Geografische Einflüsse auf die Ergebnisse einer Appendizektomie

Ziel dieser Studie ist es, die Möglichkeit zu untersuchen, dass das Ergebnis einer Appendizektomie je nach Folgendem variieren kann:

1. die Stadt-Land-Beschaffenheit des Wohnortes des Patienten und
2. Fahrzeit vom Krankenhaus.

Dies ist eine retrospektive Studie aller in Schottland im Zeitraum vom 1. Januar 2001 bis 31. Dezember 2010 durchgeführten Blinddarmentfernungen. Dabei werden routinemäßig erfasste Verwaltungsdaten der Information Services Division (ISD) des NHS National Services Scotland verwendet.

Potenziell signifikante Störvariablen wie Alter, Geschlecht und Komorbidität werden in einem univariaten Modell auf ihren Vorhersagewert untersucht und in ein multivariates Modell einbezogen, wenn sie weiterhin signifikant sind.

Es gibt kein einzelnes Appendizektomie-Ergebnismaß, das einem Literaturstandard entspricht, daher werden alle folgenden Punkte als primäre Ergebnismaße bewertet: risikoadjustierte 30-Tage-/stationäre Mortalität, 30-Tage-Rückübernahmerate, 30-Tage-Reoperationsrate, Aufenthaltsdauer und negative Appendizektomieraten.

Das Register, das die Daten für diese Studie liefern wird, ist der Scottish Morbidity Record 01 (SMR01), dessen vollständiger Titel „General/Acute Inpatient and Day Case dataset“ lautet (siehe http://www.adls.ac.uk). /nhs-scotland/general-acute-inpatient-day-case-smr01/?detail). SMR01 wird von ISD zusammengestellt und verwaltet, und die Datenübermittlung ist für alle schottischen NHS-Anbieter stationärer oder teilstationärer Pflege obligatorisch. Jedes Jahr kommen etwa 1,4 Millionen Datensätze hinzu. Diagnosen werden gemäß den Standards der Internationalen Klassifikation von Krankheiten (ICD)-10 codiert, und Verfahren werden gemäß den Standards des Office of Population Census Statistics (OPCS) des Vereinigten Königreichs codiert, die aktuellste davon ist Version 4.5.

Die Datenqualität im SMR01 ist hoch und wird durch regelmäßige interne Audits sichergestellt. Bei der Genauigkeitsprüfung 2010 wurde die Hauptbedingung mit einer Genauigkeit von 88 % und die Hauptprozedur mit einer Genauigkeit von 94 % erfasst. Wenn in dem für diese Studie bereitgestellten Auszug Dateninkonsistenzen festgestellt werden, wird nach Möglichkeit eine weitere Klärung mit dem Datenabfrage-Supportteam von ISD eingeholt. Die Datenvollständigkeit ist in SMR01 sehr hoch. Wenn jedoch erhebliche Datenmengen fehlen oder unbrauchbar sind, wird die Notwendigkeit einer Datenimputation untersucht.

Der Studienzeitraum wurde pragmatisch festgelegt, um eine Bewertung der aktuellen Praxis zu liefern, ganz im Zeitalter der weit verbreiteten laparoskopischen Chirurgie. Eine Leistungsberechnung ergab außerdem, dass dies eine ausreichende Stichprobengröße zum Nachweis von Unterschieden bieten würde.

Unsere Leistungsberechnung – speziell für die Aufenthaltsdauer – basierte auf Faiz O, Clark J, Brown T, Bottle A, Antoniou A, Farrands P, et al. Traditionelle und laparoskopische Appendektomie bei Erwachsenen. Ann Surg. 2008 Nov;248(5):800-6. In ihrer Kohorte von 259.735 Blinddarmentfernungen, die zwischen 1996 und 2006 durchgeführt wurden, betrug die geometrische mittlere Verweildauer 3,52 mit einer SD von 1,8. Wir entschieden, dass ein Unterschied von 0,5 Tagen „klinisch signifikant“ wäre. Wir haben Alpha 0,05 und Power 0,9 sowie ein Allokationsverhältnis von 2 angegeben (was den Vergleich eines Tertils mit zwei anderen ermöglicht). In G*Power 3.1.7 wurde ein zweiseitiger t-Test der Differenz zwischen zwei unabhängigen Mittelwerten durchgeführt. Dies zeigte, dass ein Gesamt-N von 616 erforderlich war, um diesen Unterschied nachzuweisen. Laut ISD-Zahlen wurden im Jahr 2010/11 3.712 Blinddarmoperationen durchgeführt, sodass wir anhand der verfügbaren Zahlen einen klinisch signifikanten Unterschied in der Verweildauer feststellen können.

Die Forscher werden das eigene 8-fache Stadt-Land-Klassifikationssystem der schottischen Regierung verwenden (siehe http://www.scotland.gov.uk/Topics/Statistics/About/Methodology/UrbanRuralClassification), um die mögliche Beziehung zwischen dem geografischen Standort des Patienten und zu untersuchen Ergebnis. Je nach anfänglicher Erkundungsarbeit können Stadt-Land-Kategorien zur Analyse gruppiert werden.

Die Forscher berechnen außerdem die ungefähre Reisezeit vom Wohnort des Patienten (anhand der Postleitzahl) zum behandelnden Krankenhaus, indem sie Isochronen in Zeit-/Entfernungsintervallen von Krankenhäusern erstellen. Die Reisezeit wird als kontinuierliche und diskrete Variable ausgewertet.