Perioperativ dödlighet hos indiska traumapatienter

Introduktion

Trauma kan definieras som skador som tillfogats kroppen som ett resultat av en yttre kraft, och kroppens associerade respons. Det är en av de vanligaste dödsorsakerna över hela världen och orsakar nästan fem miljoner dödsfall årligen, vilket utgör nära nio procent av globala dödsfall. Av dessa orsakar enbart vägtrafikskador 1,3 miljoner, vilket gör det till den nionde vanligaste dödsorsaken, med en förutspådd ökning till den sjunde vanligaste orsaken till 2030. Totalt sett har dock världen upplevt en ökad livslängd under de senaste 30 åren, liksom en minskning av spädbarns- och mödradödlighet. Med bevis som tyder på att kirurgisk vård resulterar i minst en miljon dödsfall per år, dubbelt så många som mödradödsfall, har det fastställts att nya hälsomått behövs för att bedöma hälsosystemets prestanda.

WHO Safe Surgery Saves Lives-initiativet föreslår två mätvärden: mortalitet från operationsdagen och 30 dagars postoperativ mortalitet på sjukhus. Den senare införda perioperativa dödligheten (POMR) omfattar dessa två. Hittills råder ingen standardtid för mätning av operationsdagen - samma dag som operation har föreslagits för bekvämlighets skull, medan vissa institutioner mäter vid 24 och andra vid 48 timmar efter operationen. Resultaten som krävs för att beräkna POMR (död och antal operationer) är lätta att definiera. Dessutom finns det ett alternativ att avsluta uppföljningen vid utskrivning, vilket gör måttet lämpligt för användning i låga resurser, där 30-dagars uppföljning är sällsynt. Dessa är egenskaper som gör POMR till valet av index för att spåra kvaliteten och säkerheten för kirurgi i världen.

Analyser av databanker för kirurgiska patienter fastställer vissa faktorer som är mer intimt kopplade till perioperativ mortalitet (POM) än andra. Speciellt vid trauma är noggrann riskjustering mycket stressad för att möjliggöra jämförelser på sjukhus- och patientnivå. De data som ger anpassningsmodeller härrör dock till stor del från höginkomstländer, vilket är relevant med tanke på att inte alla riskfaktorer förknippade med POM i en miljö med höga resurser är tillämpliga i en miljö med låga resurser. Detta beror på bristen på data om kirurgiska program i låga resurser, inte minst i Indien. Eftersom landet står inför en ökande motorisering, och därmed en ökning av traumapatienter för vilka faktorer associerade med POM är dåligt förstådda, är det viktigt att överbrygga denna kunskapsklyfta.

Därför kommer denna studie att uppskatta POMR och bedöma sambandet mellan typ av akut kirurgisk intervention och POM bland vuxna traumapatienter i en urban indisk miljö.

Mål/mål

Att uppskatta POMR och bedöma sambandet mellan typ av akut kirurgi och POM hos vuxna traumapatienter i en miljö med låga resurser. Baserat på ämneskunskap och klinisk erfarenhet antar författarna till denna artikel att fördelningen av den multinomiala variabeln typen av akut kirurgi kommer att skilja sig signifikant mellan överlevande och icke-överlevande, och att denna skillnad kommer att förbli signifikant efter riskjustering.

Studera design

Detta är en retrospektiv analys av kohortstudien Towards Improved Trauma Care Outcomes in India (TITCO).

Miljö

Den data som används är tillgänglig i TITCO-databasen, som omfattar totalt 16 047 traumapatienter som prospektivt registreras från fyra offentliga universitetssjukhus mellan juli 2013 och december 2015. Enheterna är alla belägna i megastäder (Kolkata, Mumbai och Delhi) och klassificerade som fria till allmänheten. Data samlades in genom en på plats utbildad och övervakad observatör som systematiskt noterade rutindata vid ankomst genom direkt observation på akuten och genom utdrag ur journaler. Observatören arbetade roterande 8-timmarsskift som täckte morgon, dag och kväll. Data från patienter som tagits in utanför observatörens skift extraherades retrospektivt från patientjournaler. Patienterna följdes fram till utskrivning från sjukhus, eller i 30 dagar, eller tills döden.

Källa och metod för deltagarval

Observatören på plats inkluderade patienter som presenterade sig för deltagande centra, antingen genom direkt observation eller genom retrospektiv data extraherad från register.

Förklaringsvariabel

Den huvudsakliga förklaringsvariabeln kommer att vara typ av akut kirurgi, kategoriserad med hjälp av Nordic Centre for Classifications in Health Care (NOMESCO) klassificering av kirurgiska ingrepp (NCSP), som är baserad på funktionella-anatomiska kroppssystemgrupper.

Andra samvariater

Sambandet mellan typ av akut kirurgi och POM kommer att justeras för skademekanism, patientens ålder i år, kön, systoliskt blodtryck, hjärtfrekvens, överföringsstatus och Glasgow komaskala vid ankomst. En vårdcentralsidentifierare kommer att inkluderas för att ta hänsyn till vårdcentralsnivån i data.

Datakällor/mått

POMR kommer att beräknas för vuxna traumapatienter som genomgick akut kirurgiskt ingrepp inom 24 timmar efter ankomsten genom att dividera antalet kirurgiska patienter som dog inom 48 timmar efter ankomsten och antalet patienter som dog inom 30 dagar efter ankomsten, med den totala antal patienter som opererades. Tidsspannet på 48 timmar för mortalitetsmätning på operationsdagen bedöms vara mest exakt på grund av databasformatet, där det anges om en patient förs till operationssalen (OR) inom 24 timmar eller inte. Endast ingrepp som utförs i en operation under regional eller allmän anestesi kvalificerar sig. Den resulterande POMR kommer att rapporteras i procent.

Partiskhet

Observatörer som samlade in uppgifterna var innehavare av en hälsovetenskaplig magisterexamen och utbildades av projektledningen. De korskontrollerades också av projektledningen vid två tillfällen, vid varje tillfälle jämfördes ett slumpmässigt urval av inskrivna patientjournaler med de som fanns på sjukhuset. Inga större avvikelser identifierades under dessa kvalitetskontrollsessioner.

Inkludering av injury severity score (ISS) i riskjusteringsmodellen, som rekommenderas för att förutsäga traumadödlighet av American College of Surgeons (ACS), kommer inte att göras i denna studie på grund av att ISS presterar dåligt när det gäller att förutsäga tidig dödlighet i låga resurser inställningar. En fysiologisk skadepoäng, i form av systoliskt blodtryck, hjärtfrekvens och GCS-poäng, ingår dock för att justera för fysiologisk skadas svårighetsgrad. ASA fysisk poäng och behovet av ventilatoranvändning kommer inte att inkluderas eftersom denna information inte finns tillgänglig i databasen.

Begränsningar i databasen tillåter inte att ta hänsyn till om en patient har genomgått någon sekundär, subakut operation utanför de första 24 timmarna, inom 30 dagar. Subakuta kirurgiska ingrepp som görs efter de första 24 timmarna räknas alltså inte, och ingår därför inte i nämnaren för POMR. I stället för att nämnaren definieras, som rekommenderas, som det totala antalet procedurer, omdefinieras det som det totala antalet patienter. Författarna erkänner att detta inte är idealiskt eftersom det ger den potentiella risken för att överskatta POMR i fallet där en patient som får ytterligare operation förfaller perioperativt.

Studiestorlek

Simuleringsstudier av logistiska regressionsmodeller indikerar ett behov av tio händelser, det vill säga patienter med utfallet, per parameter som används i modellen. För den logistiska regressionsmodellen i denna studie kommer typen av akut kirurgi att stå för 14 parametrar, det vill säga koefficienter som ska uppskattas. Skademekanism kommer att stå för fyra parametrar. De fyra olika centra kommer att stå för tre. Eftersom ålder, hjärtfrekvens och systoliskt blodtryck kommer att modelleras med splines med fyra frihetsgrader kommer dessa variabler att stå för tre parametrar vardera. Sex, Glasgow koma-skala och överföringsstatus för en respektive, kommer till totalt 33 parametrar. Denna analys kommer således att kräva minst 330 icke-överlevande för att möjliggöra logistisk regressionsanalys av både POMR48H och POMR30D. Om man antar en POMR48H på 10 % måste studiestorleken (antalet vuxna som opererades inom 24 timmar) uppgå till minst n = 3300. Alla vuxna patienter i TITCO-databasen som fått kirurgisk ingrepp inom 24 timmar efter ankomst kommer att inkluderas och förväntas ge en tillräcklig studiestorlek med bred marginal.

Kvantitativa variabler

Alla kvantitativa variabler, dvs ålder, systoliskt blodtryck, hjärtfrekvens och Glasgow koma-skala kommer att analyseras som kontinuerliga. Ålder, systoliskt blodtryck och hjärtfrekvens antas vara icke-linjärt associerade med mortalitet varför dessa kommer att modelleras med spline-utjämningstermer med fyra frihetsgrader, vilket resulterar i koefficienter för tre basfunktioner som ska uppskattas för var och en av dessa. Glasgow coma-skala antas visa ett linjärt samband med dödlighet.

Statistiska metoder och analyser

R, ett språk och en miljö för statistisk beräkning, kommer att användas för alla statistiska analyser. Huvudanalysen kommer att vara en komplett fallanalys, där observationer med saknade värden i någon av de kovariata variablerna kommer att exkluderas. I händelse av att saknade data är för omfattande för att möjliggöra analys, kommer multipel imputering med hjälp av kedjade ekvationer att tillämpas. Provkarakteristika kommer att rapporteras med hjälp av medianer och värden vid 25:e och 75:e percentilen samt minimi- och maximivärden för kvantitativa variabler och proportioner för kvalitativa variabler. Sambandet mellan typ av operation och POMR kommer att bedömas med hjälp av multilevel generaliserade additiva modeller, i två steg. Först kommer de grova sambanden mellan typ av operation och POM att uppskattas med hjälp av en modell som inte inkluderar ytterligare kovariater. För det andra kommer de justerade associationerna att bedömas med hjälp av en modell som inkluderar de ovan listade kovariaterna. 95 % konfidensintervall och en signifikansnivå på 5 % kommer att användas.

Känslighetsanalyser

En känslighetsanalys kommer att utföras genom att använda en generaliserad additiv modell utan att ta hänsyn till häckning på mittnivå.