Хирургический контрольный список успеха в Латинской Америке

Цель состояла в том, чтобы определить влияние внедрения контрольного списка хирургической безопасности Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) с точки зрения заболеваемости и смертности у взрослых хирургических пациентов в третичном учреждении здравоохранения в Чили.

После одобрения Institutional Review Board (IRB) (Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Сантьяго, Чили) будет проведен ретроспективный анализ всех хирургических вмешательств у пациентов в возрасте 15 лет и старше с января 2005 г. по декабрь 2012 г. в нашем центре.

Данные о встречах будут включать до 14 диагностических и процедурных кодов Международной классификации болезней 9-го пересмотра, клинической модификации (МКБ-9-КМ), демографические данные, дату поступления и выписки, состояние неотложной помощи, используемую систему здравоохранения и внутрибольничную смерть. Была создана 5-уровневая переменная «высокого риска» для учета хирургической сложности и связанной с ней внутрибольничной летальности (уровень 1, операции с внутрибольничной смертностью <1%; уровень 2, от 1% до <5%; уровень 3). , от 5% до <10%, уровень 4, от 10% до <15%, уровень 5, > или = 15%)6.

Хирургическая неоднородность будет рассчитываться с помощью внутреннего индекса Герфиндаля, который отражает разнообразие или полноту типов процедур, выполняемых в учреждении.

Статистика:

Анализ оценки склонности (PS) будет использоваться для контроля различий в базовых характеристиках. PS — это условная вероятность получения облучения (например, контрольный список) с учетом набора измеренных ковариат. Для оценки PS будет использоваться модель логистической регрессии, в которой статус «лечения» (контрольный список выполнен по сравнению с не выполненным) будет регрессирован по базовым характеристикам (до лечения).

Анализ PS будет реализован двумя способами для контроля искажения:

1. Сопоставление PS: сопоставление будет выполняться с использованием взаимно однозначного сопоставления ближайшего соседа без замены с размером каверномера 0,2 стандартных отклонения. Балансы в распределении исходных ковариат будут оцениваться путем оценки абсолютных стандартизованных различий ковариат между двумя группами до и после сопоставления. Любые несбалансированные ковариаты (стандартизированная разница >10%) после сопоставления будут скорректированы в окончательном анализе. Поскольку согласованная выборка PS не состоит из независимых наблюдений, мы будем использовать модель маргинальной регрессии с надежными стандартными ошибками.
2. Взвешивание PS: вся выборка будет взвешена обратной вероятностью весов лечения, полученных из PS. Если субъект имеет более высокую вероятность быть в группе, он будет считаться чрезмерно представленным и, следовательно, ему будет присвоен меньший вес. И наоборот, если субъект имеет меньшую вероятность, он будет считаться недопредставленным и ему будет присвоен более высокий вес. Затем мы подгоним модель взвешенной линейной регрессии, используя индикаторную переменную, представляющую статус вмешательства в контрольном списке в качестве единственного предиктора, и смертность в качестве нашей переменной результата.

Данные будут выражены как среднее (SD; стандартное отклонение) или медиана (IQR, межквартильный размах), если не указано иное. Двустороннее значение p менее 0,05 будет считаться значимым. Анализы будут выполняться с использованием STATA v.12.0 (StataCorp, College Station, TX).