수술 중 저혈압을 줄이기 위한 임상 결정 지원 시험

수술 전 결정 지원:

환자의 과거 의료 기록 및 동반 질환을 기반으로 공급자는 차트의 수술 전 섹션에 있는 두 메시지 중 하나를 받았습니다. 환자에게 신부전, 울혈성 심부전 또는 허혈성 심장 질환의 과거 병력이 있는 경우 제공자는 환자가 저혈압의 후유증이 발생할 위험이 높다는 메시지를 받았습니다. 환자가 이전 마취 동안 저혈압(평균 동맥압(MAP)<65mmHg로 정의)이 15분 이상 지속된 경우 제공자는 환자가 수술 중 저혈압이 발생할 위험이 높다는 메시지를 받았습니다. 환자의 과거 의료 기록을 기반으로 공급자는 0개, 1개 또는 2개의 메시지를 받습니다.

수술 중 결정 지원:

수술 중 기록의 바이탈 징후 섹션에 평균 동맥압(MAP)을 나타내는 선이 추가되었습니다. 환자의 저혈압 누적 시간이 10분 이상인 경우(MAP<65 mmHg로 정의) 화면 오른쪽 하단에 노란색 경고가 표시되었습니다. 환자의 저혈압이 20분 이상 지속되면 경고가 빨간색으로 변경되었습니다.

데이터 분석:

모든 연구 데이터는 이전에 출판된 UCLA(University of California, Los Angeles) 수술 전후 데이터 웨어하우스(PDW)의 마취 및 수술 전후 의학과를 통해 수집되었습니다. PDW는 데이터 분석 및 보고를 위해 EPIC에서 만든 관계형 데이터베이스인 Clarity를 ​​사용하여 전자 의료 기록(EMR)에 입력된 모든 관련 임상 데이터를 포함하는 구조화된 보고 스키마입니다. Clarity에는 원시 임상 데이터가 포함되어 있지만 PDW는 이러한 유형의 메트릭을 생성하는 데 안정적으로 사용할 수 있도록 데이터를 구성, 필터링 및 개선하도록 설계되었습니다. 마지막으로 PDW 서버는 자동화된 이메일 보고서 및 웹 기반 그래픽 대시보드 생성을 허용하기 위해 다른 의료 시스템 리소스와 상호 작용합니다.

저혈압 분석:

각 경우에 대해 저혈압은 환자가 미리 정의된 MAP mmHG 임계값(이전에 보고된 Salmasi 논문) 미만의 혈압으로 보낸 총 시간(60-65, 55-60, 50-55 및 <50)으로 정의되었습니다. 수술 중 저혈압 발생률에 대한 경로 롤아웃의 효과를 확인하기 위해 조사관은 몇 가지 분석을 수행할 계획입니다.

1. 경로 실행 전 12개월부터 실행 후 12개월까지 매달 0-10분, 11-20분 및 >20분의 범위에서 위에 정의된 저혈압을 경험한 사례의 백분율(컷- 결정 지원 시스템에서 사용되는 포인트)가 계산됩니다.
2. 본질적으로 환자는 저혈압 또는 저혈압 후유증의 위험에 따라 CDS 프로그램의 4가지 경로 중 하나에 할당되었습니다. 조사관은 4가지 경로(저혈압 메시지, 높은 합병증 위험 메시지, 두 메시지 모두, 메시지 없음) 각각에 대해 하위 그룹 분석을 수행하여 제공자의 응답이 받은 메시지에 따라 다른지 확인합니다.

수술 후 AKI에 대한 의사결정 지원의 효과 분석:

수술 후 AKI를 감소시키는 경로의 효과를 결정하기 위해(KDIGO 기준에 따라 바이너리 인스턴스 0 대 1,2,3 단계로 정의됨) 연구자는 다음 분석을 수행했습니다.

환자 특성(연령, 성별, ASA 등) 및 연구 변수(저혈압, AKI 포함)는 사전/사후 개입으로 계층화된 평균(SD) 및 빈도(%)를 사용하여 요약됩니다. 그런 다음 조사관은 Sun 등이 식별한 위험 요소를 기반으로 수술 후 AKI에 대한 위험 점수를 생성합니다. 구현 후 그룹의 각 환자에 대해 조사관은 R V3.5.1(Vienna, AU www.r-project.org)의 성향 점수 매칭을 사용하여 유사한 AKI 위험이 있는 구현 전 그룹의 환자를 식별합니다. 조사관은 매칭 전후의 표준화된 평균 차이(SMD) 플롯을 탐색하여 매칭 알고리즘의 성능을 평가합니다. 매칭이 부적절하다고 판단되는 경우(매칭 변수에 대해 SMD > 0.1) 조사관은 제곱 항, 상호 작용 또는 조사관이 적절한 일치라고 생각하는 캘리퍼 폭 확장(표준 시작 폭에서 성향 점수의 로짓의 0.2*SD). 매칭이 성공적으로 이루어지면 조사관은 2개월 휴약 기간을 허용한 후 출시 전 12개월부터 출시 후 12개월까지 매월 저혈압 발생률을 분석하여 개입의 효과를 평가합니다. Wagner 등이 설명한 중단된 시계열 접근 방식을 사용합니다. 알.

중재의 효과가 저위험 환자에게는 무시해도 될 정도의 영향을 미칠 가능성이 높기 때문에 조사관은 AKI 고위험 환자에 대해 하위 그룹 분석을 수행하고 위에서 설명한 것과 유사한 방법론을 사용할 것입니다.

마지막으로, 조사관이 위에서 설명한 프로세스에 따라 AKI의 상당한 감소를 관찰하는 경우 조사관은 이 감소가 저혈압을 통해 매개될 것이라고 가정하고 Baron과 Kenny의 매개 단계를 사용하여 이를 테스트합니다.

1. 첫째, 위험 일치 코호트에서 조사관은 구현 후 AKI 비율이 감소했음을 보여줄 것입니다(중요한 경로 C).
2. 다음으로 조사관은 중재가 위와 유사한 방식으로(유의한 경로 A) 적어도 하나의 저혈압 범주(60-65, 55-60, 50-55, <50)에서 소요되는 시간 감소와 관련이 있음을 보여줄 것입니다.
3. 마지막으로 조사관은 모델에 저혈압 정보를 포함시킨 후 개입과 AKI 사이의 연관성이 사라지거나(또는 감소됨) 소벨의 테스트를 사용하여 p-값을 얻어 개입 계수의 상당한 감소를 테스트한다는 것을 보여줄 것입니다.

위의 이러한 단계 중 하나라도 실패하면(a,b,c) 조사관은 AKI의 감소가 저혈압을 통해서만 매개되었다고 결론을 내릴 수 없습니다.