Resumen Los registros de salud electrónicos (RSE) suministran recursos valiosos para estudios longitudinales y para comprender los factores de riesgo asociados con pobres resultados clínicos. Sin embargo, estos podrían no contener seguimientos completos, y los datos faltantes podrían no ser al azar, debido a que el alta hospitalaria puede depender en parte de resultados clínicos esperados pero no registrados que ocurren después de dar de alta al paciente. Esta ausencia de datos no ignorables requiere métodos apropiados de análisis. Aquí estamos interesados en medir y analizar beneficios individuales de tratamientos médicos en pacientes consignados en bases de datos RSE. Proponemos un método para predecir beneficios individuales el cual maneja los datos faltantes debidos al alta hospitalaria. La respuesta clínica longitudinal de interés se modela junto con el tiempo de estadía en el hospital usando un modelo conjunto de efectos mixtos, y los beneficios individuales se predicen por medio de un enfoque frecuentista: el enfoque Bayesiano empírico. Nuestro enfoque es ilustrado evaluando los beneficios individuales del tratamiendo para el dolor en pacientes que fueron sometidos a cirugía de fusión espinal. Aquí examinamos la evolución de los beneficios individuales a través del tiempo mediante el cálculo de los percentiles muéstrales de los predictores de Bayes empíricos de los beneficios individuales. También comparamos estos percentiles con percentiles calculados mediante un enfoque Monte Cario. Los resultados mostraron que los predictores de Bayes empíricos de beneficios individuales no sólo permiten examinar beneficios en pacientes específicos sino que también reflejan confiablemente las tendencias poblacionales globales.

Abstract Electronic health records (EHR) provide valuable resources for longitudinal studies and understanding risk factors associated with poor clinical outcomes. However, they may not contain complete follow-ups, and the missing data may not be at random since hospital discharge may depend in part on expected but unrecorded clinical outcomes that occur after patient discharge. These non-ignorable missing data requires appropriate analysis methods. Here, we are interested in measuring and analyzing individual treatment benefits of medical treatments in patients recorded in EHR databases. We present a method for predicting individual benefits that handles non-ignorable missingness due to hospital discharge. The longitudinal clinical outcome of interest is modeled simultaneously with the hospital length of stay using a joint mixed-effects model, and individual benefits are predicted through a frequentist approach: the empirical Bayesian approach. We illustrate our approach by assessing individual pain management benefits to patients who underwent spinal fusion surgery. By calculating sample percentiles of empirical Bayes predictors of individual benefits, we examine the evolution of individual benefits over time. We additionally compare these percentiles with percentiles calculated with a Monte Carlo approach. We showed that empirical Bayes predictors of individual benefits do not only allow examining benefits in specific patients but also reflect overall population trends reliably.

Abstract Objectives: this study aimed to evaluate the relationship of Nutritional Risk Screening 2002 (NRS2002) and in-hospital major adverse cardiac events (MACE) in patients with severe heart failure. Methods: an observational study was conducted at the emergency intensive care units (EICU) of Shandong University Qilu Hospital from January 2017 to December 2019. Nutritional screening and assessment were performed at the time of admission to hospital with the NRS2002. Results: of the 209 patients included, 16 cases (7.66 %) were not at nutritional risk, and 193 cases (92.34 %) were at risk. Among them, 12 cases (5.74 %) were malnourished, 38 cases (18.18 %) were at high nutritional risk, and 115 cases (55.02 %) were overweight and obese. The differences in prealbumin (PA) and N-terminal B-type natriuretic peptide precursor (NT-proBNP) between the 2 groups were statistically signific ant (p < 0.05). A total of 134 cases (64.12 %) received nutrition treatment support, of which 39 cases (29.10 %) received enteral nutrition (EN), 77 cases (57.46 %) parenteral nutrition, and 18 cases (13.43 %) enteral nutrition combined with parenteral nutrition (EN + SPN) support treatment. In all, 31 cases (54.39 %) reached 100 % of the target dose. Patients in the EN and EN + SPN groups had 37 MACE (64.91 %) and 31 enteral nutrition complications (54.39 %), with differences between the 3 groups being statistically significant (p < 0.05). Conclusion: the nutritional risk of patients with severe heart failure is high, and age and heart function are positively correlated with nutritional risk. The complications rate of patients with high nutritional risk is significantly higher than in those with low risk; the higher the nutritional risk, the higher the hospital mortality rate — that is, nutritional risk affects disease outcome.

Resumen Objetivos: este estudio tuvo como objetivo evaluar la relación del Nutritional Risk Screening 2002 (NRS2002) con los eventos cardiacos adversos mayores intrahospitalarios (MACE) en pacientes con insuficiencia cardiaca grave. Métodos: se realizó un estudio observacional en las unidades de cuidados intensivos de emergencia (UCIE) del Hospital Qilu de la Universidad de Shandong desde enero de 2017 a diciembre de 2019. Se realizaron un cribado y una evaluación nutricional en el momento del ingreso hospitalario con el NRS2002. Resultados: de los 209 pacientes incluidos, 16 casos (7,66 %) no tenían riesgo nutricional y 193 casos (92,34 %) sí lo tenían. Entre ellos, 12 casos (5,74 %) estaban desnutridos, 38 casos (18,18 %) tenían un alto riesgo nutricional y 115 casos (55,02 %) tenían sobrepeso u obesidad. Las diferencias de prealbúmina (PA) y precursor del péptido natriurético de tipo B N-terminal (NT-proBNP) entre los 2 grupos fueron estadísticamente significativas (p < 0,05). En total, 134 casos (64,12 %) recibieron soporte de tratamiento nutricional, de los que 39 casos (29,10 %) recibieron nutrición enteral (NE), 77 casos (57,46 %) nutrición parenteral y 18 casos (13,43 %) nutrición enteral combinada con nutrición parenteral (NE + SPN) como tratamiento de apoyo. Treinta y un casos (54,39 %) alcanzaron la dosis objetivo al 100 %. Los pacientes de los grupos EN y EN + SPN tuvieron 37 MACE (64,91 %) y 31 complicaciones de la nutrición enteral (54,39 %), siendo la diferencia entre los 3 grupos estadísticamente significativa (p < 0,05). Conclusiones: el riesgo nutricional de los pacientes con insuficiencia cardíaca grave es alto; la edad y la función cardiaca se correlacionan positivamente con el riesgo nutricional. La complicación de los pacientes con alto riesgo nutricional es significativamente mayor que la de los de bajo riesgo; cuanto mayor es el riesgo nutricional, mayor es la tasa de mortalidad hospitalaria, es decir, el riesgo nutricional afecta el resultado de la enfermedad.