Tasa de mortalidad perioperatoria en pacientes traumatizados indios

Introducción

El trauma se puede definir como el daño infligido al cuerpo como resultado de una fuerza externa y la respuesta asociada del cuerpo. Es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, provocando casi cinco millones de muertes al año, lo que representa cerca del nueve por ciento de las muertes mundiales. De estos, los traumatismos causados ​​por el tránsito por sí solos causan 1,3 millones, lo que los convierte en la novena causa principal de muerte, con un aumento previsto a la séptima causa principal para 2030. En general, sin embargo, el mundo ha experimentado un aumento de la esperanza de vida en los últimos 30 años, así como una disminución de la mortalidad infantil y materna. Con evidencia que sugiere que la atención quirúrgica resulta en al menos un millón de muertes por año, el doble de la cantidad de muertes maternas, se ha establecido que se necesitan nuevas métricas de salud para evaluar el desempeño del sistema de salud.

La iniciativa Safe Surgery Saves Lives de la OMS propone dos métricas: mortalidad el día de la cirugía y mortalidad hospitalaria postoperatoria a los 30 días. La tasa de mortalidad perioperatoria (POMR) introducida posteriormente comprende estos dos. Hasta la fecha, no prevalece un período de tiempo estándar para la medición del día de la cirugía; se ha sugerido el mismo día de la cirugía por conveniencia, mientras que algunas instituciones miden a las 24 horas y otras a las 48 horas después de la cirugía. Los resultados necesarios para calcular POMR (muerte y número de cirugías) se definen fácilmente. Además, existe la opción de finalizar el seguimiento en el momento del alta, lo que hace que la métrica sea adecuada para su uso en entornos de bajos recursos, donde el seguimiento de 30 días es raro. Estas son cualidades que hacen de POMR la elección de índice para el seguimiento de la calidad y seguridad de la cirugía en el mundo.

Los análisis de bancos de datos de pacientes quirúrgicos establecen algunos factores que están más íntimamente ligados a la mortalidad perioperatoria (POM) que otros. En trauma, especialmente, se enfatiza mucho el ajuste de riesgo completo para permitir comparaciones a nivel de hospital y paciente. Sin embargo, los datos que generan modelos de ajuste provienen en gran medida de países de altos ingresos, lo cual es relevante considerando que no todos los factores de riesgo asociados con la MOP en un entorno de altos recursos son aplicables en un entorno de bajos recursos. Esto se debe a la escasez de datos sobre programas quirúrgicos en entornos de bajos recursos, sobre todo en la India. A medida que el país enfrenta una creciente motorización, y con ella un aumento de pacientes con traumatismos para los cuales los factores asociados con la MPO son poco conocidos, es importante cerrar esta brecha de conocimiento.

Por lo tanto, este estudio estimará el POMR y evaluará la asociación entre el tipo de intervención quirúrgica aguda y el POM entre pacientes adultos con trauma en un entorno urbano de la India.

Objetivos/fines

Estimar el POMR y evaluar la asociación entre el tipo de cirugía aguda y el POM en pacientes traumatizados adultos en un entorno de bajos recursos. Con base en el conocimiento del tema y la experiencia clínica, los autores de este artículo plantean la hipótesis de que la distribución de la variable multinomial tipo de cirugía aguda diferirá significativamente entre sobrevivientes y no sobrevivientes, y que esta diferencia seguirá siendo significativa después del ajuste de riesgo.

Diseño del estudio

Este es un análisis retrospectivo del estudio de cohortes Towards Improved Trauma Care Outcomes in India (TITCO).

Configuración

Los datos utilizados están disponibles en la base de datos TITCO, que incluye un total de 16.047 pacientes traumatizados prospectivamente de cuatro hospitales universitarios públicos entre julio de 2013 y diciembre de 2015. Todas las unidades están ubicadas en megaciudades (Kolkata, Mumbai y Delhi) y están clasificadas como gratuitas. Los datos fueron recopilados a través de un observador capacitado y supervisado en el sitio que anotó sistemáticamente los datos de rutina a la llegada a través de la observación directa en la sala de emergencias y mediante la extracción de registros médicos. El observador trabajaba en turnos rotativos de 8 horas que cubrían la mañana, el día y la noche. Los datos de los pacientes admitidos fuera de los turnos del observador se extrajeron retrospectivamente de los registros de los pacientes. Los pacientes fueron seguidos hasta el alta de los hospitales, o durante 30 días, o hasta la muerte.

Fuente y método de selección de participantes

El observador in situ incluyó pacientes que acudieron a los centros participantes, ya sea por observación directa o por datos retrospectivos extraídos de los registros.

Variable explicativa

La principal variable explicativa será el tipo de cirugía aguda, categorizada utilizando la clasificación de procedimientos quirúrgicos (NCSP) del Centro Nórdico para Clasificaciones en el Cuidado de la Salud (NOMESCO), que se basa en grupos de sistemas anatómicos funcionales del cuerpo.

Otras covariables

La asociación entre el tipo de cirugía aguda y la MPO se ajustará según el mecanismo de la lesión, la edad del paciente en años, el sexo, la presión arterial sistólica, la frecuencia cardíaca, el estado de transferencia y la escala de coma de Glasgow a la llegada. Se incluirá un identificador de centro de salud para dar cuenta de la anidación a nivel de centro en los datos.

Fuentes de datos/mediciones

El POMR se calculará para pacientes adultos con trauma que se sometieron a una intervención quirúrgica aguda dentro de las 24 horas posteriores a la llegada dividiendo el número de pacientes quirúrgicos que fallecieron dentro de las 48 horas posteriores a la llegada y el número de pacientes que fallecieron dentro de los 30 días posteriores a la llegada, con el total número de pacientes que se sometieron a cirugía. El lapso de tiempo de 48 horas para la medición de la mortalidad el día de la cirugía se considera más preciso debido al formato de la base de datos, en el que se establece si un paciente es llevado al quirófano (OR) dentro de las 24 horas o no. Solo califican los procedimientos realizados en un quirófano bajo anestesia regional o general. El POMR resultante se informará como un porcentaje.

Inclinación

Los observadores que recolectaron los datos tenían una maestría en ciencias de la salud y fueron capacitados por la gerencia del proyecto. También fueron cotejados por la dirección del proyecto en dos ocasiones, en cada una de las cuales se comparó una selección aleatoria de registros de pacientes inscritos con los archivados en el hospital. No se identificaron discrepancias importantes durante estas sesiones de control de calidad.

La inclusión de la puntuación de gravedad de la lesión (ISS, por sus siglas en inglés) en el modelo de ajuste de riesgo, como lo recomienda el Colegio Americano de Cirujanos (ACS, por sus siglas en inglés) para predecir la mortalidad por traumatismos, no se realizará en este estudio debido a que la ISS tiene un desempeño deficiente en la predicción de la mortalidad temprana en pacientes de bajos recursos. ajustes. Sin embargo, se incluye una puntuación de lesión fisiológica, en forma de presión arterial sistólica, frecuencia cardíaca y puntuación GCS, para ajustar la gravedad de la lesión fisiológica. La puntuación física ASA y la necesidad de uso de ventilador no se incluirán ya que esta información no está disponible en la base de datos.

Las limitaciones en la base de datos no permiten tener en cuenta si un paciente ha tenido alguna cirugía subaguda secundaria fuera de las primeras 24 horas, dentro de los 30 días. Por lo tanto, las intervenciones quirúrgicas subagudas realizadas después de las primeras 24 horas no se cuentan y, por lo tanto, no se incluyen en el denominador de POMR. Efectivamente, en lugar de definir el denominador, como se recomienda, como el número total de procedimientos, este lo redefine como el número total de pacientes. Los autores reconocen que esto no es lo ideal, ya que confiere el riesgo potencial de sobrestimar la POMR en el caso de que un paciente que recibe una cirugía adicional fallezca en el perioperatorio.

Tamaño del estudio

Los estudios de simulación de modelos de regresión logística indican la necesidad de diez eventos, es decir, pacientes con el resultado, por parámetro utilizado en el modelo. Para el modelo de regresión logística de este estudio, el tipo de cirugía aguda tendrá en cuenta 14 parámetros, es decir, coeficientes a estimar. El mecanismo de lesión tendrá en cuenta cuatro parámetros. Los cuatro centros diferentes darán cuenta de tres. Debido a que la edad, la frecuencia cardíaca y la presión arterial sistólica se modelarán mediante splines con cuatro grados de libertad, estas variables representarán tres parámetros cada una. Sexo, escala de coma de Glasgow y estado de transferencia para uno respectivamente, llegando a un total de 33 parámetros. Por lo tanto, este análisis requerirá al menos 330 no sobrevivientes para permitir el análisis de regresión logística de POMR48H y POMR30D. Suponiendo un POMR48H del 10 %, el tamaño del estudio (la cantidad de adultos que se sometieron a cirugía dentro de las 24 horas) debe ascender a n = 3300 como mínimo. Se incluirán todos los pacientes adultos en la base de datos de TITCO que recibieron una intervención quirúrgica dentro de las 24 horas posteriores a su llegada, y se espera que proporcionen un tamaño de estudio suficiente por un amplio margen.

Variables cuantitativas

Todas las variables cuantitativas, es decir, la edad, la presión arterial sistólica, la frecuencia cardíaca y la escala de coma de Glasgow se analizarán como continuas. Se supone que la edad, la presión arterial sistólica y la frecuencia cardíaca no están asociadas linealmente con la mortalidad, por lo que se modelarán utilizando términos de suavizado spline con cuatro grados de libertad, lo que dará como resultado coeficientes para tres funciones básicas que se estimarán para cada uno de estos. Se supone que la escala de coma de Glasgow muestra una asociación lineal con la mortalidad.

Métodos y análisis estadísticos

R, un lenguaje y entorno para la computación estadística, se utilizará para todos los análisis estadísticos. El análisis principal será un análisis de caso completo, en el que se excluirán las observaciones con valores faltantes en cualquiera de las variables covariables. En caso de que los datos faltantes sean demasiado extensos para permitir el análisis, se aplicará la imputación múltiple usando ecuaciones encadenadas. Las características de la muestra se informarán utilizando medianas y valores en los percentiles 25 y 75, así como valores mínimos y máximos para variables cuantitativas y proporciones para variables cualitativas. La asociación entre el tipo de cirugía y la POMR se evaluará utilizando modelos aditivos generalizados multinivel, en dos pasos. Primero, las asociaciones brutas entre el tipo de cirugía y la MOP se estimarán utilizando un modelo que no incluye covariables adicionales. En segundo lugar, las asociaciones ajustadas se evaluarán mediante un modelo que incluye las covariables enumeradas anteriormente. Se utilizarán intervalos de confianza del 95% y un nivel de significancia del 5%.

Análisis de sensibilidad

Se realizará un análisis de sensibilidad mediante el uso de un modelo aditivo generalizado sin tener en cuenta el anidamiento a nivel central.