Indagine sulle tendenze in conformità con le metriche di garanzia della qualità

L'assistenza anestesiologica dimostra un'ampia variazione nella pratica. A volte, questa variazione è appropriata perché l'anestesista sta rispondendo alle comorbilità del paziente o agli eventi specifici della procedura. Tuttavia, anche dopo aver controllato i fattori specifici del paziente, esiste una notevole quantità di variazione inspiegabile negli elementi fondamentali della cura anestesiologica. La stessa procedura e lo stesso paziente possono essere eseguiti utilizzando tecniche anestetiche, strategie di gestione emodinamica e farmaci completamente diversi. Questa variazione nella cura può portare a una variazione nel risultato.

• Gestione emodinamica: nonostante l'opinione degli esperti secondo cui la pressione arteriosa dovrebbe essere mantenuta entro il 20% rispetto al basale, diversi studi hanno dimostrato che oltre il 40% dei pazienti soffre di ipotensione profonda in sala operatoria, definita come pressione arteriosa sistolica di 79 mmHg o inferiore. È stato dimostrato che questi livelli di pressione sanguigna sono associati a danno renale acuto, ischemia miocardica e morte.
• Strategie di ventilazione intraoperatoria: un recente studio prospettico randomizzato nella chirurgia addominale maggiore ha dimostrato che l'uso di bassi volumi correnti intraoperatori riduce il rischio di complicanze polmonari postoperatorie, tra cui polmonite e reintubazione, di oltre il 50%, senza costi aggiuntivi o eventi avversi. L'uso di grandi volumi correnti e la mancata somministrazione di manovre di reclutamento intraoperatorie è molto diffuso.
• Blocco neuromuscolare (paralisi): l'uso del blocco neuromuscolare intraoperatorio per molti pazienti sottoposti ad anestesia generale è necessario per ottimizzare le condizioni chirurgiche e prevenire lesioni catastrofiche dovute a movimenti involontari del paziente. Tuttavia, diversi studi hanno ora dimostrato che la maggior parte dei pazienti soffre di blocco neuromuscolare residuo alla conclusione dell'intervento chirurgico, con conseguente aumento marcato del rischio di ipossia postoperatoria, polmonite, reintubazione e permanenza prolungata in sala di risveglio.
• Equilibrio dei fluidi: sebbene le strategie di somministrazione dei fluidi siano state ampiamente studiate in piccoli studi prospettici, è assente un consenso di base sulla definizione di somministrazione intraoperatoria di fluidi "liberale" rispetto a "restrittiva". Studi prospettici randomizzati controllati sulla somministrazione restrittiva di fluidi combinata con la somministrazione di vasopressori nei casi addominali maggiori hanno dimostrato complicanze notevolmente ridotte e durata della degenza.
• Scelta del fluido: è stato dimostrato che l'uso della terapia con fluido colloidale aumenta i costi senza un miglioramento dei risultati, ma non ci sono segni che l'uso di albumina o colloidi sintetici sia diminuito. Inoltre, nonostante l'evidenza schiacciante che la trasfusione discrezionale di globuli rossi al di sopra di un'emoglobina di 10 mg/dl sia raramente indicata, dati recenti dimostrano la sua continua presenza in molti pazienti perioperatori.

L'uso di cartelle cliniche elettroniche (EHR) con dati preoperatori e intraoperatori dettagliati consente di sviluppare un sistema automatizzato per notificare ai medici la loro conformità sia alle metriche del processo di cura che alle metriche dei risultati. L'obiettivo principale di ASPIRE è fornire agli ospedali un feedback confidenziale aggiustato per il rischio sull'esito e sul processo di variazione delle cure. Inoltre, ASPIRE crea un ambiente attivo di condivisione delle best practice per consentire ai dati di stimolare l'azione.

La letteratura recente ha dimostrato che il feedback a livello ospedaliero potrebbe non essere adeguato per migliorare le prestazioni e gli esiti clinici. Oltre ai dati e al feedback a livello ospedaliero, ASPIRE può diffondere feedback specifici del fornitore che possono ridurre la variazione dell'assistenza nota per avere un impatto su complicanze e costi. ASPIRE utilizza la base di integrazione dei dati EHR sottostante del Multicenter Perioperative Outcomes Group per aggregare e analizzare il processo di cura e i dati sugli esiti.

Ad oggi, non esiste uno standard di anestesia per la pratica di miglioramento della qualità per quanto riguarda il feedback specifico del fornitore. Lo scopo principale di questo studio di ricerca sul programma di QI di ASPIRE è determinare se il feedback specifico del fornitore influisce sulle metriche delle prestazioni di miglioramento della qualità. I ricercatori ritengono che l'inizio dei rapporti di feedback sulle prestazioni dei singoli fornitori ai membri ASPIRE rappresenti un'opportunità unica per valutare l'efficacia di questi strumenti.

Gli investigatori propongono di testare l'ipotesi che le e-mail mensili di feedback specifiche del fornitore sulle metriche di qualità ASPIRE per un periodo di 9 mesi migliorino la conformità del fornitore misurata da un miglioramento del 10% nel punteggio totale delle prestazioni o passando da sotto a sopra il 90% soglia di performance nell'Indice Total Performance Score.

Il processo predefinito di cura e le metriche dei risultati verranno calcolati utilizzando il database MPOG (Multicenter Perioperative Outcomes Group). I dati dei pazienti anonimizzati verranno estratti dal database MPOG in forma aggregata affinché i fornitori di anestesia determinino la loro conformità complessiva al processo di cura e le metriche dei risultati. Le metriche di conformità per ciascun provider verranno archiviate nel database MPOG/ASPIRE. Qualsiasi misura implementata nella produzione tra il 1° luglio 2015 e il 1° luglio 2016 verrà incorporata nell'analisi. Il sistema di miglioramento della qualità genera un'e-mail mensile al fornitore che dichiara le sue prestazioni confrontate con le prestazioni dei loro colleghi per ciascuna misura. Ogni misura viene quindi ricollegata al dashboard ASPIRE basato sul Web in cui il fornitore può rivedere i casi in cui ha fallito su ciascuna misura. La visualizzazione rimuove le informazioni sanitarie protette ma è la rappresentazione del monitoraggio fisiologico, dei farmaci e dei fluidi somministrati, dei valori di laboratorio e degli eventi basati sul tempo della procedura. L'attribuzione del fornitore per ciascuna misura seguirà le specifiche ASPIRE esistenti (disponibili su https://www.aspirecqi.org/aspire-measures). Ogni tipo di fornitore (docente, CRNA, residente/borsista) all'interno di un ospedale che partecipa ad ASPIRE sarà randomizzato individualmente per ricevere o meno l'e-mail elettronica di miglioramento delle prestazioni per un totale di nove mesi. Dopo il completamento del periodo di randomizzazione di nove mesi, tutti i fornitori riceveranno mensilmente e-mail di miglioramento delle prestazioni ASPIRE.

Alla conclusione del progetto, i risultati clinici di interesse saranno estratti dal database MPOG tramite un broker onesto utilizzando i codici ICD-9 e ICD-10 e la mortalità per tutte le cause a 30 giorni.

Misure di qualità ASPIRE: Descrizione della misura BP 01: Evitare l'ipotensione intraoperatoria (pressione arteriosa media inferiore a 55 mmHg) BP 02: Evitare intervalli nella misurazione della pressione arteriosa sistolica o media superiori a 10 minuti GLU 01: Percentuale di casi con glicemia intraoperatoria > 200 (tra inizio anestesia e fine anestesia) con somministrazione di un bolo di insulina o infusione o ricontrollo del test della glicemia GLU 02: Percentuale di casi con glucosio < 60 (tra l'inizio dell'anestesia e la fine dell'anestesia con un ricontrollo del test del glucosio o somministrazione di soluzione contenente destrosio (tra l'inizio dell'anestesia e la fine dell'anestesia e fine anestesia + 2 ore) NMB 01: Percentuale di casi che ricevono un farmaco per blocco neuromuscolare non depolarizzante che hanno un conteggio TOF documentato NMB 02: Percentuale di casi che ricevono un farmaco per blocco neuromuscolare non depolarizzante con somministrazione di inversione agente PUL 01: Percentuale di casi con volumi correnti mediani inferiori a 10 ml/kg di peso corporeo ideale (IBW) TRAN 01: Misurazioni dell'emoglobina o dell'ematocrito prima di ogni trasfusione per i pazienti che ricevono trasfusioni intraoperatorie discrezionali di globuli rossi TRAN 02: Evitare l'ematocrito post-trasfusionale maggiore del 30%

Analisi statistica:

Tutte le analisi statistiche saranno completate utilizzando un set di dati non identificato per il quale l'analista non avrà alcun collegamento con ciascuno dei nomi univoci dell'individuo. Gli investigatori combineranno diversi processi chiave di misure di assistenza in un pacchetto di processi di assistenza per l'analisi. Il pacchetto per ciascun centro partecipante includerà il processo delle misure di qualità dell'assistenza incluse nel mese 1 del programma di feedback via e-mail. Se ci fosse più di un'istanza che un provider potrebbe superare o fallire per un caso specifico, se il provider ha superato o fallito almeno una volta, passerebbe o fallirebbe per l'intero caso. L'esito primario sarà la percentuale di fornitori che ottengono un miglioramento delle prestazioni dall'inizio alla fine del periodo di studio. Gli investigatori escluderanno i fornitori che hanno già soddisfatto tutte le soglie metriche per l'analisi primaria.

La nostra analisi primaria includerà tutti i fornitori. L'analisi secondaria includerà gli artisti che non soddisfano le misure di soglia. Il miglioramento delle prestazioni sarà determinato con il seguente metodo:

1. Verranno sommati i tassi di rendimento per le misure del pacchetto di ciascun sito. Questo totale sarà noto come Punteggio totale delle prestazioni. L'indice del punteggio totale delle prestazioni sarà il punteggio diviso per il numero di misure nel pacchetto.
2. Il miglioramento è definito come una variazione maggiore o uguale al 10% dell'indice di prestazione dall'inizio alla fine dello studio, OPPURE
3. Indice del punteggio totale delle prestazioni che supera la soglia del 90% tra l'inizio e la fine dello studio.

La soglia per quello che sarà considerato un esecutore che non soddisfa le misure di soglia sarà determinata esaminando la distribuzione della conformità del pacchetto. La randomizzazione è predeterminata all'inizio del progetto e NON si basa sul fatto che il fornitore sia classificato come esecutore che soddisfi o meno le misure di soglia. Il tasso di conformità di riferimento di ciascun fornitore sarà determinato dalle prestazioni dell'e-mail di feedback del primo mese. Inoltre, gli investigatori eseguiranno un'analisi secondaria per verificare se i fornitori che hanno soddisfatto tutte le metriche di soglia prima del progetto sono ulteriormente migliorati durante il periodo di studio. È prevista un'analisi per sottogruppi escludendo il centro di coordinamento.

L'analisi primaria includerà solo i siti in cui tutti i tipi di fornitori sono randomizzati (frequentanti/residenti/CRNA). I siti in cui un tipo di fornitore (vale a dire frequentante o CRNA) è stato randomizzato e l'altro tipo di fornitore non lo era, saranno inclusi in un'analisi secondaria.

Per valutare l'ipotesi primaria degli investigatori sull'impatto delle e-mail specifiche del fornitore sulla conformità complessiva durante il periodo di studio di nove mesi, verrà utilizzato un modello lineare generalizzato a misure ripetute (GLM). Verranno riportate le analisi tra soggetti (randomizzazione a e-mail) e all'interno dei soggetti (conformità). L'analisi primaria sarà stratificata per tipo di provider (faculty, fellow, resident e CRNA). È prevista un'analisi per sottogruppi escludendo il centro di coordinamento.

Affinché l'analisi secondaria dei ricercatori determini se un fornitore che ha già soddisfatto la metrica di prestazione della soglia prima dello studio ha ulteriormente aumentato la propria conformità, verrà utilizzata una regressione lineare.

Le analisi degli esiti verranno eseguite solo utilizzando i dati relativi alle operazioni di ricovero / giorno di ricovero delle procedure. In primo luogo, per determinare se i fornitori che ricevono un'e-mail sulla compliance specifica dei partecipanti influiscano sulla morbilità e mortalità combinate complessive di un paziente, verrà utilizzato un modello di regressione logistica binaria. La variabile dipendente sarà combinata morbilità e mortalità come concetto booleano. Le variabili indipendenti inserite nel modello saranno: il fornitore primario E il partecipante principale hanno entrambi ricevuto un'e-mail, il fornitore principale NON ha ricevuto un'e-mail ma il partecipante principale ha ricevuto un'e-mail, il fornitore principale ha ricevuto un'e-mail ma il partecipante principale NON ha ricevuto un'e-mail e-mail, punteggio di comorbilità elixhauser di 2 o più, ASA (concetto binario come 1,2 contro 3,4), età (classificata per decennio di vita), sesso maschile, BMI (definito dalle classificazioni dell'Organizzazione mondiale della sanità). Gli investigatori possono quindi determinare se i fornitori che ricevono e-mail di feedback hanno un tasso di morbilità e mortalità combinato migliorato aggiustato per il rischio. Se gli investigatori ritengono che ciò sia vero, verrà eseguita un'analisi di mediazione a livello di fornitore per determinare se la nostra variabile indipendente (e-mail ricevuta) influenza la variabile del mediatore (tasso di conformità del pacchetto) che quindi influenza la variabile dipendente (esito dell'interesse). Gli investigatori riporteranno l'effetto diretto della ricezione dell'e-mail sul tasso di esito del fornitore, nonché l'effetto indiretto dell'e-mail che passa attraverso il tasso di conformità del pacchetto per influenzare il tasso di esito. Questi valori saranno riportati come la proporzione dell'effetto totale mediata dalla compliance. Verranno inoltre eseguite analisi di sensibilità per residenti/borghi e CRNA. È prevista un'analisi per sottogruppi escludendo il centro di coordinamento.