자가 보고형 앱 기반 종단 평가를 기반으로 수술 후 회복 및 신경외과 부작용의 영향 결정 - 공동 관찰 연구 프로젝트

수술과 부작용(AE)이 환자의 주관적 안녕에 미치는 영향을 이해하고 분석하는 것은 위험-이익 논의에 유용할 수 있는 객관적인 정보를 제공하므로 가장 중요합니다. 결과 연구의 현재 방법은 정적이고 자원 집약적이며 데이터 누락 문제가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 정상적인 수술 후 경과에 대한 이해가 부족해지고 결과적으로 AE는 일반적으로 AE의 일탈로 정의되므로 일관된 보고가 불가능해집니다. 추가적인 과제로서 그리고 이 주제에 대한 합의 및/또는 권장 사항이 없기 때문에 AE는 환자의 주관적 웰빙에 대한 AE의 영향을 무시하는 다양한 분류를 사용하여 등급이 지정됩니다. 예를 들어, 가장 많이 사용되는 AE 등급 시스템은 치료 기반 Clavien-Dindo-Grading 시스템(CDG, doi:10.1097/01.sla.0000133083.54934.ae)이며, 이는 약물요법 및/또는 수술을 통해 치료되지 않는 AE의 중증도를 검출하지 못하는 경우입니다. 새로운 신경학적 결손은 삶의 질에 극적인 결과를 암시할 수 있지만 CDG와 같은 치료 기반 등급 시스템에서는 낮은 등급으로 간주되는 빈번한 AE이기 때문에 이는 중요한 제한 사항입니다. 다른 분류는 신경외과를 위해 특별히 개발되었지만 동일한 제한 사항이 있습니다. 최근 우리 그룹은 이 문제를 해결하기 위해 치료-장애-신경학 등급(TDN, doi:10.1093/neuros/nyab121)을 제안했습니다. TDN 등급은 AE(CDG와 마찬가지로)에 대응하는 데 사용되는 치료법, 관련 신경학적 결손 및 그에 따른 장애를 고려하지만 현재 광범위한 사용 및 검증이 부족합니다. 이는 전달된 치료의 품질에 대한 모니터링, 비교 및 ​​개선을 방해하므로 결과 연구에 심각한 단점이 됩니다.

모든 연령대에 걸쳐 스마트폰 사용이 증가하면서 전례 없는 데이터 수집 기회가 제공되었습니다. 우리는 표준화되고 종단적인 방식으로 환자의 웰빙을 평가하기 위해 스마트폰 애플리케이션(앱)을 만들었습니다. "Op-tracker 앱"이라는 앱입니다. 수술 전후의 고정된 시점에서 종단적, 자가 보고 데이터(0~10점으로 평가된 주관적 웰빙)를 수집합니다. 질병 유형, 수술 유형(현재 4개 범주), AE 설명 및 심각도(CDG 및 TDN 등급에 따라)와 같은 추가 정보도 표준화된 삶의 질(QoL) 설문지(EQ-5D- 5L). 최근 타당성 조사에 설명된 단순화된 버전은 수용도가 높았으며 주요 기술 문제가 없는 것으로 나타났습니다(doi:10.1007/s00701-021-04967-0). 이러한 혁신적인 데이터 수집 기술을 통해 우리는 기존 방법보다 더 적은 리소스를 사용하여 더 높은 밀도의 데이터를 수집할 것입니다.

수술 전후에 환자가 보고한 결과 측정(주관적 웰빙 지수, SWI)을 얻기 위해 "op-tracker 앱"을 사용하여 중재 없이 전향적으로 관찰하는 예비 연구에서 우리는 특정 수술 절차에 대한 정기적인 수술 후 과정을 결정하는 것을 목표로 합니다. 특정 AE의 심각도에 따른 편차도 마찬가지입니다. 우리는 기존 AE 심각도 등급 시스템의 타당성을 평가하고 필요한 경우 환자의 주관적인 안녕과 더욱 일치하는 분류를 제안할 것입니다. 이는 표준적이고 복잡한 수술 후 과정에 대한 필수적인 통찰력을 제공함으로써 환자 정보에 큰 도움이 될 것입니다. 이 새로운 데이터가 과학 문헌에 추가되는 이점 외에도, 자가 보고된 웰빙 및 삶의 질이 "병리학적으로 감소"하는 경우 앱이 AE를 조기에 감지하고 대응할 수 있도록 하여 일상적인 환자 관리를 개선할 수 있기를 바랍니다. 이것이 확인된다면 이 앱은 널리 사용될 수 있으며 그 범위는 전체 신경외과 스펙트럼 또는 심지어 추가적인 수술 하위 전문 분야로 확장될 수 있습니다. 우리는 이를 통해 환자 결과에 대한 표준화된 보고가 증가하고 궁극적으로 보다 증거 기반의 환자 정보 및 의사결정이 이루어질 것으로 기대합니다.