콜롬비아 수술 결과 연구 - COLSOS (COLSOS)

이 연구의 일반적인 목적은 콜롬비아 기관에서 수술을 받은 환자의 병원 내 수술 후 사망률을 설명하는 것입니다.

우리는 또한 콜롬비아에서 수술을 받은 환자의 사회인구학적 및 임상적 변수를 특성화하고, 콜롬비아에서 수술과 관련된 2차 수술 후 임상 결과를 결정하고, 설치된 수술 용량 및 참여 보건 센터의 인프라를 설명하는 것을 목표로 합니다.

이 연구는 콜롬비아 전역에서 수행될 것입니다. 가능한 한 수술을 시행하는 기관을 최대한 많이 포함할 것입니다. 지역당 최소 2~3개의 기관이 있을 것으로 예상합니다. 현재 65개의 확인된 참여 기관이 있으며 영토 전체에 걸쳐 257개 기관과 예비 상호 작용을 수행했습니다. 참여 센터 및 연구자 명단은 지속적으로 업데이트될 예정이며 최종 명단은 최종 보고서에 첨부될 예정이다.

1353명의 환자에 대한 표본 크기 추정치를 만들어 1차 목표에서 유의성을 달성하는 데 필요한 하한을 설정했습니다. 추정치는 Hanna 등의 연구에서 얻은 콜롬비아의 수술 후 사망률로 이루어졌습니다. 0.74%(13), 알파 값 0.05, 정확도 0.5%, 설계 효과 1.2입니다. 또한 연구의 특성상 무작위배정이 불가능하다. 그럼에도 불구하고 가능한 모든 환자를 포함하는 것을 목표로 하기 때문에 편의 샘플링이 고려됩니다.

데이터의 설명 분석이 수행됩니다. 연속 변수는 정규성 테스트(Shapiro Wilk 또는 Kolmogorov Smirnov)를 통해 평가됩니다. 변수가 정규 분포를 갖는 경우 평균(중심 경향 측정) 및 표준 편차(분산 측정)로 표시됩니다. 반대로 변수가 비정규 분포를 갖는 경우 중앙값(중심 경향 측정)과 사분위수 범위(분산 측정)로 표시됩니다.

정규 분포를 갖는 연속 데이터는 비교 대상의 수에 따라 파라메트릭 테스트로 연구됩니다. 두 개 이상의 그룹을 비교해야 하는 경우 학생 t-테스트 또는 ANOVA를 사용합니다. 비정규 분포가 있는 연속 데이터의 경우 비모수 테스트가 사용됩니다. 두 그룹을 비교하는 경우 Mann Whitney 테스트를 사용하고 세 그룹 간에는 Kruskal Wallis 테스트를 사용합니다. P-값은 통계적으로 유의미한 < 0,05로 간주됩니다. 범주형 변수는 절대 빈도와 비율로 표시됩니다. 범주형 데이터는 수집 후 데이터를 얻기 위해 편리하게 카이 제곱 테스트 또는 피셔 테스트를 사용하여 두 그룹 간에 비교됩니다.

로지스틱 회귀는 개인, 도시 또는 지자체, 부서 및 국가별로 다단계로 수행됩니다. 위험 요인과 주요 결과 간의 연관성을 평가하고 교란 요인의 차이를 조정합니다. 병원 내 사망률과 관련된 모든 잠재적 위험 요소를 포함하는 특정 사망률 비교를 위해 다변량 로지스틱 모델이 생성됩니다. 공선성을 피하기 위해 분산 인플레이션 계수가 2보다 큰 가능한 위험 요인 변수는 제외되었습니다.

이 연구에 참여하기 위해 관심있는 연구자와 기관을 유치하기 위해 네 가지 전략이 제안됩니다. 조직의 공식 메일을 통한 콜롬비아 외과 협회의 지원으로 인해 전국의 수술 과정이 있는 모든 진료소 및 병원에 일반화된 초대가 이들 기관의 관심을 끌기 위한 연구 연구의 일반 정보와 함께 발송됩니다. 또한 저널과 일반 외과 학회 웹 사이트 모두에서 콜롬비아 외과 협회의 저널과 웹 사이트에 등록이 게시되어 참여에 관심이 있는 학생, 인턴, 의사, 레지던트 및 전문가가 게시됩니다. 마지막으로, ColombianSurg Collaborative 소셜 네트워크(Instagram, Twitter, Facebook 및 공식 웹사이트)를 통한 음성 대 음성 커뮤니케이션 및 대량 보급을 배제할 수 없습니다.

기관 및 부서와의 조정: 각 지역 및 기관에 대한 구체적이고 개인화된 관심을 생성하기 위해 계층적 관리 조직이 설정되었습니다(그림 3). 또한 연구원은 인스턴트 메시징 그룹, 이메일 및 공식 웹 사이트와 같은 서비스에 제공될 다양한 플랫폼을 통해 ColombianSurg Collaborative 팀과 통신할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.