膵臓手術 - 最適な症例数のしきい値と予測精度 (PaSuT)

主な研究課題:

• 年間最小量の閾値として適切であり、著しく低い院内死亡率に関連する特定の介入症例数を特定できるか?
• 症例数の影響に関するこれまでのほとんどすべての研究は、特定の年の症例数と同年の転帰の質との間の記述的な関連性のみを示しています。 この研究の目的は、前年の手術件数を予測変数として使用した場合に、記載された相関関係が実証できるかどうかを調査することです。 この研究は、手術症例数、具体的には1年間の症例数と翌年の院内死亡率に予測価値があるかどうかを明らかにしようとしている。

背景：

数多くの研究により、さまざまな外科手術の症例数と結果の質との間に相関関係があることが実証されています。 例えば、患者数の多い病院（HVH）で手術を受けた患者は、患者数の少ない病院（LVH）で手術を受けた患者に比べて、死亡率、生存率、合併症率、再手術率が低かった。 HVH と LVH に細分化するには、具体的な症例数、またはグループごとの手術数や診療所数が等しい四分位数または五分位数の制限が使用されました。 研究の目的は、恣意的な決定を回避し、スプライン モデル化されたケースロード項を使用してこれらの制限を客観的に決定することです。

これまでの調査結果の限界の 1 つは、同じ年の限られた数の症例と結果の質を使用しているため、一般化できない可能性があることです。 ただし、将来の結果の質に対する症例数の予測重要性を決定する上で、前年の件数が重要であることに注意することが重要です。 最近の研究 (出版中) では、HVH 間では、異なる年の間であっても、結果の質に大きなばらつきがあることが報告されています。 したがって、質の高い転帰の予測因子として症例数を使用すると過大評価につながる可能性があるという仮説が立てられました。

方法:

2010 年から 2019 年までのドイツ全国の病院請求データ (DRG 統計) が分析されます。 リスク調整後の死亡率が決定されます。 この目的のために、次の変数の死亡リスクを調整するロジスティック回帰モデルが計算されます。性別、年齢、入院の緊急度、切除年、診断（悪性新生物対良性新生物対尊厳不明の新生物対急性膵炎対急性膵炎）。慢性膵炎と他の膵臓疾患の比較）、追加の手術（静脈切除術/多内臓切除術/動脈切除術/脾臓摘出術/胆嚢摘出術/胆道ドレナージ/透析手術）および選択された併存疾患。 手術の範囲と技術的な困難さを反映するために追加の手術を分類するには、Mihaljevic et al、2021 に記載されている分類システムをわずかに変更して使用します (PMID: 33386130)。 Elixhauser の定義は、Quan et al., 2005 (PMID: 16224307) に記載されているように、併存疾患に使用されます。 考慮すべき併存疾患の選択は、Hunger et al、2022 年の出版物 (PMID: 35525416) に基づいています。

ケースナンバー効果は、自然な 3 次スプラインを使用してモデル化されます。 10、20、40、60、80、90 番目の症例数パーセンタイルがノード ポイントとして使用されます。 症例数の関数としての調整後の病院死亡率は、推定周辺平均を使用して決定されます。 スプラインの局所的な極値 (最大値と最小値) は、1 番目と 2 番目のグラフ導関数を使用して決定されます。

さまざまな回帰モデルは、今年または前年の操作の症例数を使用して計算されます。 モデルの予測精度は、シグナル検出理論から確立された尺度 (AUC、感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率) を使用して決定されます。 個々の切除手順のサブグループ分析が実行されます。