调查符合质量保证指标的趋势

麻醉学护理在实践中表现出广泛的差异。 有时，这种变化是适当的，因为麻醉师正在对患者的合并症或手术特定事件做出反应。 然而，即使在控制了患者特定因素之后，麻醉学护理的基本要素仍存在大量无法解释的变化。 可以使用完全不同的麻醉技术、血液动力学管理策略和药物来执行相同的手术和患者。 这种护理差异会导致结果的差异。

• 血流动力学管理：尽管专家认为血压应保持在基线的 20% 以内，但多项研究表明，超过 40% 的患者在手术室出现严重低血压，定义为收缩压为 79 mmHg 或以下。 这些血压水平已被证明与急性肾损伤、心肌缺血和死亡有关。
• 术中通气策略：最近一项针对大型腹部手术的前瞻性随机试验表明，术中使用低潮气量可将术后肺部并发症（包括肺炎和再插管）的风险降低 50% 以上，且不会产生额外费用或不良事件。 使用大潮气量和未能进行术中复张操作的情况很普遍。
• 神经肌肉阻滞（麻痹）：许多接受全身麻醉的患者在术中使用神经肌肉阻滞对于优化手术条件和防止因患者意外移动造成的灾难性损伤是必要的。 然而，几项试验现已表明，大多数患者在手术结束时会遭受残留的神经肌肉阻滞，导致术后缺氧、肺炎、再插管和恢复室停留时间延长的风险显着增加。
• 液体平衡：尽管在小型前瞻性试验中对液体管理策略进行了广泛研究，但关于术中“自由”与“限制”液体管理定义的基本共识尚不存在。 在主要腹部病例中限制性液体给药联合血管加压药给药的前瞻性随机对照试验表明，并发症和住院时间显着减少。
• 液体选择：已证明使用胶体液治疗会增加成本而不会改善结果，但没有迹象表明白蛋白或合成胶体的使用有所减少。 此外，尽管有大量证据表明很少需要随意输注血红蛋白超过 10 mg/dl 的红细胞，但最近的数据表明它在许多围手术期患者中持续发生。

使用具有详细术前和术中数据的电子健康记录 (EHR) 可以开发一个自动化系统，以通知临床医生他们对护理过程指标和结果指标的遵守情况。 ASPIRE 的主要目标是为医院提供关于结果和护理变化过程的保密风险调整反馈。 此外，ASPIRE 还创建了一个活跃的最佳实践共享环境，使数据能够激发行动。

最近的文献表明，医院层面的反馈可能不足以改善绩效和临床结果。 除了医院级别的数据和反馈之外，ASPIRE 还可以传播提供者特定的反馈，这些反馈可能会减少已知会影响并发症和成本的护理差异。 ASPIRE 使用多中心围手术期结果组的基础 EHR 数据集成基础来汇总和分析护理过程和结果数据。

迄今为止，还没有关于提供者特定反馈的质量改进实践的麻醉标准。 这项关于 ASPIRE 的 QI 计划的研究的主要目的是确定提供者特定的反馈是否会影响质量改进绩效指标。 调查人员认为，开始向 ASPIRE 成员提供个人供应商绩效反馈报告提供了一个独特的机会来评估这些工具的功效。

调查人员建议检验假设，即在 9 个月的时间里，每月针对 ASPIRE 质量指标发送特定于供应商的反馈电子邮件可以提高供应商的合规性，衡量标准是总绩效得分提高 10% 或从低于 ​​90% 提高到高于 90% Total Performance Score Index 中的性能阈值。

预定义的护理过程和结果指标将使用多中心围手术期结果组 (MPOG) 数据库进行计算。 取消识别的患者数据将从 MPOG 数据库中汇总提取，供麻醉提供者确定他们对护理过程和结果指标的总体遵守情况。 每个提供商的合规指标将存储在 MPOG/ASPIRE 数据库中。 2015 年 7 月 1 日至 2016 年 7 月 1 日期间在生产中实施的任何措施都将纳入分析。 质量改进系统每月向供应商发送一封电子邮件，说明他们在每项措施中的表现与同行的表现相比。 然后，每项措施都会超链接回到基于 Web 的 ASPIRE 仪表板，供应商可以在其中查看他们在每项措施上失败的案例。 可视化移除了受保护的健康信息，但代表了生理监测、给药和输液、实验室值和程序的基于时间的事件。 每项措施的提供者归属将遵循现有的 ASPIRE 规范（可在 https://www.aspirecqi.org/aspire-measures 获取）。 参与 ASPIRE 的医院内的每种提供者类型（教职员工、CRNA、住院医生/院士）将被单独随机分配为接收或不接收电子绩效改进电子邮件，共计九个月。 在九个月的随机化期结束后，所有提供者都将每月收到 ASPIRE 绩效改进电子邮件。

在项目结束时，将通过诚实的经纪人使用 ICD-9 和 ICD-10 代码以及全因 30 天死亡率从 MPOG 数据库中提取感兴趣的临床结果。

ASPIRE 质量措施：措施说明 BP 01：避免术中低血压（平均动脉压低于 55 毫米汞柱） BP 02：避免收缩压或平均动脉压测量的间隙超过 10 分钟 GLU 01：术中葡萄糖 > 200（介于麻醉开始和麻醉结束）与胰岛素推注或输注或葡萄糖测试复查 GLU 02：葡萄糖 < 60 的病例百分比（在麻醉开始和麻醉结束之间进行葡萄糖测试复查或施用含葡萄糖的溶液（在麻醉开始之间和麻醉结束 + 2 小时） NMB 01：接受非去极化神经肌肉阻滞药物且有四列（TOF）计数记录的病例百分比 NMB 02：接受非去极化神经肌肉阻滞药物并给予逆转的病例百分比药剂 PUL 01：中位潮气量小于 10 ml/kg 理想体重 (IBW) 的病例百分比 TRAN 01：接受术中自主红细胞输血的患者在每次输血前测量血红蛋白或血细胞比容 TRAN 02：避免输血后血细胞比容大于 30%

统计分析：

所有统计分析都将使用去识别化的数据集完成，分析师将无法链接回每个人的唯一姓名。 研究人员将几个关键的护理过程措施组合成一个护理过程包进行分析。 每个参与站点的捆绑包将包括电子邮件反馈计划第 1 个月中包含的护理质量措施流程。 如果提供者可以针对特定案例通过或失败的实例不止一个，则如果提供者至少通过或失败一次，则它将在整个案例中通过或失败。 主要结果将是在研究期间从开始到结束实现绩效改进的提供者的比例。 调查人员将排除已经满足主要分析的所有指标阈值的提供者。

我们的主要分析将包括所有提供者。 二次分析将包括不符合门槛措施的表演者。 性能的改进将通过以下方法确定：

1. 每个站点的捆绑包的性能指标将被汇总。 这个总数将被称为总绩效得分。 总绩效得分指数将是得分除以捆绑包中的措施数量。
2. 改进定义为从研究开始到结束，性能指数的变化大于或等于 10%，或者
3. 总绩效得分指数在研究开始或结束之间超过 90% 的阈值。

将通过检查捆绑包合规性的分布来确定将被视为未达到阈值措施的执行者的阈值。 随机化是在项目开始时预先确定的，而不是基于提供者是否被归类为满足阈值措施的执行者。 每个供应商的基准合规率将由第一个月的反馈电子邮件中的表现决定。 此外，调查人员将进行二次分析，调查在项目之前满足所有阈值指标的提供者在研究期间是否进一步改善。 计划进行不包括协调中心的亚组分析。

主要分析将仅包括随机提供所有提供者类型（主治医生/居民/CRNA）的站点。 一种提供者类型（即主治或 CRNA）被随机分配而另一种提供者类型未被随机分配的站点将包括在二次分析中。

为了评估调查人员在九个月的研究期间特定提供商电子邮件对整体合规性影响的主要假设，将使用重复测量广义线性模型 (GLM)。 将报告受试者间（随机化到电子邮件）和受试者内（依从性）分析。 主要分析将按提供者类型（教员、研究员、住院医师和 CRNA）进行分层。 计划进行不包括协调中心的亚组分析。

对于研究人员的二次分析，以确定在研究之前已经达到阈值性能指标的提供者是否进一步提高了他们的依从性，将使用线性回归。

结果分析将仅使用与手术操作的住院/入院日相关的数据进行。 首先，为了确定提供者是否收到有关参与者特定捆绑依从性的电子邮件会影响患者的总体综合发病率和死亡率，将使用二元逻辑回归模型。 因变量将合并发病率和死亡率作为布尔概念。 输入模型的自变量将是：主要提供者和主要参加者都收到了一封电子邮件，主要提供者没有收到电子邮件但主要参加者确实收到了电子邮件，主要提供者确实收到了电子邮件但主要参加者没有收到电子邮件、elixhauser 合并症得分为 2 或更高、ASA（二元概念为 1,2 与 3,4）、年龄（按生命十年分类）、男性、BMI（根据世界卫生组织分类定义）。 然后，调查人员可以确定收到反馈电子邮件的提供者是否具有经过风险调整的改进的综合发病率和死亡率。 如果调查人员发现这是真的，将在提供者级别进行调解分析，以确定我们的自变量（收到的电子邮件）是否影响调解变量（捆绑合规率），从而影响因变量（感兴趣的结果）。 调查人员将报告接收电子邮件对提供者结果率的直接影响，以及电子邮件通过捆绑合规率影响结果率的间接影响。 这些值将报告为依从性介导的总效应的比例。 还将对居民/研究员和 CRNA 进行敏感性分析。 计划进行不包括协调中心的亚组分析。