Epidemiología y resultados de la cirugía de miembros superiores: análisis de datos de rutina

Los investigadores realizarán análisis de series temporales, mapas geoespaciales y estudios de asociación de factores de riesgo tanto para el acceso como para los resultados de los tratamientos quirúrgicos de las extremidades superiores. Se extraerá una gran cohorte de registros seudónimos de la base de datos de atención de pacientes admitidos de NHS Hospital Episode Statistics. Los pacientes adecuados se identificarán en función de una coincidencia con una lista específica de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD-10) y los códigos de la Oficina de Censos y Encuestas de Población (OPCS-4). Las fechas y la causa de la muerte se vincularán desde la Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS) por NHS Digital.

Se realizarán análisis separados para diferentes tipos de intervención con informes de resultados detallados para procedimientos de gran volumen. Se considerarán adultos los que tengan 18 años o más en el momento de la cirugía. Los niños se definirán como aquellos menores de 18 años en el momento de la cirugía y solo se incluirán en un número limitado de análisis cuando sea relevante (p. dígito disparador).

Análisis clave:

1. Datos demográficos de referencia por tipo de procedimiento

2. Tendencias de incidencia del volumen de procedimientos

   • Análisis de series temporales
   • Ajustado a las distribuciones de población estándar
   • Mapeo geográfico, incluido el ajuste de los índices sociodemográficos, incluidos los índices de privación

3. Tasas de revisión, reoperación y mortalidad:

   • Estimación por Kaplan Meier y métodos actuariales de tablas de vida
   • Riesgo de por vida calculado por el método de probabilidad acumulada
   • Regresión de Cox ajustada por comorbilidades y factores demográficos, sociales y geográficos

4. Complicaciones, duración de la estancia, costes:

   • Modelos de regresión lineal y logística para resultados binarios y continuos respectivamente
   • Ajustado por comorbilidades y factores demográficos, sociales y geográficos

Cuando corresponda, se explorará el impacto de reemplazar los datos faltantes con el uso de imputación múltiple. Todos los pacientes adecuados se incluirán en los análisis para maximizar la eficiencia estadística.