Advanced Recovery Room Care II – Javított felépülés műtét után (ARRCII)

A probléma: A műtét az egészségügyi szükségletek hozzávetőleg 1/3-ához nélkülözhetetlen, mennyiségének pedig meg kell duplázódnia 2040-re. Ennek azonban vannak kockázatai, mivel gyakran (a betegek 5–30%-ában) súlyos posztoperatív szövődmények fordulnak elő, és a posztoperatív halál a harmadik leggyakoribb halálok világszerte.

A szövődmények a betegek megnövekedett szenvedését és halálozását, a késői nemkívánatos eseményeket, például az újbóli felvételt, valamint az erőforrás-felhasználás (költség) két-háromszoros növekedését eredményezik. A modern egészségügy „rejtett világjárványának” tekinthetők, és az elöregedő társbetegségek miatt a becslések szerint 2027-re 300%-kal növekednek Ausztráliában.

A posztoperatív szövődményekkel foglalkozó ausztrál nemzeti csúcstalálkozó (2020. március), G Ludbrook elnökletével elismerte a probléma fontosságát. A jelentés megállapította, hogy rendszerszemléletű megközelítésre van szükség, amely bizonyítékbázissal, az egyes betegek kockázataihoz és szükségleteihez igazodó, egyértelmű ellátási útvonalakkal, a gyakorlatban a szükségtelen eltérések minimalizálására szolgáló technikákkal, valamint a megfelelő teljesítménymérőkkel: eredményekkel (intézmény- és fogyasztóközpontú) és költség.

Az egyik megoldás: 2017-ben egy Advanced Recovery Room Care (ARRC) modellt próbáltak ki a RAH-nál. Ez felhasználta a Summit Systems összes elemét és alapelvét – a korai validált kockázatértékelést (NSQIP), a közepes kockázatú betegek osztályozását (30 napos mortalitás előrejelzése: 1-4%) a közepes szintű, magas fokú posztoperatív ellátásig (ARRC), megfelelő személyzet és kapacitás, pontos rendszeres ellenőrző lista alapú értékelés, konkrét fiziológiai célok, ismételt újraértékelés és újbóli osztályozás, formális átadások és értékelés a megfelelő mérőszámokkal. Ez a vizsgálat feltárta, hogy: a korai súlyos nemkívánatos események váratlanul gyakoriak voltak (a betegek 50%-a); ezek főleg a műtét utáni 12-18 órában jelentkeztek; és nagyon gyakori volt az újrafelvétel (34%).

Csökkentett szövődmények és következmények: az ARRC kevesebb kórtermi szövődményt eredményezett; és a kórházi újrafelvételi napok 80%-os csökkenése, p=0,1. Egy 10 ágyas egységnek évente 4000 RAH ágynapot kell felszabadítania.

Összességében az ARRC-leletek összhangban vannak (i) az Egyesült Királyságban mért kockázatú betegeknél észlelt leletekkel – a magas látószögű ellátás megszüntetése növelte a mortalitást és a kórházban töltött napokat, (ii) az RAH Egészségügyi Kerekasztal-adatai – a közepes kockázatú betegcsoportok 35 fős nem tervezett újrafelvételi arányával. %.

Iteratív, jobb kockázat-előrejelzés és osztályozás: Az adatok azt is sugallták, hogy a kockázat formális ismételt, idővel történő újraértékelésével (színházban és ARRC-ben), a nemkívánatos események és fiziológiai paraméterek alapján, a betegek 50%-a, akiknek valószínűleg nem lesz később komoly szövődményei azonosított, és alacsonyabb látószögű ARRC ellátásra osztotta be, tovább csökkentve a költségeket. Ez összhangban van a RAH-adatokkal, amelyek a korai felépülés során bekövetkező nemkívánatos eseményeket mutatják a későbbi posztoperatív szövődmények fő előrejelzőjeként, valamint a műtét előtti, helyszíni és posztoperatív eseményeket késleltetett szövődményekkel társító nagy adatbázisokkal.

Költséghatékonyság: Kritikusan az ARRC költséghatékonynak tűnik. Az ARRC adatok Markov-modellezése jobb eredményt (otthon töltött napok) és költségeket mutatott, a -600 dolláros növekményes költséghatékonysági arány (ICER) mellett. Ez összhangban van a Peter McCallum Cancer Centre megállapításával, amely évi 1 millió dolláros megtakarítást eredményez egy 2 ágyas egység bevezetésével (nem publikált adatok).

Az elsődleges hipotézis az, hogy az ARRC a korai súlyos posztoperatív nemkívánatos események gyors felismerésével és kezelésével csökkenti a későbbi szövődményeket, így növeli a betegek otthon töltött napját a 30. és 90. napon (DAH30/90).

A másodlagos hipotézisek a következők: (i) az ARRC költséghatékony lesz, negatív növekményes költséghatékonysági hányadost (ICER) produkál a hagyományos kezeléshez képest, és (ii) hogy az egyes betegek kockázatának folyamatos újraértékelése a műtét és az ARRC során. lehetővé teszi a betegek azon alacsonyabb kockázatú alcsoportjának pontos azonosítását, akiknél egyik napról a másikra nem valószínű, hogy nemkívánatos események lépnek fel, lehetővé téve az ellátás korábbi csökkentését, ami fokozatosan csökkenti a költségeket és javítja az ICER-t.

Ez az ARRC és a hagyományos ellátás leendő, elvakult pragmatikus kísérlete. A CALHN elkötelezte magát az ARRC újraindítása mellett, de kiváló adatokra van szükség az eredmények és a költségek hatékonyságának megerősítéséhez.

Kohorsz: A betegek közepes kockázatú betegek (NSQIP által előre jelzett 30 napos mortalitás = 0,7-5%), akik elektív vagy sürgősségi vastagbél-, ortopédiai, nőgyógyászati, idegsebészeti és egyéb műtéteken esnek át idővel, és posztoperatív osztályon történő ellátásra is be vannak ütemezve.

Ellátási rendszer: Az NSQIP kockázatának korai kiszámítása (elektív műtét – járóbetegek; nem tervezett műtét – felvételkor), a kockázatok számszerűsítése, valamint a módosítható kockázatok kiemelése és kezelése érdekében történik. A hagyományos ellátáshoz vagy ARRC-hez való hozzárendelés pragmatikusan az ágy elérhetőségén alapul, ezáltal minimális szelekciós torzítást eredményez az ARRC kísérleti kísérletben és Swart és munkatársai megfigyeléses egyesült királyságbeli tanulmányában. Az intraoperatív kezelés következetes, iránymutatáson alapuló ellátás lesz, amit korábban a RAH-nál sikeresen megvalósítottak.

Az ARRC a RAH-nál kísérletezett rendszer lesz, amely a Recovery Room (PACU) közelében található. A kritikus elemek közé tartozik a rendszeres ellenőrző lista alapú értékelés és a meghatározott élettani célok. Az ARRC multidiszciplináris személyzetet foglal magában – anesztézia, ápolás, sebészet, belgyógyászat, rokon egészségügy.

Ez a rendszer tartalmazza a csúcstalálkozó által javasolt összes alapelvet a kiváló, nagy értékű ellátáshoz, valamint a végrehajtási ajánlásokat, amelyek szerint egy intézmény vállalja a vezető szerepet.

Adatgyűjtés: A perioperatív utazás során az EMR és a Theatre/Recovery e-rekordrendszer (AIMS) lehetővé teszi, és a PARC Klinikai Kutató munkatársai kezelik, akik az ARRC-pilótát vezették.

Az adatok a pilot kiterjesztései. Röviden, ez a következőket foglalja magában: (i) Műtét előtt: a betegek demográfiai adatai / társbetegségei; (ii) Intraoperatívan: műtét típusa/időtartama, szövődmények, életjel-változások, nemkívánatos események. Fejlett monitorok (ANI antinocicepció, folyamatos vérnyomás-monitoring) segítik a kockázat-előrejelző algoritmusok fejlesztését, (iii) ARRC: életjelek, nemkívánatos események, ellenőrzőlista kitöltése, MET-szintű események (iv) post-ARRC: kórtermi nemkívánatos események, intenzív osztály áthelyezések , ismételt műtét, tartózkodás időtartama, ismételt felvételek, otthon töltött napok (30 és 90 nap). A költségek a RAH Finance-től származnak – ARRC, ICU, Ward, ED (újbóli felvétel).

Adatelemzés Elsődleges hipotézis: Az U Adelaide-i statisztikusok, akik irányították az ARRC-pilótát, lineáris regressziót alkalmaznak az otthon töltött napok (DAH) átlagos különbségének meghatározásához 30/90 napon belül az eset és a kontrollcsoport között. Az ARRC-pilóta teljesítményelemzése, konzervatív módon 1,5 napos DAH-különbséget feltételezve, N=876 esetből és N=438 kontrollból áll (2:1 súlyozás). Időközi elemzések készülnek az előrehaladás értékelésére. 16 beteg/hét alapján a vizsgálat időtartama 82 hét. Pozitív kimenetelű tendenciák esetén azt várjuk, hogy az ARRC heti 32 betegre bővül, ami potenciálisan 61 hétre csökkenti a vizsgálat időtartamát.

Költséghatékonyság: A CIA frissíti a Markov-modell átmeneti valószínűségeit és az ICER-t, amint az adatok megjelennek. Az érzékenységelemzés meghatározza a bizonytalanságot. A félidőben időközi elemzést is végeznek. A jobb kockázat-előrejelzésből fakadó alacsonyabb költségek (pl. alacsonyabb ARRC ápolási arányok, korábbi áthelyezések az ARRC-ről az osztályra) beépülnek.

Továbbfejlesztett kockázat-előrejelzés: A Southampton Clinical Informatics Unit munkatársai az ALEA platformjukat fogják használni. A prediktív analitikai szakértelmet felhasználják új prediktív algoritmusok hierarchikus halmazának létrehozására (a rendelkezésre álló adatbeviteli kategóriák alapján), és elkezdik létrehozni a valós idejű klinikai kockázat-előrejelző műszerfalakat. A RAH-adatokat végül más kísérleti helyszíneken is hozzáadhatják világszerte.