Analyses secondaires

Les issues secondaires étaient l’insuffisance rénale aiguë à 7 jours, le besoin de thérapie de remplacement rénal postopératoire, la clairance de la créatinine à 30, 180 et 365 jours, les transfusions de culots globulaires jusqu’à 48 heures après la chirurgie, le temps jusqu’à la première extubation, la durée de séjour à l’unité des soins intensifs et à l’hôpital et la survie jusqu’à 365 jours. L’interaction entre le bilan liquidien et la phlébotomie a été évaluée pour

chaque modèle. La multicolinéarité a aussi été évaluée pour chaque modèle grâce à la statistique VIF.

Insuffisance rénale aiguë à 7 jours

Les mêmes modèles multivariables que ceux de l’analyse principale ont été réalisés pour cette issue.

Thérapie de remplacement rénal postopératoire, clairances de la créatinine et transfusions postopératoires

Des modèles linéaires multivariables ont été estimés par équations d’estimation généralisées avec matrice de corrélation échangeable et erreur-types robustes avec le package « geepack »154

afin d’évaluer l’association entre le bilan liquidien et ces issues, ajustée pour les mêmes variables de confusion que l’analyse principale, sauf pour l’issue de thérapie de remplacement rénal postopératoire. Les familles de modèles ont été choisies en fonction de la nature de la variable dépendante. Une régression logistique a été estimée pour le besoin de thérapie de remplacement rénal postopératoire, une régression linéaire pour les clairances de créatinine et une régression de quasi-Poisson pour les transfusions postopératoires. Comme il n’y avait que 31 événements de thérapie de remplacement rénal postopératoire, le modèle a été limité à six variables, soit le bilan liquidien, l’âge, le sexe et les trois variables significatives des modèles proportionnels, soit le MELD, la créatinine préopératoire et le temps d’ischémie froide (5,1 variables par événement). Une relation quadratique a été recherchée pour l’ensemble des modèles, mais les relations étaient toujours linéaires. Les modèles linéaires ont aussi été évalués par une analyse visuelle des résidus. Tous ces modèles ont été estimés sur les cinq jeux de données avec imputations et les coefficients de régression et leurs variances combinés. Des analyses de sensibilité avec imputation de la valeur 0 aux valeurs d’ascite manquantes et des analyses par estimation sur jeu de données avec données complètes seulement ont aussi été réalisées.

Analyse de survie

L’association entre le bilan liquidien et le temps de survie a été estimée de façon semi- paramétrique par un modèle de Cox multivariable. Comme il n’y avait que 44 événements de décès, le modèle a été estimé pour notre variable d’intérêt (bilan liquidien) ajusté pour les variables de confusion connues comme étant les plus associées à la mortalité postopératoire (phlébotomie, âge, MELD, hépatite fulminante, retransplantation), avec erreurs-types robustes

pour tenir compte de la corrélation intra-sujet. Comme la phlébotomie n’est réalisée que chez des patients avec une créatininémie normale et une concentration d’hémoglobine > 85 g/L, et comme sa réalisation peut être influencée par la pression veineuse centrale (PVC) du patient, un score de propension quant à la probabilité de recevoir une phlébotomie en fonction de l’hémoglobine préopératoire, de la créatinine préopératoire et de la PVC au début de la chirurgie a été calculé et intégré au modèle en tant que variable d’ajustement (pour la justification clinique de cette décision, voir le chapitre 4, section 2 : Protocole intraopératoire au CHUM). Le modèle comportait ainsi une variable indépendante pour 5,5 événements, incluant le score de propension et l’interaction de l’hépatite fulminante avec le temps. Le package « survival »155 _{a été utilisé.}

La linéarité de la relation entre la variable indépendante et dépendante a été explorée par des modèles quadratiques et en pièces; le modèle linéaire offrait la meilleure adéquation aux données, comme la statistique AIC le suggérait. La proportionnalité du risque du modèle a été évaluée par le test de Harrel and Lee et par une analyse visuelle des résidus de Schoenfeld et n’était pas respectée tant pour la variable d’intérêt principale, la variable d’hépatite fulminante que le modèle complet. Une fois établi un terme d’interaction linéaire entre la variable d’exposition principale et le temps, ainsi qu’entre la variable hépatite fulminante et le temps, la proportionnalité était respectée (Cf. Tableau IX). Ceci dit, le terme d’interaction avec le bilan liquidien n’avait pas d’effet cliniquement significatif sur le rapport de risques instantanés du bilan liquidien (coefficient de -0,0009); nous avons donc conclu à un problème de proportionnalité marginal résiduel et choisi le modèle ayant seulement un terme d’interaction entre le temps et la variable de l’hépatite fulminante.

Tableau IX. Analyse de survie avec interaction temps et bilan liquidien

Variable Survie (HR)

(n=528)

Fluid balance (L) 1.32 [1.16, 1.50]*

Fluid balance x time 1.00 [1.00, 1.00]*

Intraoperative phlebotomy 0.57 [0.26, 1.26] Age (years) 1.03 [0.99, 1.08] Retransplantation 2.20 [0.91, 5.29] ALF 9.81 [3.73, 25.76]* ALF x time 0.98 [0.97, 0.99]* MELD 1.03 [0.98, 1.08]

Autres analyses du temps jusqu’à l’événement

L’association entre le bilan liquidien et le temps jusqu’à la première extubation, jusqu’au congé de l’unité des soins intensifs et jusqu’au congé de l’hôpital a été estimée par des modèles multivariables de fonctions de risque dérivés de courbes d’incidences cumulées de Fine & Grey pour tenir compte du risque compétitif de décès. Les modèles ont été estimés avec erreurs-types robustes pour tenir compte de la corrélation intra-sujet des patients retransplantés durant la période d’observation et ajustés pour les facteurs confondants susmentionnés. L’adéquation de l’effet du bilan était meilleure avec une régression en pièces cubiques pour les modèles de temps jusqu’à l’extubation et de temps jusqu’au congé de l’unité des soins intensifs. Par contre, l’effet direct du bilan ne pouvait être évalué que visuellement et la signification statistique a été évaluée par un test de ratio de vraisemblance à deux degrés de liberté. La proportionnalité du risque des modèles a été évaluée par le test de Harrel and Lee et par une analyse visuelle des résidus de Schoenfeld; elle n’était pas respectée pour le bilan liquidien et pour l’ensemble du modèle ajusté dans tous les modèles. Un problème majeur de proportionnalité du risque pour la variable de confusion d’exposition aux colloïdes de synthèse a été mis en évidence forçant l’ajout d’une stratification pour cette variable dans tous les modèles. Pour le modèle du temps jusqu’à l’extubation, une stratification des données de l’hémoglobine préopératoire a aussi été requise. L’interaction entre le bilan liquidien exprimé par un coefficient de régressions en pièces cubiques et la phlébotomie était significatif pour le modèle de temps jusqu’à l’extubation; l’effet a ainsi été rapporté sous forme de courbes de coefficients stratifiées pour la présence ou non d’une phlébotomie, bien que le modèle final inclue plutôt un terme d’interaction. Quant au temps jusqu’au congé de l’hôpital, la proportionnalité du risque pour le bilan liquidien n’a pas pu être respectée malgré les régressions en pièces, les stratifications et l’inclusion d’une interaction linéaire ou logarithmique avec le temps; le modèle a donc été rejeté.

Tous ces modèles ont été estimés sur les cinq jeux de données avec imputations et les coefficients de régression et leurs variances combinés. La robustesse des résultats de l’ensemble de ces analyses de survie a été évaluée par des analyses de sensibilité avec imputation de la valeur 0 aux valeurs d’ascite manquantes et par estimation sur jeu de données avec données complètes seulement. Enfin, un modèle sur données complètes a été estimé avec la variable de bilan liquidien catégorisé aux tertiles et converti en courbe de survie ajustée pour exprimer

graphiquement la relation entre le bilan liquidien et la survie ou entre le bilan liquidien et le temps jusqu’à la première extubation.