Аудит пересмотренной программы PACU Centric ERACS (ERACS2)

Пробный дизайн:

Проспективный аудит пациентов, перенесших операцию на сердце и запланированных на ночь в нашем отделении послеанестезиологического ухода (PACU), по программе ускоренного восстановления после кардиохирургии (ERACS). Медицинские записи всех пациентов будут оцениваться на предмет реализации различных мероприятий нашей программы ERACS (основная цель). Для вторичной цели исследователи оценят возникновение послеоперационных осложнений и больничную ЛОС.

Для сравнительного анализа (третья цель) следователи сравнивают полученные результаты с результатами предыдущего аудита (S63843).(4). Данные для этого ретроспективного аудита были собраны из электронного реестра пациентов (KWS = Klinisch Werk Station). Сюда вошли все вмешательства, описанные в рекомендациях ERACS. Кроме того, были собраны послеоперационные осложнения, возникшие в сроки до 7 дней.

Управление данными:

Данные будут получены в соответствии со стратегией, использованной в предыдущем аудите (S63843), научным сотрудником и анестезиологом с использованием медицинских записей включенных пациентов. Соответствующие данные также будут собраны из листов предоперационной оценки анестезии (хранящихся в цифровом виде в информационной системе больницы KWS Nexus health), а также из всех записей интра- и послеоперационной анестезии в течение 30 дней после индексной операции.

Статистика:

Исследователи стремятся создать удобную выборку набора в течение 1 года, с 1 января 2024 года по 31 декабря 2024 года, и планируют включить в этот аудит ERACS около 350 кардиохирургических пациентов.

Характеристики пациентов будут сведены в таблицу в виде абсолютных чисел, процентов, среднего и стандартного отклонения. Цель 1. 95% доверительные интервалы будут указаны для среднего (или медианного) процента соответствия, а также для каждого из вмешательств отдельно, доли пациентов, которые соблюдают вмешательство.

Цель 2. Логистические регрессии будут использоваться для проверки связи между процентом приверженности лечению и наличием осложнений (для каждого осложнения отдельно и для составной конечной точки). Будут сообщены коэффициенты шансов и 95% доверительные интервалы. Эти анализы также будут проводиться для определения приверженности при каждом вмешательстве отдельно (верность и доза). Корреляции Спирмена и тесты MWU будут использоваться для изучения взаимосвязи между приверженностью (процент и каждое вмешательство отдельно) и продолжительностью пребывания в больнице. Учитывая возможное наличие внутрибольничной смертности, пациентам, умершим в больнице при применении этих ранговых методов, будет присвоено значение LOS, превышающее максимальное наблюдаемое значение у выписанных пациентов. Кроме того, регрессии Кокса будут использоваться для моделирования риска, связанного с конкретной причиной, при наличии внутрибольничной смертности и коэффициентов риска (с 95% ДИ). Многовариантная логистическая регрессия будет использоваться для проверки того, не искажается ли пациентом связь между соблюдением протокола и послеоперационными осложнениями (например, EuroSCORE II) и процедурных (например, тип хирургического вмешательства (клапанное, шунтирование или минимально инвазивное) характеристики. Чтобы проверить независимое влияние соблюдения протокола на продолжительность пребывания, будет использоваться многопараметрическая регрессия Кокса.

Задача 3. В целях сравнительного анализа процент приверженности будет сравниваться между текущей выборкой и данными ретроспективного исследования с использованием линейной нормальной модели с поправкой на потенциальные различия в составе пациентов (пациенты и процедурные характеристики) между обоими периодами. Однако обратите внимание, что различия, как ожидается, будут минимальными, поскольку использовались одни и те же критерии включения, а период начисления охватывал полный год. Для сравнения приверженности каждому вмешательству в отдельности и сравнения частоты осложнений будет использоваться логистическая регрессия.

Значение p менее 0,05 будет считаться статистически значимым. Учитывая большое количество запланированных статистических тестов, единственное значимое значение p будет интерпретироваться с осторожностью.