WHO SSC: Compliance und damit verbundene chirurgische Ergebnisse in Ugandas Überweisungskrankenhäusern

Multizentrische prospektive Kohortenstudie in fünf überweisenden Krankenhäusern in Uganda, einschließlich der überweisenden privaten gemeinnützigen Krankenhäuser (PNFPs).

Zielgruppe: Patienten, die sich einer Operation in den Überweisungskrankenhäusern Ugandas unterziehen.

Studienpopulation: Chirurgische Eingriffe, die über einen Zeitraum von 4 Monaten in Ugandas Überweisungskrankenhäusern durchgeführt werden.

Probenahmeverfahren

Die gezielte Stichprobenziehung der Krankenhäuser erfolgte auf der Grundlage ihrer geografischen Lage, ihres Einflusses in den Gebieten, in denen sie liegen, und der Anwesenheit eines Anästhesisten im Krankenhaus. Die Operationen wurden nach Wahrscheinlichkeit proportional zur Stichprobengröße in die Studie aufgenommen. Bei der Stichprobeneinheit handelte es sich um chirurgische Eingriffe, die in den geeigneten Krankenhäusern durchgeführt wurden. Chirurgische Eingriffe wurden während des Studienzeitraums systematisch in die Studie aufgenommen.

Probengröße:

Hauptziel: Ermittlung des Ausmaßes der Einhaltung der WHO-Checkliste zur chirurgischen Sicherheit in Ugandas Überweisungskrankenhäusern.

Die Stichprobengröße für dieses Ziel wurde mithilfe der modifizierten Kish & Leslie-Methode (1965) berechnet.

N= [Z² p (1-p)] / d² wobei;

Z= ist ein Perzentil des Standardnormalwerts, der durch das 95 %-Konfidenzniveau (1,96) bestimmt wird.

N = minimal erforderliche Stichprobengröße

d= gewünschte Präzision für die Studie = 0,05

p= ist der geschätzte Anteil der Krankenhäuser, die eine schlechte Compliance mit SSC aufwiesen = 50 %

Der zur Berechnung der Stichprobengröße verwendete Anteil war der Anteil der Krankenhäuser, die den SSC nur unzureichend einhielten. Dieser Anteil wurde aus der WHO-Empfehlung ermittelt, als keine früheren Anteile verfügbar waren = 50 % n = 384 Teilnehmer. Da die Studie in mehreren Krankenhäusern durchgeführt wurde, erfolgte die Anpassung für die Clusterbildung durch Anwendung eines Clustereffekts von 2.

Stichprobengröße = 768

Bereinigt um einen Verlust von 10 % für die Nachverfolgung, ist N = n (100+10)/100

Stichprobengröße = 845

Variablen:

Zu den kategorialen Variablen gehörten die Patientendaten, die Dringlichkeit der Operation, die tatsächliche Nutzung des WHO-SSC, die Qualifikation des Personals und des während der Nutzung der Checkliste im Operationssaal anwesenden Teamleiters, das Teammitglied, das die Checkliste initiiert hat, und der Zeitpunkt der Durchführung der verschiedenen Bereiche und postoperativen Komplikationen innerhalb eines 24-Stunden-Zeitraums nach der Operation und täglich bis zur Entlassung oder 30 Tagen im Krankenhausaufenthalt, während die ordinalen Variablen den Prozentsatz der überprüften Elemente unter den 19 Parametern und 3 großen Bereichen des WHO-SSC umfassten . Diese Variablen wurden vom wissenschaftlichen Mitarbeiter im Fragebogen angekreuzt, während er die Operation beobachtete. Die Einhaltung wurde als Prozentsatz der Punkte ausgedrückt, die pro Checkliste abgeschlossen wurden.

Datensammlung

Die Daten wurden mithilfe standardisierter Blätter gesammelt, in wasserdichten Boxen sicher aufbewahrt und mit größter Sicherheit behandelt. Alle Patienten, die sich chirurgischen Eingriffen unterzogen, wurden unabhängig von ihrem Alter, ihrem chirurgischen Fachgebiet und der Dringlichkeit des chirurgischen Eingriffs in die Studie aufgenommen, sofern ihre Einwilligung zur Teilnahme an der Studie erteilt wurde. Der im Operationssaal anwesende wissenschaftliche Mitarbeiter beobachtete die Aktivitäten im Operationssaal und füllte einen strukturierten Fragebogen zu Demografie, den 19 Parametern und drei Bereichen des WHO-SSC, Beinaheunfällen, der Qualifikation des im Operationssaal anwesenden Personals und intraoperativen Variablen aus. Auch technische und intraoperative Komplikationen wurden erfasst. Die Patienten wurden 24 Stunden und täglich bis zur Entlassung oder 30 Tage nach der Operation, je nachdem, was zuerst eintrat, nachuntersucht und zum Auftreten von Komplikationen befragt. Die Krankenschwestern auf der Station berichteten über unmittelbare postoperative Komplikationen.

Die Komplikationen wurden gemäß der Definition der Datenbank des American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program erfasst; Blutung: Offensichtliche, deutliche Blutung aus der Operationsstelle, starke Verschmutzung der Operationsstelle mit Blut oder Notwendigkeit, den Verband innerhalb der ersten 24 Stunden aufgrund von Blutverschmutzung zu wechseln, Atemwegskomplikationen; akute Atemwegsobstruktion, Unfähigkeit, innerhalb der ersten 24 Stunden nach der Operation eine Sauerstoffsättigung von über 92 % der Sauerstofftherapie zu erreichen, ohne vorherige Hypoxämie der Raumluft und längere Intubation, postoperative Übelkeit und Erbrechen, Bewusstlosigkeit oder Bewusstseinsveränderung innerhalb der ersten 24 Stunden nach der Operation basierend auf den GCS-Werten vor und nach der Operation, kardiale und hämodynamische Komplikationen wie Hypotonie, die als Blutdruck von weniger als 90/60 mmHg definiert wurde, Notwendigkeit einer unerwarteten intraoperativen Bluttransfusion und 24 Stunden nach der Operation Herzstillstand, Schmerzen und Tod . Anschließend wurden die Patienten prospektiv auf etwaige weitere Komplikationen im perioperativen Zeitraum untersucht. Alle anderen Vorkommnisse, bei denen die Stationsschwestern der Ansicht waren, dass es sich um Komplikationen handelte, die auf die perioperative Phase zurückzuführen waren, wurden den Forschungsassistenten gemeldet und im Fragebogen erfasst. Die Patienten brachen die Studie bei der Entlassung oder nach 30 Tagen Krankenhausaufenthalt ab.

Die Einhaltung der Checkliste wurde als „Nichteinhaltung“ (keine der 19 Punkte abgehakt), „teilweise Übereinstimmung“ (mindestens 1 bis 9 Punkte abgehakt) und „hohe Übereinstimmung“ (10 bis 19 Punkte abgehakt) definiert und ausgedrückt als ein Prozentsatz der Anzahl der erwarteten abgehakten Elemente.

Datensicherheit

Rohdatenquellen wurden von den verschiedenen Krankenhäusern empfangen und in sicheren wasserdichten Boxen aufbewahrt. Es wurde ein elektronisches Dateneingabetool entwickelt und verwendet, um die Daten auf mehreren Speichergeräten zu speichern.

Datenmanagement

Die Daten wurden doppelt in ein Eingabetool eingegeben, das mit der Epidata-Softwareversion 3.1 erstellt wurde. Dies hatte eingebaute Kontrollen. Die Daten wurden validiert und Inkonsistenzen entsprechend behoben. Die Daten wurden gesichert und eine Kopie an das Datenanalyseprogramm gesendet.

Datenanalyse

Die Daten wurden mit STATA Version 13 (StataCorp.2013.Stata Statistical Software: Release 13) analysiert. College Station, TX: StataCorp LP)

Beschreibungen: Beschreibungen wurden unter Verwendung von Mittelwerten und Standardabweichungen für die parametrischen kontinuierlichen Daten zusammengefasst. Kategoriale Daten wurden anhand von Proportionen und Prozentsätzen zusammengefasst.

Vergleiche: Es wurden Variablenvergleiche zwischen Teilnehmern mit schlechten und guten chirurgischen Ergebnissen durchgeführt. Für die parametrischen kontinuierlichen Daten wurde der Student-t-Test und für die nichtparametrischen Daten der Mann-Whitney-U-Test verwendet. Für die kategorialen Daten wurde der Chi-Quadrat-Test des exakten Fisher-Tests verwendet.

Die Compliance-Prävalenz wurde wie folgt berechnet: Der Zähler war die Anzahl der abgehakten Punkte auf der Checkliste. Der Nenner war die Gesamtzahl der erwarteten abgehakten Punkte. Wir haben die Einhaltung als prozentualen Abschluss der Punkte angegeben, aus denen die Checkliste besteht. Die Checkliste umfasst insgesamt 19 Punkte. Bei hoher Compliance gilt daher die Einhaltung von mindestens 10 Punkten, bei Nichteinhaltung bedeutet dies, dass keiner der Punkte befolgt wird. Wir haben jedem Punkt der Checkliste eine Punktzahl von 1 zugewiesen und dann einen Prozentsatz der Einhaltung berechnet, indem wir die erreichte Punktzahl durch die 19 dividiert haben, die der erwarteten Punktzahl entspricht. Wir haben die durchschnittliche prozentuale Übereinstimmung mit den entsprechenden 95 %-Konfidenzintervallen dargestellt.

Bivariate Analyse: Ein binäres logistisches Regressionsmodell wurde verwendet, um den Zusammenhang jedes einzelnen Prädiktors mit der Mortalität zu beurteilen, während ein lineares Regressionsmodell verwendet wurde, um den Zusammenhang mit der Dauer des Krankenhausaufenthalts zu beurteilen

Multivariate Analyse: Alle Faktoren mit einem p-Wert von 0,2 oder weniger bei der bivariaten Analyse wurden gleichzeitig in multivariate lineare bzw. logistische Regressionsmodelle eingegeben. Bei einem Unterschied von 10 % oder mehr zwischen dem unbereinigten und dem bereinigten Modell wurde eine Verzerrung festgestellt. Die statistische Signifikanz wurde als p < 0,05 definiert

Die analysierten Daten wurden in Abbildungen, Tabellen und Text dargestellt. Die Ergebnisse der linearen Regression wurden als Koeffizient und die der logistischen Regression als OR mit einem Konfidenzintervall von 95 % ausgedrückt.