Úspěch chirurgického kontrolního seznamu v Latinské Americe

Účelem bylo zjistit dopad implementace kontrolního seznamu chirurgické bezpečnosti Světové zdravotnické organizace (WHO) z hlediska morbidity a mortality u dospělých chirurgických pacientů v terciárním zdravotnickém zařízení v Chile.

Po schválení Institutional Review Board (IRB) (Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile) bude přezkoumána retrospektivní analýza všech chirurgických setkání u pacientů ve věku 15 a více let od ledna 2005 do prosince 2012 v našem centru.

Údaje o setkání budou zahrnovat až 14 diagnostických a procedurálních Mezinárodní klasifikace nemocí, 9. revize, kódy klinické modifikace (ICD-9-CM), demografické údaje, datum přijetí a propuštění, stav nouze, použitý zdravotnický systém a úmrtí v nemocnici. Byla vytvořena pětistupňová proměnná „vysoké riziko“, aby se zohlednila chirurgická složitost a související úmrtnost v nemocnici (úroveň 1, operace s <1% mortalitou v nemocnici; úroveň 2, 1% až <5%; úroveň 3 , 5 % až <10 %; úroveň 4, 10 % až <15 %; úroveň 5, > nebo = 15 %)6.

Chirurgická heterogenita bude vypočítána pomocí Interního Herfindahlova indexu, který představuje rozmanitost nebo komplexnost typů výkonů prováděných na pracovišti.

Statistika:

Pro kontrolu rozdílů ve výchozích charakteristikách bude použita analýza propensity score (PS). PS je podmíněná pravděpodobnost přijetí expozice (např. kontrolní seznam) daný souborem naměřených kovariát. K odhadu PS bude použit logistický regresní model, ve kterém bude stav „léčby“ (kontrolní seznam proveden vs. neproveden) regresován na charakteristikách základní linie (před ošetřením).

Analýza PS bude implementována dvěma způsoby, jak kontrolovat matoucí:

1. PS párování: párování bude provedeno pomocí kaliperu 1:1 s nejbližším sousedem bez výměny s velikostí kaliperu 0,2 standardní odchylky. Rovnováhy v distribuci základních kovariát budou hodnoceny odhadem absolutních standardizovaných rozdílů kovariát mezi dvěma skupinami před a po spárování. Jakékoli nevyvážené kovariáty (standardizovaný rozdíl >10 %) po spárování budou v konečné analýze upraveny. Vzhledem k tomu, že výběr shodný s PS se neskládá z nezávislých pozorování, použijeme model marginální regrese s robustními standardními chybami.
2. Váhování PS: celý vzorek bude vážen inverzní pravděpodobností vah ošetření odvozených z PS. Pokud má subjekt vyšší pravděpodobnost, že bude ve skupině, bude považován za nadměrně zastoupený, a proto mu bude přiřazena nižší váha. Naopak, pokud má subjekt menší pravděpodobnost, bude považován za nedostatečně zastoupený a bude mu přiřazena vyšší váha. Potom přizpůsobíme vážený lineární regresní model s použitím indikační proměnné představující stav zásahu na kontrolním seznamu jako jediný prediktor a úmrtnost jako naši výslednou proměnnou.

Údaje budou vyjádřeny jako průměr (SD; standardní odchylka) nebo medián (IQR, interkvartilní rozmezí), pokud není uvedeno jinak. Dvoustranná hodnota p menší než 0,05 bude považována za významnou. Analýzy budou provedeny pomocí STATA v.12.0 (StataCorp, College Station, TX).