Checklist Quirúrgico Éxito en América Latina

El propósito fue determinar el impacto de la implementación de la Lista de Verificación de Seguridad Quirúrgica de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en términos de morbilidad y mortalidad en pacientes quirúrgicos adultos en una institución de salud de tercer nivel en Chile.

Después de la aprobación de la Junta de Revisión Institucional (IRB) (Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile), se revisará un análisis retrospectivo de todos los encuentros quirúrgicos en pacientes de 15 años o más desde enero de 2005 hasta diciembre de 2012 en nuestro centro.

Los datos del encuentro incluirán hasta 14 códigos de diagnóstico y procedimiento de la Clasificación Internacional de Enfermedades, 9ª Revisión, Modificación Clínica (ICD-9-CM), datos demográficos, fecha de admisión y alta, estado de emergencia, sistema de atención médica utilizado y muerte hospitalaria. Se creó una variable de "alto riesgo" de 5 niveles para tener en cuenta la complejidad quirúrgica y la mortalidad hospitalaria asociada (nivel 1, cirugías con <1% de mortalidad hospitalaria; nivel 2, 1% a <5%; nivel 3 , 5% a <10%; nivel 4, 10% a <15%; nivel 5, > o = 15%)6.

La heterogeneidad quirúrgica se calculará mediante el índice interno de Herfindahl, que representa la diversidad o amplitud de los tipos de procedimientos realizados en un centro.

Estadísticas:

Se usará el análisis de puntuación de propensión (PS) para controlar las diferencias en las características iniciales. El PS es la probabilidad condicional de recibir una exposición (p. lista de verificación) dado un conjunto de covariables medidas. Para estimar el PS, se utilizará un modelo de regresión logística en el que se hará una regresión del estado de "tratamiento" (lista de verificación realizada frente a no realizada) sobre las características de la línea de base (pretratamiento).

El análisis PS se implementará de dos maneras para controlar la confusión:

1. Coincidencia de PS: la coincidencia se realizará utilizando una coincidencia de calibre del vecino más cercano uno a uno sin reemplazo con un tamaño de calibre de 0,2 desviaciones estándar. Los equilibrios en la distribución de las covariables de referencia se evaluarán mediante la estimación de las diferencias estandarizadas absolutas de las covariables entre los dos grupos antes y después del emparejamiento. Cualquier covariable desequilibrada (diferencia estandarizada > 10 %) después del emparejamiento se ajustará en el análisis final. Como la muestra emparejada de PS no consta de observaciones independientes, utilizaremos un modelo de regresión marginal con errores estándar robustos.
2. Ponderación PS: toda la muestra será ponderada por la probabilidad inversa de los pesos de tratamiento derivados de la PS. Si un sujeto tiene una mayor probabilidad de estar en un grupo, se considerará sobrerrepresentado y por lo tanto se le asignará un peso menor. Por el contrario, si el sujeto tiene una probabilidad menor, se considerará infrarrepresentado y se le asignará un peso mayor. Luego ajustaremos un modelo de regresión lineal ponderado utilizando una variable indicadora que represente el estado de intervención de la lista de verificación como el único predictor y la mortalidad como nuestra variable de resultado.

Los datos se expresarán como media (SD; desviación estándar) o mediana (RIC, rango intercuartílico) a menos que se indique lo contrario. Un valor de p bilateral inferior a 0,05 se considerará significativo. Los análisis se realizarán utilizando STATA v.12.0 (StataCorp, College Station, TX).