수술 위험 예측 도구의 평가.

소개: 현대 수술에서 수술 전후 사망 예측은 치료 옵션의 가용성, 수술 결과를 개선하는 수단 및 적절한 환자 정보로 인해 매우 중요합니다. 그러나 환자의 이질성과 여러 위험 예측 도구의 존재는 수술 전후 사망률의 예측을 복잡하게 만듭니다. 따라서 예후 도구는 수술 전 변수 분석을 기반으로 개발됩니다. 가장 일반적으로 사용되는 모델은 POSSUM, ACS-NSQIP, NELA 및 POTTER입니다. 이 모델은 각기 다른 예후 가치를 지닌 서유럽 및 북미 인구에서 평가되었습니다.

목표: 그리스 인구에서 앞서 언급한 위험 예측 도구의 예측 정확도 비교 분석.

재료 및 방법: 이 연구는 다기관, 비간섭적, 전향적 및 관찰적이며 일반 수술의 응급 개복술을 받는 환자를 포함합니다. 한 입원에서 여러 수술을 받은 경우 첫 번째 수술을 포함합니다. POSSUM, NELA, ACS-NSQIP 및 POTTER 모델에서 파생된 임상 실험실 변수는 보안 온라인 데이터베이스인 REDCap(Research Electronic Data Capture)에 익명으로 기록됩니다. 통계적으로 유의미한 결과를 달성하기 위해 포함된 최소 예상 환자 수는 다음과 같습니다. 600. 연구에 제출된 각 센터는 6-12개월의 기간 동안 약 60명의 환자를 포함할 것으로 예상됩니다. 데이터의 통계 분석을 위해 Brier Score가 사용되며 ROC는 통계적 유의성이 0.05 미만입니다.

결론: 본 연구가 완료되면 그리스 인구에서 가장 정확한 수술 전후 위험 예측 도구가 제시될 것으로 기대된다.