Estimación de la integridad de los datos de Delirium

Antecedentes clínicos::

La encefalopatía posoperatoria conocida como "delirio" es una complicación nociva, potencialmente riesgosa y, a menudo, prevenible que representa una afección grave de "insuficiencia cerebral", comúnmente observada en la unidad de cuidados intensivos (UCI).

Es probable que la etiología del delirio posoperatorio (POD) sea una consecuencia del trastorno fisiológico y bioquímico inducido por la patología quirúrgica subyacente, el trauma quirúrgico, el dolor, la analgesia y la anestesia. Los factores, procesos y condiciones fisiopatológicos comunes que conducen al delirio son multifactoriales y podrían involucrar neurotransmisores, procesos inflamatorios, fármacos y deterioro de la oxigenación. Los factores perioperatorios multifactoriales, como la anestesia y los fármacos adyuvantes, también juegan un papel importante en la contribución al delirio posoperatorio. La atención perioperatoria es, por lo tanto, un foco potencial para la investigación de evidencia basada en datos para comprender el POD antes de desarrollar una herramienta de intervención efectiva.

Carga de delirio::

El delirio crea una angustia emocional distinta en los pacientes, familiares y cuidadores.

La carga de enfermedad por delirio es significativa, con una mayor incidencia de complicaciones posoperatorias, estancia prolongada en la UCI y en el hospital, lo que resulta en mortalidad a los 30 días y reingreso no planificado en comparación con los pacientes sin delirio. Las perspectivas a largo plazo de los pacientes con delirio muestran indicadores de mala calidad de vida ('QoL') relacionados con deterioro funcional, nueva institucionalización, deterioro cognitivo persistente y mayor mortalidad, con deterioro cognitivo persistente en el 12% de los pacientes previamente "cognitivamente bien", y un porcentaje aún mayor en pacientes ancianos, obesos y previamente ingresados. El delirio posoperatorio se asocia con un deterioro cognitivo a más largo plazo y potencialmente "presagia un descenso a la demencia".

La tasa de mortalidad asociada con el delirio es de aproximadamente el 40%, tan alta como la del infarto agudo de miocardio. Las estimaciones de costos totales atribuibles al delirio oscilaron entre $16 303 y $64 421 por paciente, lo que implica que la carga nacional del delirio en el sistema de atención médica oscila entre $38 000 millones y $152 000 millones cada año en EE. UU. Este costo es altamente comparable a los costos sustanciales de las caídas y la diabetes, lo que enfatiza la necesidad de abordar este costoso trastorno con mayor oportunidad y urgencia.

Estándar de cuidado::

Los esfuerzos para detectar el delirio se han basado en dos métodos principales, los cuales no satisfacen las necesidades prácticas de un entorno hospitalario moderno. Los instrumentos de detección, basados ​​en gran medida en la revisión de gráficos, factores de riesgo bien investigados y entrevistas con pacientes, no han tenido éxito debido a los desafíos de implementarlos en los flujos de trabajo clínicos y brindar capacitación continua para que los proveedores de atención médica usen dichos instrumentos. Además, exhiben poca sensibilidad en el uso rutinario. Si bien la detección temprana del delirio brinda ventajas claras y significativas en el tratamiento efectivo, las herramientas de detección disponibles para el trastorno no son lo suficientemente eficientes o efectivas para hacerlo. El delirio a menudo no se reconoce y se diagnostica erróneamente, como se ejemplifica en un estudio de 2014 que encontró que la detección exitosa del trastorno por parte del personal fue solo del 23%, incluso después de una amplia educación multimodal sobre el trastorno y la mejor manera de detectarlo.

A pesar de su importancia para la seguridad del paciente y la salud pública, los médicos a menudo no reconocen el delirio, por lo que las estrategias de intervención efectivas siguen siendo difíciles de alcanzar. Además, la presentación del delirio es heterogénea y multifacética, y la medición del delirio y su gravedad plantean desafíos únicos.

Necesidad insatisfecha::

Existe la necesidad de una evaluación moderna objetiva, asequible y confiable con la capacidad de reconocimiento temprano, detección mejorada y monitoreo continuo de la encefalopatía posoperatoria. El impacto potencial de dicha herramienta ha sido reconocido como muy importante para el establecimiento de datos basados ​​en evidencia para un mejor seguimiento del pronóstico, seguimiento de la respuesta al tratamiento y estimación de la carga de atención tanto durante como después de la hospitalización. Las propias enfermeras reconocen esta necesidad insatisfecha. Muchos han argumentado que las pruebas de detección actuales son demasiado subjetivas y dependen de la interpretación de cada probador.

Creación de concepto::

La era de los "grandes datos médicos" y el análisis de salud de próxima generación está muy cerca. Conceptualmente, "Big Data" puede incluir características clínicas basadas en datos que se consideran ocultas, inciertas, irrecuperables e inmanejables para la interpretación humana sin la ayuda del procesamiento de datos computarizado y algoritmos avanzados basados ​​en datos. Dado que el delirio en pacientes posquirúrgicos suele ser difícil de reconocer y sigue siendo una afección que en gran medida no se trata, se plantea la hipótesis de que un análisis exploratorio de registros médicos históricos mediante el uso de un algoritmo avanzado podría revelar un conocimiento nuevo y mejorado sobre la naturaleza del delirio. Sin embargo, la calidad, la computabilidad, la fiabilidad, la precisión y la integridad de los datos son cuestionables.

Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo realizar un análisis exploratorio retrospectivo de registros históricos bloqueados en una o más bases de datos clínicas (es decir, Metavision, EHR, AIMS, etc.), y/o en uno o más entornos hospitalarios.