品質保証基準への準拠傾向の調査

麻酔科のケアは実際にはさまざまなバリエーションがあります。 麻酔科医が患者の併存疾患や処置特有の事象に対応しているため、このバリエーションが適切な場合もあります。 しかし、患者特有の要因を管理した後でも、麻酔科ケアの基本的な要素には説明のつかないかなりのばらつきが存在します。 同じ処置と患者が、まったく異なる麻酔技術、血行動態管理戦略、薬剤を使用して実行できます。 このケアの違いが結果の違いにつながる可能性があります。

• 血行動態管理：血圧はベースラインの20％以内に維持すべきであるという専門家の意見にもかかわらず、いくつかの研究では、患者の40％以上が手術室で重度の低血圧（収縮期血圧79mmHg以下と定義される）を経験していることが実証されている。 これらの血圧レベルは、急性腎障害、心筋虚血、および死に関連していることが実証されています。
• 術中換気戦略：大規模な腹部手術における最近の前向きランダム化試験では、術中一回換気量を低くすると、追加費用や有害事象を伴うことなく、肺炎や再挿管などの術後肺合併症のリスクが 50% 以上減少することが実証されました。 一回換気量を大きくしたり、術中のリクルートメント操作を怠ったりすることが広く行われています。
• 神経筋遮断（麻痺）：手術条件を最適化し、患者の意図しない動きによる致命的な損傷を防ぐために、全身麻酔を受けている多くの患者に対する術中神経筋遮断の使用が必要です。 しかし、現在、いくつかの試験で、ほとんどの患者は手術終了時に神経筋遮断が残存しており、その結果、術後の低酸素症、肺炎、再挿管、および回復室滞在の長期化のリスクが著しく増加することが実証されています。
• 輸液バランス：輸液投与戦略は小規模な前向き試験で広範囲に研究されているが、「寛大な」術中輸液投与と「制限的な」術中輸液投与の定義に関する基本的なコンセンサスは存在しない。 主要な腹部症例に対する制限輸液投与と昇圧剤投与を組み合わせた前向きランダム化対照試験では、合併症と入院期間が著しく減少することが実証されています。
• 輸液の選択：膠質輸液療法の使用は、結果の改善なしにコストを増加させることが実証されていますが、アルブミンや合成コロイドの使用が減少する兆候はありません。 さらに、ヘモグロビンが 10 mg/dl を超える赤血球の随意輸血はめったに適応されないという圧倒的な証拠にもかかわらず、最近のデータは多くの周術期患者で継続的に輸血が行われていることを示しています。

詳細な術前および術中のデータを含む電子医療記録 (EHR) を使用すると、治療プロセスの指標と結果の指標の両方への遵守を臨床医に通知する自動システムを開発できます。 ASPIRE の主な目的は、治療の結果とプロセスの変化に関するリスク調整済みの機密フィードバックを病院に提供することです。 さらに、ASPIRE はアクティブなベスト プラクティス共有環境を構築し、データがアクションを促進できるようにします。

最近の文献では、病院レベルのフィードバックではパフォーマンスや臨床転帰を改善するのに十分ではない可能性があることが実証されています。 病院レベルのデータとフィードバックに加えて、ASPIRE は、合併症やコストに影響を与えることが知られているケアのばらつきを減らす可能性のある医療提供者固有のフィードバックを広めることができます。 ASPIRE は、マルチセンター周術期アウトカム グループの基盤となる EHR データ統合基盤を使用して、ケアのプロセスとアウトカム データを集約して分析します。

現在まで、医療提供者固有のフィードバックに関する品質改善実践のための麻酔基準はありません。 ASPIRE の QI プログラムに関するこの調査研究の主な目的は、プロバイダー固有のフィードバックが品質向上のパフォーマンス指標に影響を与えるかどうかを判断することです。 研究者らは、ASPIRE メンバーに対する個々のプロバイダーのパフォーマンス フィードバック レポートの開始が、これらのツールの有効性を評価するまたとない機会になると考えています。

研究者らは、プロバイダー固有の ASPIRE 品質指標に関するフィードバック電子メールを 9 か月間にわたって毎月送信することで、合計パフォーマンス スコアが 10% 向上するか、下から 90% を超えることでプロバイダーのコンプライアンスが向上するという仮説を検証することを提案しています。合計パフォーマンス スコア インデックスのパフォーマンスのしきい値。

事前に定義されたケアのプロセスと結果の指標は、Multicenter Perioperative Outcomes Group (MPOG) データベースを使用して計算されます。 匿名化された患者データは、麻酔提供者が治療のプロセスと結果の指標に対する全体的な遵守状況を判断するために、MPOG データベースから集合的に抽出されます。 各プロバイダーのコンプライアンス メトリックは MPOG/ASPIRE データベースに保存されます。 2015 年 7 月 1 日から 2016 年 7 月 1 日までの間に本番環境で実施されたすべての対策が分析に組み込まれます。 品質向上システムは、プロバイダーに対して、各測定項目における自社のパフォーマンスと他社のパフォーマンスとの比較を記載した電子メールを毎月生成します。 各測定値はハイパーリンクで ASPIRE Web ベースのダッシュボードに戻され、プロバイダーは各測定値で失敗したケースを確認できます。 この視覚化では、保護された健康情報は削除されますが、生理学的モニタリング、投与された薬剤と水分、検査値、および処置の時間ベースのイベントが表示されます。 各測定値のプロバイダーの帰属は、既存の ASPIRE 仕様 (https://www.aspirecqi.org/aspire-measures で入手可能) に従います。 ASPIRE に参加している病院内の各プロバイダーのタイプ (教員、CRNA、レジデント/フェロー) は、合計 9 か月間、電子パフォーマンス改善電子メールを受信するか受信しないかのいずれかに個別にランダムに割り当てられます。 9 か月のランダム化期間が完了すると、すべてのプロバイダーは毎月 ASPIRE パフォーマンス改善メールを受け取ります。

プロジェクトの終了時には、ICD-9 および ICD-10 コードと全死因 30 日死亡率を使用して、誠実なブローカーを介して MPOG データベースから関心のある臨床転帰が抽出されます。

ASPIRE 品質測定: 測定の説明 BP 01: 術中低血圧の回避 (平均動脈圧が 55 mmHg 未満) BP 02: 収縮期血圧または平均動脈圧測定の 10 分を超えるギャップの回避 GLU 01: 術中血糖値が 200 以上の症例の割合 (200 mmHg 未満)インスリンボーラスまたは注入の投与、またはグルコース検査の再検査を伴う麻酔開始と麻酔終了） GLU 02: グルコースが 60 未満の症例の割合（麻酔開始とグルコース検査の再検査またはブドウ糖含有溶液の投与による麻酔終了の間（麻酔開始の間） NMB 01: 4 連 (TOF) カウントが記録されている非脱分極性神経筋弛緩薬を受けている症例の割合 NMB 02: リバーサルの投与を伴う非脱分極性神経筋弛緩薬を受けている症例の割合薬剤 PUL 01: 一回換気量中央値が 10 ml/kg 理想体重 (IBW) 未満の症例の割合 TRAN 01: 任意の術中赤血球輸血を受けている患者に対する各輸血前のヘモグロビンまたはヘマトロクリットの測定 TRAN 02: 輸血後のヘマトクリットの回避30%を超える

統計分析：

すべての統計分析は、分析者が各個人の一意の名前に戻るリンクを持たない匿名化されたデータセットを使用して完了します。 研究者は、分析のためにいくつかの重要なケアプロセスの尺度をケアプロセスバンドルに結合します。 各参加施設のバンドルには、電子メール フィードバック プログラムの 1 か月目に含まれるケアの質の測定プロセスが含まれます。 特定のケースでプロバイダーが合格または失敗するインスタンスが複数ある場合、プロバイダーが少なくとも 1 回合格または失敗すると、ケース全体で合格または失敗になります。 主な結果は、調査期間の開始から終了までにパフォーマンスの向上を達成したプロバイダーの割合です。 調査者は、一次分析のすべてのメトリックしきい値をすでに満たしているプロバイダーを除外します。

一次分析にはすべてのプロバイダーが含まれます。 二次分析には、しきい値基準を満たしていない出演者が含まれます。 パフォーマンスの向上は次の方法で判断されます。

1. 各サイトのバンドルのメジャーのパフォーマンス レートが合計されます。 この合計は、合計パフォーマンス スコアとして知られます。 合計パフォーマンス スコア インデックスは、スコアをバンドル内の小節数で割ったものになります。
2. 改善は、研究の開始から終了までのパフォーマンス指数の 10% 以上の変化として定義されます。または
3. 研究の開始と終了の間で合計パフォーマンス スコア指数が 90% のしきい値を超えています。

閾値基準を満たさない出演者とみなされる閾値は、バンドル準拠の分布を調べることによって決定されます。 ランダム化はプロジェクトの開始時に事前に決定され、プロバイダーがしきい値基準を満たす実行者として分類されているかどうかには基づいていません。 各プロバイダーのベースライン準拠率は、最初の月のフィードバック電子メールのパフォーマンスによって決定されます。 さらに、調査員は、プロジェクト前にすべてのしきい値指標を満たしていたプロバイダーが調査期間中にさらに改善したかどうかを調査する二次分析を行います。 コーディネーションセンターを除いたサブグループ分析が予定されている。

一次分析には、すべてのプロバイダー タイプ (出席者/常駐者/CRNA) がランダム化されているサイトのみが含まれます。 1 つのプロバイダー タイプ (つまり、出席または CRNA) がランダム化され、もう 1 つのプロバイダー タイプがランダム化されなかったサイトは、二次分析に含まれます。

9 か月の調査期間中にプロバイダー固有の電子メールが全体的なコンプライアンスに及ぼす影響に関する研究者の主な仮説を評価するために、反復測定一般化線形モデル (GLM) が使用されます。 被験者間 (電子メールへのランダム化) および被験者内 (コンプライアンス) の分析がレポートされます。 一次分析は、提供者のタイプ (教員、研究員、研修医、および CRNA) ごとに階層化されます。 コーディネーションセンターを除いたサブグループ分析が予定されている。

研究者が、研究前にすでにしきい値パフォーマンス指標を満たしていたプロバイダーのコンプライアンスがさらに向上したかどうかを判断するための二次分析には、線形回帰が使用されます。

転帰分析は、入院患者/入院当日の手術に関連するデータのみを使用して実行されます。 まず、参加者固有の一括コンプライアンスに関する電子メールを受信したプロバイダーが、患者の全体的な罹患率と死亡率を合わせた影響を与えるかどうかを判断するために、バイナリ ロジスティック回帰モデルが使用されます。 従属変数は、ブール概念として罹患率と死亡率を組み合わせたものになります。 モデルに入力される独立変数は次のようになります。プライマリ プロバイダーとプライマリ参加者の両方が電子メールを受信した、プライマリ プロバイダーは電子メールを受信しなかったが、プライマリ参加者は電子メールを受信した、プライマリ プロバイダーは電子メールを受信したが、プライマリ参加者は電子メールを受信しなかった電子メール、2以上のエリックスハウザー併存疾患スコア、ASA（1,2対3,4の二値概念）、年齢（人生の10年ごとに区切られる）、男性の性別、BMI（世界保健機関の分類によって定義される）。 その後、研究者は、フィードバック電子メールを受信して​​いるプロバイダーがリスク調整された罹患率と死亡率の合計を改善しているかどうかを判断できます。 調査員がこれが真実であると判断した場合、プロバイダーレベルでのメディエーション分析が実行され、独立変数 (受信メール) がメディエーター変数 (バンドル遵守率) に影響を及ぼし、それによって従属変数 (関心のある結果) に影響を与えるかどうかが判断されます。 調査者は、電子メールの受信によるプロバイダーの成果率に対する直接的な影響と、電子メールがバンドル準拠率を通過して成果率に影響を及ぼす間接的な影響を報告します。 これらの値は、コンプライアンスによって媒介される合計効果の割合として報告されます。 居住者/仲間およびCRNAの感度分析も実行されます。 コーディネーションセンターを除いたサブグループ分析が予定されている。