Modelování rizik pro zlepšení kvality u kriticky nemocných: Nejlepší využití běžně dostupných dat

Cíl: Zdokonalit rizikové modely používané k podpoře národních klinických auditů pro všeobecnou kritickou péči pro dospělé, kardiotorakální kritickou péči a nemocniční srdeční zástavu pomocí propojení dat s dalšími rutinně shromažďovanými zdroji dat.

Konkrétní cíle jsou:

1. Zlepšit rizikové modely pro všeobecnou kritickou péči pro dospělé: (1a) vývojem modelů rizik pro úmrtnost v pevně stanovených časových bodech a výsledky do doby do události (propojením dat mezi CMP a registracemi úmrtí z PND); vývoj rizikových modelů pro dlouhodobější chronické zdravotní výsledky (1b) diabetu (propojením údajů mezi CMP a National Diabetes Audit) a (1c) terminálního onemocnění ledvin (propojením údajů mezi CMP a britským renálním registrem); a (1d) vývoj rizikových modelů pro následné využití zdravotní péče a nákladů (pomocí datového propojení mezi CMP a HES)
2. Zlepšit rizikové modely pro kardiotorakální kritickou péči: (2a) vylepšením údajů o rizikových faktorech (propojením údajů s Národní databází srdeční chirurgie dospělých); (2b) vývoj rizikových modelů pro dlouhodobější úmrtnost (propojením údajů mezi CMP a registrací úmrtí z PND); a (2c) vývoj rizikových modelů pro následné využití zdravotní péče a nákladů (pomocí datového propojení mezi CMP a HES)
3. .Zlepšit modely rizik pro nemocniční srdeční zástavu: (3a) zlepšením údajů o rizikových faktorech (propojením dat mezi NCAA a HES); (3b) vývoj rizikových modelů pro dlouhodobější úmrtnost, využití zdravotní péče a náklady (pomocí datového propojení mezi NCAA a ONS); (3c) vývoj rizikových modelů pro následné využití kritické péče (propojením dat mezi NCAA a CMP); a (3d) vývoj rizikových modelů pro následné využití zdravotní péče a nákladů (pomocí datového propojení mezi NCAA, ONS a HES)
4. Okamžité převedení vylepšených modelů rizik do praxe prostřednictvím: (4a) přijetí do rutinního vykazování srovnávacích výsledků pro vnitrostátní klinické audity; a (4b) sdělení výsledků výzkumu poskytovatelům, manažerům, komisařům, tvůrcům politik a akademikům v intenzivní péči

Sběr dat: Projekt bude využívat vysoce kvalitní klinická data shromážděná pro program Case Mix Program (CMP) a National Cardiac Arrest Audit (NCAA) – národní klinické audity pro kritickou péči dospělých a srdeční zástavu v nemocnici. Tyto údaje budou propojeny s údaji z Národního auditu diabetu, Britského renálního registru a Národního auditu kardiologické chirurgie dospělých, rutinními administrativními údaji z Hospital Episode Statistics (HES) a registrací úmrtí z Úřadu pro národní statistiku (ONS).

Propojení dat bude provedeno službou HSCIC Data Linkage and Extraction Service (DLES), která působí jako důvěryhodná třetí strana. Identifikátory (bez přidružených klinických dat) budou nahrány z každého národního klinického auditu na zabezpečené servery v HSCIC. DLES provede propojení dat a vrátí společný klíč, který lze použít k propojení všech záznamů o stejném pacientovi napříč datovými sadami. Tři národní klinické audity mimo ICNARC extrahují dohodnutý, pseudonymizovaný soubor dat pro propojené záznamy a DLES extrahuje data z HES a ONS a tyto soubory dat budou předány ICNARC. ICNARC bude vytvářet pseudonymizované výpisy dat z CMP a NCAA a ty budou propojeny se soubory dat poskytnutými národními klinickými audity a DLES pomocí společného klíče. Tímto způsobem budou mezi více zdroji dat propojeny pouze pseudonymizované údaje.

Analýza dat: V závislosti na výsledku a cílech analýzy budou použity následující přístupy pro vývoj modelu:

• Modelování úmrtnosti v pevných časových bodech (30 dní, 90 dní, 1 rok) pomocí logistické regrese.
• Modelování výsledků od času do události pomocí standardních regresních metod přežití, jako je Weibullova a Coxova regrese.
• Pro zpracování intervalově cenzurovaných dat: Coxovy modely proporcionálních rizik, doplňkové log-log modely využívající odhad částečné pravděpodobnosti (pro umožnění intervalové cenzury) a modely rizik v diskrétním čase.
• Aby bylo možné zohlednit jak intervalovou cenzuru času do nástupu, tak kompetici se smrtí: Budou zváženy Coxovy modely proporcionálních rizik pro konkrétní příčinu a modely nemoc-smrt.
• Pro Cíl 3, návrat spontánní cirkulace (ROSC) po dobu delší než 20 minut a přežití do výsledku propuštění z nemocnice, bude aplikována víceúrovňová logistická regrese s náhodnými účinky nemocnice.
• Modelování využití zdrojů a nákladů nemocnice po kritické péči: víceúrovňový regresní model a log lineární regresní model.

Modely predikce rizik budou ověřeny z hlediska jejich diskriminace, kalibrace a celkové shody pomocí panelu měření, včetně: c indexu; grafy pozorovaných proti předpokládanému riziku; Hosmer-Lemeshowova statistika dobré shody; Coxova kalibrační regrese; Shapirovo R, Brierovo skóre a odpovídající přibližné míry R2; a reklasifikace.