Readmissões evitáveis ​​para pacientes hospitalizados com pneumonia adquirida na comunidade (R3P)

I. Objetivos

O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de previsão de risco baseado em dados administrativos para identificar readmissões em 30 dias potencialmente evitáveis ​​de pacientes hospitalizados com pneumonia adquirida na comunidade (PAC). O foco está nas readmissões potencialmente evitáveis ​​porque nem todas as readmissões hospitalares podem ser influenciadas por intervenções destinadas a diminuí-las.

Os objetivos específicos deste projeto são:

1. avaliar a precisão dos códigos de diagnóstico de alta da Classificação Internacional de Doenças, Décima Revisão (CID-10) para PAC, usando uma revisão retrospectiva estruturada de prontuários como método de referência.
2. estimar a taxa de reinternações por todas as causas no mesmo hospital em 30 dias e um ano após a alta para pacientes internados com PAC.
3. estimar as porcentagens de pacientes com PAC que falecem em 30 dias e um ano após a alta sem reinternação hospitalar.
4. estimar a porcentagem de reinternações não planejadas para pacientes hospitalizados com PAC por meio de uma revisão retrospectiva estruturada de prontuários.
5. descrever razões relacionadas e não relacionadas à pneumonia para readmissão em pacientes hospitalizados com PAC usando uma revisão retrospectiva estruturada de prontuários.
6. quantificar a probabilidade de uma reinternação não planejada ser evitável usando a análise de classes latentes com base nas classificações independentes de quatro revisores.
7. investigar a distribuição da reinternação potencialmente evitável e o tempo desde a alta desde a internação índice.
8. identificar as características derivadas dos dados de sinistros administrativos que se associam de forma independente à readmissão potencialmente evitável.
9. derivar e validar internamente um modelo de predição de risco baseado em dados de reclamações administrativas para identificar readmissão em 30 dias potencialmente evitável de pacientes hospitalizados com PAC.
10. identificar as características extraídas do prontuário que estão independentemente associadas à reinternação potencialmente evitável.
11. derivar e validar internamente um modelo de previsão de risco baseado em dados de prontuários médicos para identificar reinternação em 30 dias potencialmente evitável de pacientes hospitalizados com PAC.
12. comparar a precisão geral, a discriminação e a calibração do modelo de predição de risco baseado em dados administrativos versus dados de registros médicos para identificar a readmissão em 30 dias potencialmente evitável de pacientes hospitalizados com PAC.
13. para validar externamente modelos de previsão de risco publicados para readmissão em 30 dias potencialmente evitável.

II. Design de estudo

R3P é um estudo de coorte observacional retrospectivo de pacientes adultos consecutivos com alta de dois hospitais com código de diagnóstico de PAC. As fontes de dados incluem dados de alta hospitalar coletados rotineiramente e análises retrospectivas de prontuários.

III. Centros de estudo participantes e ambiente

O estudo será conduzido em um hospital universitário e um hospital geral nos Alpes do Norte, na França. Com capacidade para 1.362 leitos de cuidados intensivos, o hospital universitário de Grenoble atende uma população predominantemente urbana de 675.000 habitantes e registrou 135.999 internações em 2014. O hospital geral de Annecy tem capacidade para 896 leitos de cuidados intensivos e registrou 70.651 internações em 2014.

4. Coleção de dados

Dois assistentes de pesquisa clínica realizarão uma revisão retrospectiva estruturada de prontuários usando um instrumento computadorizado de coleta de dados. As seguintes variáveis ​​serão registradas para internações índice:

• identificadores de paciente e internação hospitalar;
• características basais do paciente, incluindo dados demográficos, condição comórbida preexistente, classe de risco do índice de gravidade da pneumonia (PSI), exame físico e achados laboratoriais na admissão, achados de raios-X ou tomografia computadorizada dentro de 48 horas após a admissão, investigação microbiológica inicial;
• antibioticoterapia intra-hospitalar e tratamentos associados;
• índice de internação hospitalar (admissão na UTI, complicações relacionadas e não relacionadas à pneumonia);
• exame físico e achados laboratoriais na alta;
• plano de alta e tratamentos;

As seguintes variáveis ​​serão registradas para a primeira readmissão dentro de um ano após a alta:

• identificadores de paciente e internação hospitalar;
• exame físico e achados laboratoriais na readmissão, achados de raios-X ou tomografia computadorizada dentro de 48 horas após a readmissão;
• internação em UTI;
• complicações relacionadas e não relacionadas à pneumonia;
• razões primárias e secundárias para reinternações.

Como parte do sistema de pagamento prospectivo baseado no grupo francês relacionado ao diagnóstico (DRG), os dados informatizados de alta hospitalar incluem identificadores de paciente e internação hospitalar, datas de admissão e alta, idade, sexo, tempo de permanência, local de alta, CID-CID primário e secundário 10 códigos de diagnóstico de alta (até 99) para internação índice e readmissão. A codificação da CID-10 segue as diretrizes nacionais e é feita por técnicos ou médicos treinados, dependendo do hospital. Os codificadores geralmente abstraem os diagnósticos das anotações do médico, embora anotações de admissão, anotações de progresso diário, relatórios de consulta, diagnóstico por imagem e tratamentos sejam rotineiramente registrados no prontuário médico. Os dados de alta são auditados externamente por meio da reabstração de uma amostra aleatória de internações todos os anos.

V. Gerenciamento de dados

Para garantir a qualidade ideal, todos os dados coletados retrospectivamente pela revisão do prontuário serão inseridos eletronicamente pelos assistentes de pesquisa clínica usando um código de identificação pessoal e um sistema de coleta de dados baseado na Web protegido por senha. Os assistentes de pesquisa clínica receberão treinamento formal nos métodos de captação e registro de dados. Será distribuído um manual de operação que inclua definições e fontes de dados aceitáveis ​​para todas as variáveis. A confiabilidade da abstração de dados será avaliada pela seleção aleatória de casos para coleta independente por um médico praticante.

VI. Análise estatística

1. Visão geral

   Os conjuntos de dados administrativos de alta hospitalar serão vinculados a casos abstratos de registros médicos usando identificadores de paciente e internação hospitalar. Se um paciente for internado mais de uma vez durante o período do estudo, apenas a primeira internação será incluída como admissão índice.

2. Precisão dos códigos de diagnóstico de alta da CID-10 para PAC

   A precisão dos códigos de diagnóstico de alta da CID-10 será avaliada usando três métodos de referência:

   1. Anotação no prontuário médico e/ou carta de alta do diagnóstico de PAC.
   2. Anotação no prontuário médico de ≥ 1 sintoma respiratório (tosse, produção de escarro, dispneia, taquipneia ou dor pleurítica) e ≥ 1 achado de ausculta (estertores ou crepitações) e ≥ 1 sinal de infecção (temperatura > 38°C, tremores ou contagem de glóbulos brancos >10.000/µL ou <4.000/µL) e um novo infiltrado na radiografia de tórax ou tomografia computadorizada realizada dentro de 48 horas após a admissão.
   3. Um composto de #a e/ou #b

   Estimativas pontuais de valor preditivo positivo, juntamente com intervalos de confiança (IC) de 95%, serão relatadas para os três métodos de referência, separadamente.

3. Atribuição de motivos de readmissão

   Quatro médicos, que são membros de um painel de revisão clínica, revisarão independentemente os registros médicos tanto para internação quanto para readmissão. Os membros do painel são internistas gerais, especialistas em doenças infecciosas ou respiratórias com experiência clínica no tratamento de pacientes com PAC. Consistente com Jasti et al. (CID 2008;46:550-6), cada médico revisor usará critérios predefinidos para categorizar o motivo da reinternação como:

   1. piora dos sinais ou sintomas relacionados à pneumonia;
   2. condição(ões) comórbida(s) nova(s) ou piora independente de pneumonia;
   3. qualquer combinação de razões relacionadas a pneumonia e comorbidades.

   Os revisores atribuirão independentemente o principal motivo da readmissão, usando as categorias mutuamente exclusivas publicadas por Halfon et al. (J Clin Epidemiol 2002;55:573-87).

   A concordância entre os avaliadores quanto ao motivo da reinternação será quantificada por meio do Kappa de Cohen.

4. Identificando reinternações potencialmente evitáveis

   Consistente com van Walraven et al. (CMAJ 2011;183:e1067-72), quatro revisores médicos usarão uma escala ordinal de 6 pontos para avaliar se a readmissão é um evento adverso e se o evento adverso poderia ser evitado. Uma readmissão com uma classificação acima de três em ambos os domínios será classificada como potencialmente evitável por este revisor. A probabilidade de uma readmissão ser evitável será quantificada usando análise de classe latente com base na classificação independente por quatro revisores.

5. Desenvolvimento de um modelo de previsão de risco baseado em dados de prontuários médicos

   Derivaremos um modelo de regressão logística multivariada para quantificar a probabilidade de que a reinternação em 30 dias seja evitável. A amostra de desenvolvimento incluirá todas as reinternações de 30 dias para pacientes adultos hospitalizados com PAC. O resultado de interesse é uma readmissão potencialmente evitável dentro de 30 dias após a alta. Usaremos dados resumidos de prontuários médicos tanto para a hospitalização quanto para a readmissão. Preditores candidatos serão identificados combinando os resultados de uma revisão sistemática da literatura com as opiniões de especialistas de campo.

6. Desenvolvimento de um modelo de previsão de risco baseado em dados de sinistros administrativos

   Em uma análise separada, derivaremos um modelo de regressão logística multivariável para quantificar a probabilidade de readmissão em 30 dias ser evitável. A amostra de desenvolvimento incluirá todas as reinternações de 30 dias para pacientes adultos hospitalizados com PAC. O resultado de interesse é uma readmissão potencialmente evitável dentro de 30 dias após a alta. Usaremos apenas dados administrativos e o modelo será baseado em combinações de códigos diagnósticos entre a internação índice e a readmissão. Preditores candidatos serão identificados pela revisão de modelos publicados em combinação com as opiniões de especialistas de campo.

7. Validação interna de modelos de previsão de risco

Usaremos bootstrapping para quantificar o otimismo no desempenho aparente dos modelos de predição clínica. A discriminação será quantificada pela estatística de concordância (c). A calibração será investigada graficamente e formalmente avaliada pelo teste de inclinação de calibração.

VII. Danos e segurança

Neste estudo observacional retrospectivo, eventos adversos graves serão coletados por meio de uma revisão estruturada de prontuários, incluindo mortalidade intra-hospitalar, complicações devido à PAC ou manejo da PAC, comorbidade nova ou piora, internação na UTI e mortalidade fora do hospital.

VIII. Auditoria

O monitoramento dos processos e documentos do estudo será conduzido por pessoal designado pela Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) no hospital universitário de Grenoble.