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L'incidenza della perdita d'aria postoperatoria (PAL) dopo lobectomia polmonare, definita come qualsiasi perdita d'aria della durata superiore a 7 giorni, può essere stimata tra il 6 e il 15%.
PAL rappresenta un grosso problema clinico perché può associarsi ad aumento notevole dei costi e ad aumentati tassi di altre complicanze postoperatorie, della lunghezza della degenza ospedaliera e della mortalità, azzerando di fatto tutti i vantaggi della chirurgia mininvasiva.
Non c'è consenso sul metodo più efficace per prevenire una PAL. Esistono in letteratura una serie di informazioni riguardanti i fattori di rischio associati ad una PAL, ma gli studi a cui questi dati fanno riferimento sono basati su casistiche basse o sono mono istituzionali ed hanno incluso tipi eterogenei di indicazioni ed interventi chirurgici.
Lo scopo di questo lavoro è quello di sviluppare e convalidare un modello statistico che possa prevedere il rischio di PAL nei pazienti sottoposti a resezione polmonare maggiore video-assistita (VATS) partendo da un ampio dataset estratto dal registro nazionale delle VATS Lobectomy (VATS Group).
A questo scopo e secondo la definizione presente nel database del Registro Italiano, la perdita d'aria postoperatoria (PAL) è stata definita come una perdita d'aria della durata maggiore di sette giorni.
Le seguenti variabili sono state esaminate come potenziali predittori in un modello di stratificazione del rischio: età, sesso, volume espiratorio forzato al 1 secondo (FEV1) espresso in percentuale del valore predetto, indice di massa corporea (BMI), punteggio Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG), presenza di diabete, presenza di malattia coronarica, chemioterapia neoadiuvante, lato e sito della lobectomia. Per sviluppare il modello di stratificazione del rischio, solo i pazienti affetti da PAL sono stati impiegati nell'analisi.
Poiché il PAL non si presenta con la stessa frequenza in tutti i pazienti, un modello di rischio predittivo può aiutare a identificare i migliori candidati per particolari procedure di prevenzione (tecniche chirurgiche specifiche, uso di sigillanti, rinforzo delle suture) e per sostenere una allocazione più razionale delle risorse. Allo stesso tempo l'uso routinario del modello di rischio predittivo potrebbe consentire di individuare le migliori pratiche per prevenire una PAL e quindi, in definitiva, di includere più pazienti all'interno di programmi ERAS - FATS TRACK. Inoltre, il modello di rischio potrebbe essere utilizzato per selezionare i pazienti a più alto rischio da includere in futuri studi randomizzati che indagano sul rapporto costo-efficacia dei vari sigillanti o su altre misure volte a ridurre l'incidenza di perdite d'aria.
 
The incidence of postoperative air leak (PAL) after lobectomy defined as any air leak prolonged over 7 day, can be estimated in between 6 and 15%.
PAL represents a major clinical problem because it is associeted with considerable economic costs and increased rates of other postoperative complications, lenght of hospitalization and mortality vanishing all the benefits of mininvasive surgery.
There is no consensus on the most effective method for PAL prevention. There are some information in the literature regarding risk factors of PAL but these previous studies are based on few numbers of selected patinets from only 1 institution and have included heterogeneous selected types of operation and indication.
The aim of this study is to develop and validate a logistic regression equation predicting the risk of PAL in patients undergoing VATS major pulmonary resection.
For this purpose and according to the definition in the database, postoperative air leakage (PAL) is defined as an air leak more than seven days. PAL represents the main end point of this analysis.
The following baseline and surgical variables will be screened as potential predictors in a risk stratification model: age, sex, forced expiratory volume in 1 second (FEV1) expressed in percentage of predicted value, body mass index (BMI), Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) score, diabetes, presence of coronary artery disease, neoadjuvant chemotherapy, side and site of lobectomy. To develop the risk stratification model only PAL positive patients will be employed in the analysis.
As PAL does not occure with the same frequency in all patients, a predictive risk model of PAL may help to identify the best candidates for additional preventive procedure (particulare technique, use of sealant, tissue reinforcement) and to support a rationalized allocation of resources. At the same time the routinary use of the predictive risk model will could allow to individuate the best practice to prevent PAL and so to include more patient inside ERAS FATS TRACK program. Furthermore the risk model will could be used to select high-risk patients to be included in future randomized trials investigating the cost-effectiveness of sealant or other measures aimed at reducing the incidence of air leak.