Taxa de mortalidade perioperatória em pacientes indianos com trauma

Introdução

O trauma pode ser definido como um dano infligido ao corpo como resultado de uma força externa e a resposta do corpo a ela associada. É uma das principais causas de morte em todo o mundo, causando quase cinco milhões de mortes anualmente, representando cerca de nove por cento das mortes globais. Destes, apenas as lesões causadas pelo trânsito causam 1,3 milhão, tornando-se a nona principal causa de morte, com um aumento previsto para a sétima principal causa até 2030. No geral, no entanto, o mundo experimentou um aumento na expectativa de vida nos últimos 30 anos, bem como uma diminuição na mortalidade infantil e materna. Com evidências sugerindo que a assistência cirúrgica resulta em pelo menos um milhão de mortes por ano, o dobro do número de mortes maternas, estabeleceu-se que novas métricas de saúde são necessárias para avaliar o desempenho do sistema de saúde.

A iniciativa Cirurgia Segura Salva Vidas da OMS propõe duas métricas: mortalidade no dia da cirurgia e mortalidade intra-hospitalar pós-operatória em 30 dias. A taxa de mortalidade perioperatória introduzida posteriormente (POMR) compreende esses dois. Até o momento, não prevalece um intervalo de tempo padrão para a medição do dia da cirurgia - o mesmo dia da cirurgia foi sugerido por conveniência, enquanto algumas instituições medem 24 horas e outras 48 horas após a cirurgia. Os resultados necessários para calcular o POMR (óbito e número de cirurgias) são facilmente definidos. Além disso, existe a opção de encerrar o acompanhamento na alta, o que torna a métrica adequada para uso em locais com poucos recursos, onde o acompanhamento de 30 dias é raro. São qualidades que fazem do POMR o índice de escolha para o rastreamento da qualidade e segurança da cirurgia no mundo.

Análises de bancos de dados de pacientes cirúrgicos estabelecem alguns fatores que estão mais intimamente ligados à mortalidade perioperatória (POM) do que outros. No trauma, especialmente, o ajuste de risco completo é altamente enfatizado para permitir comparações em nível de hospital e paciente. No entanto, os dados que geram modelos de ajuste derivam em grande parte de países de alta renda, o que é relevante, considerando que nem todos os fatores de risco associados à POM em um ambiente de muitos recursos são aplicáveis ​​em um ambiente de poucos recursos. Isso se deve à escassez de dados sobre programas cirúrgicos em locais com poucos recursos, principalmente na Índia. Como o país enfrenta uma crescente motorização e, com ela, um aumento de pacientes com trauma para os quais os fatores associados à POM são mal compreendidos, é importante preencher essa lacuna de conhecimento.

Portanto, este estudo estimará o POMR e avaliará a associação entre o tipo de intervenção cirúrgica aguda e o POM entre pacientes adultos com trauma em um ambiente urbano indiano.

Objetivos/metas

Estimar o POMR e avaliar a associação entre o tipo de cirurgia aguda e o POM em pacientes adultos com trauma em um ambiente de poucos recursos. Com base no conhecimento do assunto e na experiência clínica, os autores deste artigo formulam a hipótese de que a distribuição da variável multinomial tipo de cirurgia aguda diferirá significativamente entre sobreviventes e não sobreviventes e que essa diferença permanecerá significativa após o ajuste de risco.

Design de estudo

Esta é uma análise retrospectiva do estudo de coorte Towards Improved Trauma Care Outcomes in India (TITCO).

Contexto

Os dados utilizados estão disponíveis no banco de dados TITCO, que inclui um total de 16.047 pacientes traumatizados matriculados prospectivamente em quatro hospitais universitários públicos entre julho de 2013 e dezembro de 2015. As unidades estão todas localizadas em megacidades (Kolkata, Mumbai e Delhi) e classificadas como gratuitas ao público. Os dados foram coletados por meio de um observador treinado e supervisionado no local que anotou sistematicamente os dados de rotina na chegada por meio de observação direta na sala de emergência e por meio da extração de registros médicos. O observador trabalhava em turnos rotativos de 8 horas cobrindo manhã, dia e noite. Os dados dos pacientes admitidos fora dos turnos do observador foram extraídos retrospectivamente dos prontuários dos pacientes. Os pacientes foram acompanhados até a alta hospitalar, ou por 30 dias, ou até o óbito.

Fonte e método de seleção de participantes

O observador no local incluiu pacientes que se apresentaram nos centros participantes, seja por observação direta ou por dados retrospectivos extraídos de registros.

variável explicativa

A principal variável explicativa será o tipo de cirurgia aguda, categorizada usando a classificação de procedimentos cirúrgicos (NCSP) do Nordic Center for Classifications in Health Care (NOMESCO), que é baseada em grupos de sistemas corporais anatômicos funcionais.

Outras covariáveis

A associação entre o tipo de cirurgia aguda e o POM será ajustada para o mecanismo da lesão, idade do paciente em anos, sexo, pressão arterial sistólica, frequência cardíaca, estado de transferência e escala de coma de Glasgow na chegada. Um identificador de centro de saúde será incluído para contabilizar o aninhamento de nível de centro nos dados.

Fontes de dados/medidas

O POMR será calculado para pacientes adultos com trauma submetidos a intervenção cirúrgica aguda dentro de 24 horas da chegada, dividindo o número de pacientes cirúrgicos que morreram dentro de 48 horas da chegada e o número de pacientes que morreram dentro de 30 dias da chegada, com o total número de pacientes operados. O intervalo de tempo de 48 horas para a medição da mortalidade no dia da cirurgia é considerado mais preciso devido ao formato do banco de dados, no qual é informado se o paciente é levado para a sala de cirurgia (SO) em 24 horas ou não. Somente os procedimentos realizados em uma sala de cirurgia sob anestesia regional ou geral se qualificam. O POMR resultante será relatado como uma porcentagem.

Viés

Os observadores que coletaram os dados eram mestres em ciências da saúde e foram treinados pela gerência do projeto. Eles também foram verificados pela gerência do projeto em duas ocasiões, em cada uma das quais uma seleção aleatória de registros de pacientes inscritos foi comparada com aqueles arquivados no hospital. Nenhuma grande discrepância foi identificada durante essas sessões de controle de qualidade.

A inclusão do escore de gravidade da lesão (ISS) no modelo de ajuste de risco, conforme recomendado para prever a mortalidade por trauma pelo American College of Surgeons (ACS), não será feita neste estudo devido ao desempenho ruim do ISS na previsão de mortalidade precoce em pacientes com poucos recursos configurações. Uma pontuação de lesão fisiológica, na forma de pressão arterial sistólica, frequência cardíaca e pontuação GCS, é, no entanto, incluída para ajustar a gravidade da lesão fisiológica. O escore físico ASA e a necessidade de uso de ventilador não serão incluídos, pois essas informações não estão disponíveis no banco de dados.

As limitações do banco de dados não permitem levar em consideração se um paciente foi submetido a alguma cirurgia secundária subaguda fora das primeiras 24 horas, dentro de 30 dias. Assim, as intervenções cirúrgicas subagudas feitas após as primeiras 24 horas não são contabilizadas e, portanto, não são incluídas no denominador para POMR. Efetivamente, ao invés de definir o denominador, como preconiza, como o número total de procedimentos, ele o redefine como o número total de pacientes. Os autores reconhecem que isso não é o ideal, pois confere o risco potencial de superestimar o POMR no caso de um paciente submetido a cirurgia adicional expirar no período perioperatório.

tamanho do estudo

Estudos de simulação de modelos de regressão logística indicam a necessidade de dez eventos, ou seja, pacientes com o desfecho, por parâmetro utilizado no modelo. Para o modelo de regressão logística deste estudo, o tipo de cirurgia aguda responderá por 14 parâmetros, ou seja, coeficientes a serem estimados. O mecanismo de lesão será responsável por quatro parâmetros. Os quatro centros diferentes darão conta de três. Como idade, frequência cardíaca e pressão arterial sistólica serão modeladas usando splines com quatro graus de liberdade, essas variáveis ​​serão responsáveis ​​por três parâmetros cada. Sexo, escala de coma de Glasgow e estado de transferência para um, respectivamente, totalizando 33 parâmetros. Esta análise exigirá, portanto, pelo menos 330 não sobreviventes para permitir a análise de regressão logística de POMR48H e POMR30D. Assumindo um POMR48H de 10%, o tamanho do estudo (o número de adultos que foram submetidos à cirurgia em 24 horas) precisa ser de pelo menos n = 3.300. Todos os pacientes adultos no banco de dados TITCO que receberam intervenção cirúrgica dentro de 24 horas após a chegada serão incluídos e espera-se que forneça um tamanho de estudo suficiente por uma ampla margem.

Variáveis ​​quantitativas

Todas as variáveis ​​quantitativas, ou seja, idade, pressão arterial sistólica, frequência cardíaca e escala de coma de Glasgow serão analisadas como contínuas. Idade, pressão arterial sistólica e frequência cardíaca são consideradas não linearmente associadas à mortalidade, por isso serão modeladas usando termos de suavização de spline com quatro graus de liberdade, resultando em coeficientes para três funções básicas a serem estimadas para cada uma delas. Supõe-se que a escala de coma de Glasgow exiba uma associação linear com a mortalidade.

Métodos e análises estatísticas

R, uma linguagem e ambiente para computação estatística, será usado para todas as análises estatísticas. A análise principal será uma análise de caso completa, na qual serão excluídas as observações com valores ausentes em qualquer uma das variáveis ​​covariáveis. Caso os dados ausentes sejam muito extensos para permitir a análise, será aplicada imputação múltipla usando equações encadeadas. As características da amostra serão relatadas usando medianas e valores nos percentis 25 e 75, bem como valores mínimos e máximos para variáveis ​​quantitativas e proporções para variáveis ​​qualitativas. A associação entre tipo de cirurgia e POMR será avaliada por meio de modelos aditivos generalizados multinível, em duas etapas. Primeiro, as associações brutas entre tipo de cirurgia e POM serão estimadas usando um modelo que não inclui covariáveis ​​adicionais. Em segundo lugar, as associações ajustadas serão avaliadas usando um modelo que inclui as covariáveis ​​listadas acima. Serão utilizados intervalos de confiança de 95% e nível de significância de 5%.

Análises de sensibilidade

Uma análise de sensibilidade será conduzida usando um modelo aditivo generalizado sem levar em conta o aninhamento de nível central.