Reoperationsrisiko nach erster MTP-Gelenkarthrodese

Die Anzahl der Primäroperationen in der erwachsenen Bevölkerung (Alter 18 Jahre oder älter) wird von Patienteninformationssystemen unter Verwendung des NOMESCO-Prozedurcodes NHG80 unabhängig von der Diagnose erfasst. Diese Patienten werden weiter auf Diabetes und arthritische Erkrankungen (Diagnosecodes der Internationalen Klassifikation der Krankheiten, 10. Revision (ICD-10) E10.**-E14.** und M05.**-M14.**) untersucht. Da Reoperationen als Operation unter den NOMESCO-Prozedurcodes NH***, QDB***, QDG***, ZZH*** betrachtet werden. Komorbiditäten wurden aus den vorherigen Patientenakten nach Diagnosecodes für Diabetes Typ 1 (E10.**), anderer Diabetes (E11.**-14.**), seropositive rheumatoide Arthritis (M05.9), seronegative rheumatoide Arthritis (M06.0), Psoriasis (M07.**), Gicht (M10.**), andere Arthritis (M09.**, M11-M14).

Die Daten werden in zwei getrennten Phasen aufgeteilt und analysiert. Zunächst sammeln wir alle Informationen, die wir zuverlässig aus dem Register verwerten können. Die Daten umfassen die primäre Operation, alle Nachoperationen, den Erfahrungsstand des Chirurgen, das Alter und das Geschlecht des Patienten und ob bei dem Patienten andere oben genannte Komorbiditäten diagnostiziert wurden.

In der zweiten Phase werden wir übereinstimmende Patienten für die Patienten sammeln, die sich einer Reoperation unterzogen haben, indem wir den Propensity-Score-Matching mit einem Verhältnis von 1: 3 mit der Nearest-Neighbour-Methode verwenden. Die für den Abgleich verwendeten Variablen sind Alter, Geschlecht und alle anderen Komorbiditäten (Diabetes Typ 1, andere Diabetes, seropositive rheumatoide Arthritis, seronegative rheumatoide Arthritis, Psoriasis, Gicht, andere Arthritis). Wir werden auch die Krankenakten der reoperierten Patienten weiter prüfen die passenden Steuerelemente. Aus prä- und postoperativen Röntgenbildern ermitteln wir Arthrosegrad, Hallux valgus und Intermetatarsalwinkel. Operationsberichte werden auf Operationstechnik (d. h. Methode der Knorpelentfernung, Fixierung und Nutzung des Knochentransports). Diese Daten werden verwendet, um die Assoziation von perioperativen Faktoren und Reoperationen zu analysieren. Diese Modelle enthalten keine Variablen, die beim Abgleich verwendet wurden.

In beiden Phasen analysieren wir mithilfe der logistischen Regression den Zusammenhang zwischen angenommenen Risikofaktoren und Reoperationen anhand der Daten aus dem Register (erste Phase) oder aus den Krankenakten und Röntgenbildern der Patienten (zweite Phase). Wir werden die Kausalität mit gerichteten azyklischen Graphen (DAG) bewerten und logistische Modelle separat für jeden der angenommenen Risikofaktoren entwickeln. Die in den DAGs verwendeten Variablen werden basierend auf Vorwissen und angenommenen kausalen Zusammenhängen ausgewählt. Die Ergebnisse beider Analysen werden mit adjustierten Odds Ratios (OR) mit 95 % Konfidenzintervall (KI) interpretiert. Die Anpassung des Modells wird anhand des McFadden-R2-Index, der Multikollinearität durch Bewertung des Varianzinflationsfaktors (VIF) und der Heteroskedastizität durch Untersuchung der angepassten Werte gegenüber den Residuendiagrammen bewertet. Statistische Auswertungen werden mit R Version 4.0.5 durchgeführt.