Die Bewertung einer Präanästhesie-Bewertungsklinik

Ziel dieser Studie ist es, die Inzidenz, Ursachen und Folgen von Abbrüchen und unerwarteten intraoperativen Ereignissen nach offener oder laparoskopischer Operation von Hemikolektomie-Patienten vor und nach der Durchführung einer präoperativen Anästhesie-Beurteilungsklinik (PAC) zu bewerten.

Das primäre Ergebnis ist die Bewertung der Inzidenz von Abbrüchen und unerwarteten intraoperativen Ereignissen nach offener oder laparoskopischer Operation von Hemikolektomie-Patienten vor und nach der Durchführung der präoperativen Anästhesie-Beurteilungsklinik (PAC).

Das sekundäre Ergebnis ist die Bewertung der Patientenmerkmale, der Hauptereignisse, die zu Stornierungen führten, und der Folgen, die dies für den Patienten und das Krankenhaus hat.

Unerwünschte Ereignisse, die vor und nach der Intervention gemeldet wurden, werden analysiert. Patientenmerkmale werden erhoben: Alter, Geschlecht, Diagnose, Grund und Art der Operation, Aufnahme des Patienten, Beurteilung in PAC oder nicht, ASA-Klassifikation (Klassifikationssystem der American Society of Anesthesiologists), wer die Beurteilung durchgeführt hat (Anästhesist oder Anästhesist), Typ der Anästhesie, frühere Diagnose/Erkrankung mit Auswirkung auf Anästhesie/Operation, gegenwärtiger Raucher, Allergien, Blutproben, andere Untersuchungen, Absage der Operation, Gründe und Folgen für Absagen, Zeitpunkt der anästhesiologischen Beurteilung vor der Operation, intraoperative Ereignisse, Mallampati, Intubationsgrad, BMI und Art der Medikamente.

Ein spezifisches Datenerhebungsformular wird entwickelt und die Daten werden retrospektiv aus Patientenjournalen erhoben.

Die Zahl errechnet sich zu: n = 588, n = 294 vor und nach der Einführung von PAC. Wir verwenden ein Signifikanzniveau von 5 %. Um eine statistische Stärke von 80 % (Beta = 20 %) zu erreichen, benötigen wir 288 Patienten vor und nach PAC, um einen Unterschied von mindestens 10 % zu erkennen. Da wir die Möglichkeit haben, viele weitere einzubeziehen, gehen wir davon aus, dass unsere Studie eine ausreichende Stärke hat. Stornohäufigkeiten werden als Anteile geschätzt und mit 95 %-Konfidenzintervallen (KIs) dargestellt, die nach der exakten Methode berechnet wurden. Mögliche Unterschiede in Hintergrundvariablen bei Patienten, die vor und nach der Implementierung von PAC eingeschlossen wurden, werden unter Verwendung von Kji-Quadrat-Tests oder t-Tests geschätzt. Die Auswirkung der Implementierung von PAC wird unter Verwendung einer logistischen Regression geschätzt, die um mögliche Störfaktoren bereinigt ist, und die Ergebnisse werden als bereinigtes Odds Ratio (OR) mit 95 % KI dargestellt.