Per Per l'analisi della correlazione tra variabili continue sono state utilizzate le curve scatter plot.Per eliminare il selection bias che porta a un maggiore rischio di complicanze dei pazienti ricoverati ICU, è stato utilizzato il propensity score matching (PSM).Questo strumento statistico viene utilizzato quando si ipotizza che la distorsione del risultato medio di due gruppi sia dovuta a un fattore che predice il trattamento piuttosto che dal trattamento stesso.Il propensity score matching tenta di stimare l'effetto di un trattamento, tenendo conto delle covariate che prevedono di ricevere il trattamento, riducendo la distorsione dovuta a variabili confondenti,.Vengono quindi resi confrontabili i risultati tra le unità che hanno ricevuto il trattamento e quelle che non lo hanno ricevuto, in modo da imitare la randomizzazione.In questo caso, sono stati comparati i pazienti che sono stati ICU con quelli che sono stati trasferito direttamente nel reparto di chirurgia vascolare dopo l'intervento.E' stata eseguita una regressione lineare con l'intento di creare un modello che descrivesse in modo adeguato la probabilità di ogni paziente di essere ricoverato o meno in ICU, rendendo quindi equiparabili il due bracci di pazienti.Il modello lineare è stato costruito selezionando i predittori che hanno dimostrato di avere un impatto statisticamente significativo sul ricovero.Come predittori sono stati analizzati separatamente: età, sesso, fumo, DMT2, ipertensione, ipercolesterolemia, CAD, IRC, BPCO, neoplasia, il fatto che l'aneurisma fosse soprarenale e che l'intervento fosse in urgenza.Per ognuno di essi è stato eseguito un test chi quadrato, potendo ricavare un coefficiente di probabilità per ogni fattore, che potesse descriverne quantitativamente l'influenza sul ricovero in ICU. Tra quelli studiati sono stati ritenuti validi per il modello i predittori con p value < 0,05.Per ottenere il modello lineare migliore è stata scelta la modalità backwise step to step, che si basa su un iniziale inserimento di tutte le variabili possibili e a una successiva eliminazione progressiva delle stesse alla ricerca della combinazione migliore.Il risultato di questo processo è un punteggio per ogni paziente: il propensity score.Algoritmo di matching: I pazienti dei due bracci in studio sono stati abbinati, perciò ogni paziente del primo gruppo è stato associato al paziente del secondo gruppo con il propensity-score più vicino al suo, scartando i valori estremi perchè non appaiabili.A questo punto, a livello statistico, la percentuale di pazienti aventi ogni predittore era idealmente identica.Successivamente è stata eseguita la valutazione degli out come.Gli stessi predittori sono stati analizzati in merito alla loro influenza sull'outcome dell'intervento, potendo quindi discriminare se il fattore in esame ( ad es. la CAD), aumentasse indipendentemente la probabilità di esito negativo oppure se, solo influendo sulla probabilità di essere ICU, peggiorasse l'outcome. Nella Tabella 2 sono rappresentati i fattori di rischio mpreoperatori della coorte di pazienti operati in regime di eleezione. Analoga distribuzione è riportata in tabella 3 per i pazienti in urgenza.