Successo della checklist chirurgica in America Latina

Lo scopo era determinare l'impatto dell'implementazione della Checklist per la sicurezza chirurgica dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) in termini di morbilità e mortalità nei pazienti chirurgici adulti in un istituto sanitario terziario in Cile.

Dopo l'approvazione dell'Institutional Review Board (IRB) (Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Cile), verrà esaminata un'analisi retrospettiva di tutti gli incontri chirurgici su pazienti di età pari o superiore a 15 anni da gennaio 2005 a dicembre 2012 presso il nostro centro.

I dati dell'incontro includeranno fino a 14 codici diagnostici e procedurali di classificazione internazionale delle malattie, 9a revisione, modificazione clinica (ICD-9-CM), dati demografici, data di ricovero e dimissione, stato di emergenza, sistema sanitario utilizzato e decesso in ospedale. È stata creata una variabile di "alto rischio" a 5 livelli per tenere conto della complessità chirurgica e della mortalità intraospedaliera associata (livello 1, interventi chirurgici con <1% di mortalità intraospedaliera; livello 2, da 1% a <5%; livello 3 , da 5% a <10%; livello 4, da 10% a <15%; livello 5, > o = 15%)6.

L'eterogeneità chirurgica sarà calcolata dall'indice interno di Herfindahl, che rappresenta la diversità o la completezza dei tipi di procedure eseguite presso una struttura.

Statistiche:

L'analisi del punteggio di propensione (PS) verrà utilizzata per controllare le differenze nelle caratteristiche di base. Il PS è la probabilità condizionata di ricevere un'esposizione (ad es. lista di controllo) dato un insieme di covariate misurate. Per stimare il PS, verrà utilizzato un modello di regressione logistica in cui lo stato del "trattamento" (lista di controllo eseguita vs. non eseguita) sarà regredito sulle caratteristiche di base (pre-trattamento).

L'analisi PS sarà implementata in due modi per controllare il confondimento:

1. Corrispondenza PS: la corrispondenza verrà eseguita utilizzando una corrispondenza del calibro del vicino più vicino uno a uno senza sostituzione con una dimensione del calibro di 0,2 deviazioni standard. I saldi nella distribuzione delle covariate al basale saranno valutati stimando le differenze assolute standardizzate delle covariate tra i due gruppi prima e dopo il matching. Eventuali covariate sbilanciate (differenza standardizzata >10%) dopo l'abbinamento verranno corrette nell'analisi finale. Poiché il campione PS matched non è costituito da osservazioni indipendenti, utilizzeremo un modello di regressione marginale con errori standard robusti.
2. Ponderazione PS: l'intero campione sarà pesato con la probabilità inversa dei pesi di trattamento derivati ​​dalla PS. Se un soggetto ha una maggiore probabilità di essere in un gruppo, sarà considerato sovrarappresentato e quindi gli verrà assegnato un peso inferiore. Viceversa, se il soggetto ha una probabilità minore, verrà considerato come sottorappresentato e gli verrà assegnato un peso maggiore. Quindi adatteremo un modello di regressione lineare ponderata utilizzando una variabile indicatore che rappresenta lo stato di intervento della lista di controllo come unico predittore e la mortalità come variabile di risultato.

I dati saranno espressi come media (SD; deviazione standard) o mediana (IQR, intervallo interquartile) se non diversamente specificato. Un valore p bilaterale inferiore a 0,05 sarà considerato significativo. Le analisi saranno eseguite utilizzando STATA v.12.0 (StataCorp, College Station, TX).