Chirurgie slinivky břišní – optimální prahové hodnoty jednorázového zatížení a prediktivní přesnost (PaSuT)

Hlavní výzkumné otázky:

• Lze určit konkrétní počty případů intervence, které jsou vhodné jako prahové hodnoty pro roční minimální objemy a jsou spojeny s významně nízkou nemocniční úmrtností?
• Téměř všechny předchozí studie o efektech počtu případů ukázaly pouze popisnou souvislost mezi počtem případů v daném roce a kvalitou výsledků ve stejném roce. Cílem této studie je zjistit, zda lze popsané korelace prokázat při použití objemu procedur z předchozího roku jako prediktoru. Studie se snaží odpovědět na to, zda má kazuistika výkonu prediktivní hodnotu, konkrétně počet případů v jednom roce a hospitalizační mortalitu v roce následujícím.

Pozadí:

Četné studie prokázaly korelaci mezi počtem případů a kvalitou výsledků různých chirurgických zákroků. Například pacienti, kteří podstoupili operaci ve velkoobjemových nemocnicích (HVH), měli nižší míru úmrtnosti, delší přežití, nižší míru komplikací a nižší míru reoperací než pacienti, kteří podstoupili operaci v nízkoobjemových nemocnicích (LVH). K rozdělení na HVH a LVH byla použita buď konkrétní čísla případů nebo kvartilní či kvintilové limity se stejným počtem operací nebo klinik na skupinu. Cílem studie je objektivně určit tyto limity pomocí spline modelovaného členu caseload, a vyhnout se tak svévolným rozhodnutím.

Jedním omezením předchozích zjištění je, že je nelze zobecnit kvůli použití omezeného počtu případů a kvality výsledků ze stejného roku. Je však důležité poznamenat, že objem z předchozího roku je rozhodující pro určení prediktivního významu počtu případů pro kvalitu budoucích výsledků. Nedávná studie (v tisku) uvedla, že existují významné výkyvy v kvalitě výsledků mezi HVH, a to i mezi různými roky. Proto byla vyslovena hypotéza, že použití počtu případů jako prediktoru vysoce kvalitních výsledků může vést k nadhodnocení.

Metody:

Budou analyzovány celostátní fakturační údaje nemocnic pro Německo (statistika DRG) za období 2010 až 2019. Jsou stanoveny míry úmrtnosti upravené o riziko. Za tímto účelem jsou vypočítány logistické regresní modely, které upravují riziko úmrtnosti pro následující proměnné Pohlaví, věk, urgentní příjem, rok resekce, diagnóza (maligní novotvar vs. benigní novotvar vs. novotvar nejasné důstojnosti vs. akutní pankreatitida vs. chronická pankreatitida vs. jiná onemocnění pankreatu), další výkony (venózní resekce/ multiviscerální resekce/ arteriální resekce/ splenektomie/ cholecystektomie/ biliární drenáž/ dialyzační výkony) a vybrané komorbidity. Pro klasifikaci dodatečných postupů, aby odrážely rozsah operace a technickou obtížnost, bude použita mírná úprava klasifikačního systému, jak je popsán v Mihaljevic et al, 2021 (PMID: 33386130). Elixhauserovy definice se používají pro komorbidity popsané v Quan et al, 2005 (PMID: 16224307). Výběr komorbidit, které je třeba vzít v úvahu, je založen na publikaci Hunger et al, 2022 (PMID: 35525416).

Efekt čísla případu je modelován pomocí přirozených kubických splajnů. Jako uzlové body se používají 10., 20., 40., 60., 80. a 90. percentil počtu případů. Upravená nemocniční úmrtnost jako funkce počtu případů se stanoví pomocí odhadovaných mezních průměrů. Lokální extrémy (maxima a minima) ve splajnech jsou určeny pomocí 1. a 2. derivace grafu.

Různé regresní modely se počítají buď pomocí počtu případů z aktuálního roku provozu nebo z předchozího roku. Prediktivní přesnost modelů je stanovena pomocí zavedených měřítek z teorie detekce signálů (AUC, senzitivita, specificita, pozitivní prediktivní hodnota, negativní prediktivní hodnota). Budou provedeny podskupinové rozbory pro jednotlivé resekční výkony.