Erfolgreiche chirurgische Checkliste in Lateinamerika

Ziel war es, die Auswirkungen der Umsetzung der Checkliste zur chirurgischen Sicherheit der Weltgesundheitsorganisation (WHO) im Hinblick auf Morbidität und Mortalität bei erwachsenen chirurgischen Patienten in einer tertiären Gesundheitseinrichtung in Chile zu ermitteln.

Nach der Genehmigung des Institutional Review Board (IRB) (Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile) wird eine retrospektive Analyse aller chirurgischen Eingriffe bei Patienten ab 15 Jahren von Januar 2005 bis Dezember 2012 in unserem Zentrum überprüft.

Zu den Begegnungsdaten gehören bis zu 14 Diagnose- und Verfahrenscodes der Internationalen Klassifikation der Krankheiten, 9. Revision, klinische Modifikation (ICD-9-CM), demografische Daten, Aufnahme- und Entlassungsdatum, Notfallstatus, verwendetes Gesundheitssystem und Todesfälle im Krankenhaus. Eine 5-stufige „Hochrisiko“-Variable wurde erstellt, um die chirurgische Komplexität und die damit verbundene Mortalität im Krankenhaus zu berücksichtigen (Stufe 1, Operationen mit <1 % Sterblichkeit im Krankenhaus; Stufe 2, 1 % bis <5 %; Stufe 3). , 5 % bis <10 %; Stufe 4, 10 % bis <15 %; Stufe 5, > oder = 15 %)6.

Die chirurgische Heterogenität wird anhand des internen Herfindahl-Index berechnet, der die Vielfalt oder Vollständigkeit der in einer Einrichtung durchgeführten Eingriffsarten darstellt.

Statistiken:

Die Propensity Score (PS)-Analyse wird verwendet, um Unterschiede in den Ausgangsmerkmalen zu kontrollieren. Der PS ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, eine Exposition zu erhalten (z. B. Checkliste) anhand einer Reihe gemessener Kovariaten. Um den PS abzuschätzen, wird ein logistisches Regressionsmodell verwendet, bei dem der „Behandlungs“-Status (Checkliste durchgeführt vs. nicht durchgeführt) auf die Basislinienmerkmale (vor der Behandlung) zurückgeführt wird.

Die PS-Analyse wird auf zwei Arten implementiert, um Störfaktoren zu kontrollieren:

1. PS-Abgleich: Der Abgleich erfolgt unter Verwendung eines Eins-zu-Eins-Abgleichs des nächstgelegenen Nachbar-Messschiebers ohne Ersatz mit einer Messschiebergröße von 0,2 Standardabweichungen. Das Gleichgewicht in der Verteilung der Basiskovariaten wird durch Schätzung der absoluten standardisierten Unterschiede der Kovariaten zwischen den beiden Gruppen vor und nach dem Matching beurteilt. Alle unausgeglichenen Kovariaten (standardisierte Differenz > 10 %) nach dem Matching werden in der Endanalyse angepasst. Da die PS-angepasste Stichprobe nicht aus unabhängigen Beobachtungen besteht, verwenden wir ein marginales Regressionsmodell mit robusten Standardfehlern.
2. PS-Gewichtung: Die gesamte Stichprobe wird mit der umgekehrten Wahrscheinlichkeit der aus der PS abgeleiteten Behandlungsgewichte gewichtet. Wenn eine Person mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einer Gruppe gehört, gilt sie als überrepräsentiert und erhält daher ein geringeres Gewicht. Hat das Thema hingegen eine geringere Wahrscheinlichkeit, gilt es als unterrepräsentiert und erhält ein höheres Gewicht. Anschließend passen wir ein gewichtetes lineares Regressionsmodell an, wobei wir als einzigen Prädiktor eine Indikatorvariable verwenden, die den Checklisten-Interventionsstatus darstellt, und als Ergebnisvariable die Mortalität.

Sofern nicht anders angegeben, werden die Daten als Mittelwert (SD; Standardabweichung) oder Median (IQR, Interquartilbereich) ausgedrückt. Ein zweiseitiger p-Wert von weniger als 0,05 wird als signifikant angesehen. Die Analysen werden mit STATA v.12.0 (StataCorp, College Station, TX) durchgeführt.