Design och validering av en preoperativ kalkylator för "lärobokresultat" efter bariatrisk kirurgi (BARCINO) (BARCINO)

Sjuklig fetma anses vara vårt sekels stora epidemi. Det anses vara den första icke-traumatiska dödsorsaken i den västerländska befolkningen och den börjar också successivt drabba utvecklingsländer. De senaste epidemiologiska studierna uppskattar att i Spanien har mer än 15 % av befolkningen övervikt och cirka 5 % har sjuklig fetma.

Fetmabehandling är multidisciplinär, från livsstil och kostförändringar till operation. Bland de olika tillgängliga behandlingarna är bariatrisk kirurgi den enda kostnadseffektiva för patienter med sjuklig fetma. Bariatrisk kirurgi ger bättre resultat jämfört med både farmakologiska behandlingar (som är mindre tillgängliga och mindre effektiva) och livsstilsförändringar. Förutom viktminskning garanterar det en bättre kontroll av samsjukligheter, minskar risken för hjärt-kärlsjukdomar, sjuklighet och dödlighet, vilket förbättrar livskvaliteten. Det finns flera för närvarande standardiserade bariatriska kirurgiska tekniker. Dessa tekniker kan vara restriktiva (som sleeve gastrectomy eller SG), hypoabsorptiva (som duodenal switch eller DS och enkel anastomos duodeno-ileal bypass med sleeve gastrectomy eller SADI-S) eller blandade (som gastric bypass eller GBP). Indikationen kommer bland annat att bero på faktorer som patientens BMI, deras metabola komorbiditeter eller erfarenheten från det kirurgiska teamet. Alla av dem har visat sig vara säkra i erfarna team, med en dödlighet som är lika med eller mindre än 0,5 % och sjuklighet mindre än 10 %.

Men även om postoperativa risker är låga måste de beaktas i varje fall individuellt, tillsammans med de potentiella fördelarna med kirurgi så noggrant som möjligt, så att beslutet om huruvida ett kirurgiskt ingrepp ska utföras i samförstånd med patienten eller inte baseras på objektiva uppgifter.

Nyligen har ett nytt koncept för att mäta postoperativa resultat som kallas "Textbook outcome" (TO) introducerats. Det är ett multidimensionellt mått som erhålls från summan av flera traditionella kirurgiska åtgärder: frånvaron av postoperativa komplikationer, ingen förlängning av sjukhusvistelsen, ingen dödlighet och inga återinläggningar. TO återspeglar vad som anses vara den "ideala" postoperativa utvecklingen. Vid bariatrisk kirurgi har TO definierats som sjukhusvistelse lika med eller mindre än 2 dagar, frånvaro av komplikationer under de första 30 dagarna efter operationen, ingen återinläggning efter utskrivning under de första 30 dagarna efter operationen och ingen dödlighet under vistelsen på sjukhus eller under de första 30 dagarna efter operationen. Dessutom har en beordrad TO skapats som sorterar dessa kvalitetsindikatorer från sämsta till bästa: dödlighet, svåra komplikationer, återinläggning, lindriga komplikationer och förlängd sjukhusvistelse. Det faktum att beställa resultaten med denna beställda TO gör det möjligt att hitta olika kombinationer av dessa fem indikatorer hos samma patient. Det händer inte om, som tidigare, kombinationen av alla resultat av de olika parametrarna genererar ett binomiskt resultat. Den beställda TO har också fördelen som gör det möjligt att i resultaten identifiera vissa individuella skillnader för varje sjukhus, vilket gör det möjligt att upptäcka variationer mellan sjukhus som kan bidra till att förbättra kvaliteten på operationen och på sjukhuset i synnerhet, och därför förbättra det kliniska resultatet av bariatrisk kirurgi, vilket inte är möjligt med det binomiala resultatet eftersom det inte ger information till enskilda sjukhus om vilken aspekt som är betydligt sämre än på de andra sjukhusen. Parametrarnas ordning ovan baserades på expertråd och evidens från litteraturen om vad patienter ansåg vara en kvalitetsförbättringsassistent.

För närvarande finns det inget verktyg som preoperativt beräknar risken att inte presentera ett TO i vissa av dess grader.

De optimala värdena för de preoperativa variablerna som gör att patienter kan uppnå TO har inte heller studerats. Syftet med denna studie är att skapa en kalkylator som gör det möjligt att beräkna risken som varje patient har att inte uppnå TO baserat på patientens variabler och vald operationsteknik. Detta verktyg skulle kunna ge relevant information för patienten i processen med informerat samtycke för operationen, samt hjälpa till vid valet av kirurgisk teknik i klinisk praxis i varje specifikt fall. Utvecklingen av kalkylatorn är tänkt att ske med hjälp av maskininlärning. Maskininlärningsstatistikteknikerna är en gren av artificiell intelligens som tillåter stor flexibilitet för att fånga komplexa icke-linjära relationer, särskilt när stora mängder data används. Situationen där vi befinner oss på grund av den snabba expansionen av covid-19-pandemin har funnit att läkare och resten av sjukvårdspersonalen är oskyddade inför svårigheten att ge ett adekvat och snabbt svar till patienterna.