84) i en la quarta 0.34 (95%IC 0.21 a 0.56) en comparació amb la primera onada en subjectes sense sostre. La raó d’odds ajustada va ser significativament menor en la quarta onada (0.38 95%IC 0.25 a 0.58) en comparació amb la primera onada en subjectes amb sostre. CONCLUSIONS: L'anàlisi dels pacients hospitalitzats amb infecció per SARS-CoV-2 s'hauria d'estratificar mitjançant el sostre terapèutic per evitar biaixos i sobreestimació de resultats. Hem demostrat que el sostre terapèutic es pot predir amb gran precisió a partir de la informació clínica del pacient disponible a l'ingrés hospitalari. En cohorts sense sostre terapèutic disponible, en futures pandèmies o en situacions d'emergència, el nostre model, combinat amb l'experiència clínica, podria ser valuós. No obstant això, es necessita treball futur per avaluar l'ús d'aquesta eina de predicció fora de la COVID-19. Comparant la mortalitat hospitalària entre onades, la mortalitat va disminuir en el temps en pacients sense sostre, fet que suggereix un millor coneixement i gestió de la malaltia. En els pacients amb sostre, només els de la quarta onada tenien menys probabilitats de morir que els de la primera onada. En una futura pandèmia causada per un organisme infecciós, serà un repte harmonitzar i millorar els criteris clínics i la gestió dels pacients amb sostre terapèutic.

# metadata.dc.source[].value
Tesis Doctorals - Facultat - Medicina i Ciències de la Salut

# metadata.dc.title[].value
Statistical techniques to analyse the impact of ceiling of care in COVID-19 hospitalised patients