Heart-rate-based clock alignment in intensive-care ECGs, serial-ECG matching and administrative follow-up in MIMIC-IV

In de hooggespannen omgeving van een intensive care-afdeling is tijd de meest cruciale valuta. Artsen vertrouwen op de precieze volgorde van gebeurtenissen om de conditie van een patiënt te begrijpen: veranderde het hartritme voordat de medicatie werd toegediend? Daalde de bloeddruk voordat de laboratoriumuitslagen binnenkwamen? Om deze vragen te beantwoorden, gebruiken ziekenhuizen elektronische patiëntendossiers die elke meting een tijdstempel geven, van een aantekening van een verpleegkundige tot een aflezing van een machine. Deze gegevens vormen echter geen enkele, perfect gesynchroniseerde stroom. Het is een lappendeken van gegevens van verschillende apparaten, verschillende verpleegkundigen en verschillende systemen, elk met een eigen interne klok. Als de klok van een hartmonitor zelfs maar een klein beetje uit de pas loopt met de hoofdklok van het ziekenhuis, kan het verhaal dat de gegevens vertellen onjuist zijn. Dit geldt in het bijzonder voor elektrocardiogrammen, of ECG's, die de elektrische activiteit van het hart in enkele seconden vastleggen. Als de tijd op het ECG-apparaat niet overeenkomt met de tijd op het dossier waar een verpleegkundige de hartslag van de patiënt heeft genoteerd, kunnen onderzoekers er niet zeker van zijn of deze twee gebeurtenissen tegelijkertijd plaatsvonden of dat de een lang na de ander gebeurde.

Een recente studie probeerde deze timing te auditeren in een van 's werelds grootste collecties medische gegevens, bekend als MIMIC-IV. De onderzoekers wilden weten of het mogelijk was om de hartslag zelf te gebruiken om deze klokfouten te herstellen. Het idee was simpel: als een machine een hartslag van 70 slagen per minuut registreert, en een verpleegkundige heeft op hetzelfde moment een hartslag van 70 slagen per minuut genoteerd, dan zouden de klokken moeten overeenstemmen. Door de meting van de machine te vergelijken met de aantekening van de verpleegkundige, hoopten de onderzoekers precies te berekenen hoeveel minuten de klok van de machine afweek. Ze testten deze methode op duizenden patiënten in de intensive care om te zien of ze de klokken betrouwbaar konden afstemmen en, nog belangrijker, om te begrijpen hoe vaak de gegevens te rommelig waren om een dergelijke correctie mogelijk te maken.

De studie begon met het koppelen van miljoenen ECG-opnames aan de bijbehorende patiëntendossiers in de ziekenhuisdatabase. Het team zocht naar momenten waarop een machine een hartslag had geregistreerd en een verpleegkundige een hartslag voor dezelfde patiënt tijdens hetzelfde ziekenhuisverblijf had genoteerd. Vervolgens probeerden ze het exacte tijdsverschil te vinden dat deze twee getallen het beste met elkaar zou laten overeenstemmen. Als de klokken perfect waren afgestemd, zou de beste match optreden bij een verschil van nul. Als de machine sneller of langzamer liep, zou de beste match een specifieke afwijking onthullen, bijvoorbeeld dertig minuten of twee uur. De onderzoekers hanteerden strikte regels voor wat als een succesvolle match werd beschouwd. Ze vereisten dat een patiënt ten minste drie volledige ECG's had en dat de aantekeningen van de verpleegkundige het volledige tijdsvenster rond die ECG's besloegen. Ze eisten ook dat de match duidelijk en stabiel was, en niet slechts een toevallige samenloop van omstandigheden.

De resultaten onthulden een harde realiteit over de gegevens. Van bijna 17.000 patiënten op de intensive care die ECG's hadden ondergaan, voldeed slechts ongeveer 2,3 procent aan de strikte criteria om hun klokafwijkingen te identificeren. In een tweede groep patiënten die werden gebruikt voor het controleren van het werk, was het aantal vergelijkbaar laag op 2,5 procent. Dit betekent dat voor meer dan 97 procent van de patiënten de onderzoekers niet konden bepalen of de klok van de machine afweek, of hoeveel. De voornaamste reden voor dit falen was niet dat de klokken kapot waren, maar dat de gegevens ontbraken. De studie toonde aan dat 91 procent van de patiënten al verloren was gegaan voordat de berekening überhaupt kon beginnen, omdat ze niet genoeg ECG's hadden of omdat hun ziekenhuisverblijf te kort of te gefragmenteerd was. Vaak vond elke ECG die een patiënt ontving plaats binnen twaalf uur na het begin of het einde van hun verblijf, waardoor er geen ruimte overbleef in het midden van het dossier om de tijd van de machine met de aantekeningen van de verpleegkundige te vergelijken.

Zelfs bij de kleine groep patiënten die wel voldoende gegevens hadden, waren de resultaten niet zo duidelijk als gehoopt. De onderzoekers ontdekten dat de geschatte tijdsverschillen voor de patiënten die geanalyseerd konden worden, vaak zeer klein waren en clusterden rond nul. Ze ontdekten echter ook dat hun methode niet erg goed was in het onderscheiden van een echte klokfout en willekeurige ruis. Wanneer ze hun methode testten op gefingeerde gegevens waarbij de klokken bekend waren als perfect gesynchroniseerd, claimde de methode nog steeds in ongeveer één op de vijf gevallen tijdsverschillen te hebben gevonden. Dit suggereerde dat de criteria die ze gebruikten te los waren om op zichzelf te vertrouzen. Pas toen ze extra verificatielagen toevoegden, zoals het controleren of het resultaat standhield wanneer ze één ECG tegelijk weghaalden, daalde het aantal betrouwbare matches naar een minuscuul deel: slechts 0,5 procent van de patiënten. Dit betekent dat voor de overgrote meerderheid van de patiënten de studie niet kon bevestigen of de klok van de machine accuraat was of niet.

De studie onderzocht ook hoe deze timingproblemen andere vormen van medisch onderzoek beïnvloedden, zoals het vergelijken van veranderingen in de bloedkaliumspiegels tussen verschillende patiënten. Ze ontdekten dat het aantal patiënten dat vergeleken kon worden, volledig afhing van hoe breed het tijdsvenster was dat de onderzoekers bereid waren te accepteren. Als ze een verschil van zes uur tussen de bloedtest en de ECG toestonden, konden ze honderden bijbehorende paren vinden. Maar als ze dat venster aanscherpten naar slechts twee uur, daalde het aantal bruikbare paren drastisch. Dit benadrukte dat de haalbaarheid van veel medische studies niet alleen afhangt van de kwaliteit van de gegevens, maar ook van de willekeurige keuzes die onderzoekers maken over hoeveel tijd "dichtbij genoeg" is.

Verder onderzochten de onderzoekers hoe lang patiënten werden gevolgd nadat ze het ziekenhuis hadden verlaten. Ze wilden zien of de dossiers lieten zien of patiënten binnen een jaar een specifiek hartritmestoornis ontwikkeld hadden, namelijk atriumfibrilleren. Ze ontdekten dat voor ongeveer een derde van de patiënten het dossier eindigde op het moment van ontslag, zonder verdere ECG's of ziekenhuisbezoeken te registreren. Voor een ander kwart van de patiënten stopte de follow-up periode voordat het volledige jaar voorbij was, ook al waren zij nog in leven. Dit betekende niet noodzakelijkerwijs dat de patiënten gezond waren; het betekende simpelweg dat het ziekenhuissysteem geen gegevens van hen had. De studie benadrukte dat een gebrek aan geregistreerd contact niet hetzelfde is als een gebrek aan gebeurtenissen. Als een patiënt naar een ander ziekenhuis of een privékliniek gaat, zal het oorspronkelijke dossier een gat vertonen, wat ertoe kan leiden dat onderzoekers onterecht aannemen dat de patiënt nooit een hartprobleem heeft gehad.

De onderzoekers probeerden hun methode ook te testen op een andere dataset uit een spoedeisende hulp om te zien of de resultaten elders stand zouden houden. Deze test bevestigde noch weerlegde de bevindingen uit de intensive care. De methode identificeerde tijdsverschillen in slechts 28,3% van de in aanmerking komende bezoeken aan de spoedeisende hulp, wat minder was dan de vooraf vastgestelde drempelwaarde, en de patronen kwamen niet overeen met wat zij verwachtten. Deze gebrekkige bevestiging in een tweede dataset versterkte de conclusie dat de methode fragiel is en sterk afhankelijk is van de specifieke omstandigheden van de gegevens, zoals hoe vaak verpleegkundigen hartslagen noteren en hoe lang patiënten op de afdeling verblijven.

Uiteindelijk dient deze studie als een waarschuwing voor iedereen die grote medische databases gebruikt om hartritmes in de loop van de tijd te bestuderen. Het laat zien dat hoewel de gegevens omvangrijk en waardevol zijn, ze vaak te gefragmenteerd zijn om nauwkeurige tijdsgebaseerde correcties te ondersteunen. De klokken op de machines zijn misschien in orde, maar de hiaten in de dossiers maken het onmogelijk om dat vast te stellen. De onderzoekers concludeerden dat voordat wetenschappers deze gegevens willen gebruiken om te bestuderen hoe hartcondities veranderen of hoe behandelingen werken, ze eerst moeten tellen hoeveel patiënten daadwerkelijk over voldoende continue gegevens beschikken om een eerlijke vergelijking te maken. Ze benadrukten ook dat het ontbreken van een geregistreerde follow-up niet betekent dat een patiënt vrij is van ziekte; het betekent simpelweg dat het verhaal incompleet is. De studie heeft geen manier gevonden om de klokken te repareren, maar het heeft wel een duidelijke kaart geleverd van waar de gegevens tekortschieten, zodat toekomstige onderzoekers een ontbrekend dossier niet aanzien voor een medische waarheid.