择期大外科手术的风险计算器验证 (RCVEMG)
使用现有的基于术前参数的风险计算器对择期大手术的术后死亡率预测进行验证
如今，全球每年有超过 3 亿台外科手术，与 2005 年至 2013 年的数据相比，以 33.6% 的速度增长。 根据手术结果监测和改进计划 (SOMIP) 的报告，这是一项医院管理局范围 (HA-wide) 的术后结果审计，在 2008 年至 2016 年期间，我们也观察到在我们当地进行的大型和超大型手术有所增加，这导致术后期间对高度依赖和重症监护的需求增加。 随着手术技术的进步，手术复杂性和人口老龄化的增加引起了人们对围手术期费用和术后并发症的关注。 因此，需要一种客观的风险分层工具，以指导临床在手术规模、术中监测水平和术后放置计划方面的决策。
现在已经开发了各种风险评分系统，每个系统都有其自身的局限性。 如今，计算出的风险评分通常用于与患者和围手术期团队共享决策过程。 仅基于术前参数的风险计算对于日常临床使用将更加实用。 因此，在这项研究中，研究人员希望使用仅使用术前变量建立的风险计算器来验证术后死亡率预测。 希望这将指导未来接受择期大手术患者的风险分层。
研究概览
详细说明
如今，全球每年有超过 3 亿台外科手术，与 2005 年至 2013 年的数据相比，以 33.6% 的速度增长。 根据手术结果监测和改进计划 (SOMIP) 的报告，这是一项医院管理局范围 (HA-wide) 的术后结果审计，在 2008 年至 2016 年期间，我们也观察到在我们当地进行的大型和超大型手术有所增加，这导致术后期间对高度依赖和重症监护的需求增加。 随着手术技术的进步，手术复杂性和人口老龄化的增加引起了人们对围手术期费用和术后并发症的关注。 一项国际前瞻性队列研究显示，全球每 6 名患者中就有 1 人在出院前经历过并发症，而每 35 名经历过并发症的患者中就有 1 人在出院前死亡。 因此，需要一种客观的风险分层工具，以指导临床在手术规模、术中监测水平和术后放置计划方面的决策。
有多种风险分层工具可用于大型非心脏手术。 其中，美国麻醉学会体力状态（ASA-PS）评估量表是术前评估患者体力状态最常用的风险评估系统。 尽管 ASA-PS 在以前的研究中得到了充分验证并且易于使用，但评估者间的可靠性和缺乏对手术角度的考虑引起了人们对开发风险预测模型以补充临床判断和加强手术死亡率估计的担忧。 2013 年，一项定性系统评价发现，朴茨茅斯变异生理和手术评分死亡率和发病率 (P-POSSUM) 和手术风险量表 (SRS) 是最可靠的多变量风险评分系统，但两者都是注意到有局限性。 P-POSSUM 克服了 POSSUM 对各种外科专业的风险高估和泛化不足的问题。 但计算需要 12 个生理变量和 6 个操作变量，其中一些需要主观解释，例如 胸部 X 光检查。 这些使得 P-POSSUM 成为临床使用的劳动密集型产品。 尽管 SRS 需要较少的风险计算数据，但它仅在单个中心研究中得到验证。
近年来，已经开发出更新的风险预测模型，例如美国外科医师学会国家外科质量改进计划 (ACS-NSQIP) 模型和预测术后死亡率的术前评分 (POSPOM)，为接受重大手术的患者提供更全面的围手术期风险预测手术。 ACS-NSQIP 模型基于 ACS-NSQIP 的高质量临床数据开发，被描述为通用风险计算器，其中包括外科医生调整评分 (SAS)，允许根据手术表现进一步修改评分。 然而，由于高度依赖术前实验室结果，ACS-NSQIP 经常遇到这些参数在紧急情况下不易获得的问题。 POSSOM 模型涉及 17 个预测变量。 结合其在验证队列中展示的出色辨别力和校准特性以及易于参考的评级系统，POSSOM 被认为是预测术后 1 年死亡率的有力工具。 但是，尚未对其外部验证进行进一步审查。
2014 年，英国开发了一种新的风险分层工具，即手术结果风险工具 (SORT)，用于预测成人非心脏手术后 30 天的死亡率，该工具基于对来自对患者结果和死亡的观察性国家机密调查 (NCEOPD)。 SORT 是一个多变量风险评分系统，包括 6 个变量：1) 美国麻醉医师协会身体状况 (ASA-PS) 等级，2) 手术的紧迫性，3) 手术专业，4) 手术规模，5) 癌症或非-癌症手术和 6) 年龄。
2018 年，根据新加坡本地数据开发了手术风险综合评估 (CARES) 手术风险计算器，该计算器使用了 9 个术前参数，即：1) 年龄，2) 性别，3) ASA 分类，4)手术风险组，5) 急诊手术，6) 贫血状态，7) 红细胞分布宽度 (RDW)，8) 缺血性心脏病，9) 充血性心力衰竭，用于预测术后死亡率和入住重症监护病房的需要。
当研究人员研究这些现有的风险分层工具中的每一个时，每个风险计算器在进入临床应用时都有其缺点。 如今，计算出的风险评分通常用于与患者和围手术期团队共享决策过程。 仅基于术前参数的风险计算对于日常临床使用将更加实用。 因此，在这项研究中，研究人员希望使用仅使用术前变量建立的风险计算器来验证术后死亡率预测。 希望这将指导未来接受择期大手术患者的风险分层。
研究类型
注册 (预期的)
联系人和位置
学习地点
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Hong Kong、香港
- 招聘中
- Department of Anaesthesia and Intensive Care, New Territories West Cluster, Hospital Authority
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接触：
- Matthew TV Chan, MBBS
- 电话号码：+852 91363821
- 邮箱：mtvchan@cuhk.edu.hk
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接触：
- Carmen KM Lam, MBBS
- 电话号码：+852 90804633
- 邮箱：carmenlam1013@gmail.com
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副研究员：
- Carmen KM Lam, MBBS
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副研究员：
- Benny CP Cheng, MBBS
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首席研究员：
- Vincent KC Yau, MBBS
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 18岁或以上的患者
- 正在接受择期大手术*
- 需要计划的过夜入场
排除标准：
- 接受日间手术、产科手术、神经外科、心脏或移植手术的患者被排除在外。
- 如果缺少任何关键变量，患者也将被排除在外
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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屯门医院择期手术病人
2012年7月1日至2018年6月30日在屯门医院接受择期手术的病人
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规模定义为重大或超重大的外科手术
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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30天死亡率
大体时间：术后30天
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择期大手术后 30 天内或 30 天内的死亡率
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术后30天
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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1年死亡率
大体时间：术后1年
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择期大手术后 1 年或 1 年内的死亡率
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术后1年
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Matthew TV Chan, MBBS、Department of Anaesthesia and Intensive Care, CUHK
出版物和有用的链接
一般刊物
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研究主要日期
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初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
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