context: ¿Qué tipo de operación del proveedor importa los volúmenes? Asociaciones entre el riesgo de infección del sitio quirúrgico de CABG y el hospital y los volúmenes de operación del cirujano entre los centros médicos de Taiwánhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4459823/SHA: f3cbc0503581249a834895fc94cd3bae24714a0dAutores: Yu, Tsung-Hsien; Tung, Yu-Chi; Chung, Kuo-PiaoFecha: 2015-06-08DOI: 10.1371/journal.pone.0129178Licencia: cc-byResumen: ANTEGRADO: Las relaciones de infección por volumen han sido examinadas para procedimientos quirúrgicos de alto riesgo, pero las conclusiones siguen siendo controvertidas. La inconsistencia puede deberse a la identificación inexacta de los casos de infección y a diferentes métodos de categorización de los volúmenes de servicio. Este estudio toma como ejemplo las infecciones del sitio quirúrgico de bypass de arteria coronaria (CABG) como un ejemplo para examinar si existe una relación entre los volúmenes de operación y las ISS, cuando se implementaron diferentes identificaciones, definiciones y métodos de categorización de los volúmenes de operación. MÉTODOS: Se realizó un estudio multinivel basado en la población. Un total de 7.007 pacientes que recibieron cirugía CABG entre 2006 y 2008 de19 centros médicos de Taiwán fueron reclutados. Se utilizaron dos definiciones de los volúmenes de cirugía cirujana y hospitalaria: (1) los volúmenes acumulativos de la operación CABG en el período del estudio; (2) los volúmenes acumulativos de la operación CABG en el año anterior a cada cirugía CABG. Los volúmenes de la operación fueron tratados de tres maneras diferentes: (1) una variable continua; (2) una variable categórica basada en el cuartil; y (3) una variable categórica basada en datos basada en algoritmo de agrupamiento k-medias. Además, también se realizó un análisis de subgrupos para las comorbilidades. RESULTADOS: Este estudio mostró que los volúmenes hospitalarios no estaban significativamente asociados con las SSI, sin importar qué definiciones o métodos de categorización del volumen de la operación, o enfoques de identificación de casos SSI. Por el contrario, las relaciones entre los volúmenes del cirujano variaron. La mayoría de los modelos demostraron que los cirujanos de bajo volumen tenían mayor riesgo que los cirujano CONCLUSIÓN: Los volúmenes de cirujanos fueron más importantes que los volúmenes hospitalarios en la exploración de la relación entre los volúmenes de operación de CABG y los SSI en Taiwán. Sin embargo, las relaciones no fueron sólidas. Las definiciones y los métodos de categorización del volumen de operación y la identificación correcta de las SSI son cuestiones importantes para futuras investigaciones. Texto: los datos, que deben utilizar modelos jerárquicos, pueden dar lugar a una estimación sesgada de la variación y también conducir a conclusiones incorrectas. Los SSI tras los procedimientos de bypass coronario (CABG) suponen una pesada carga para los pacientes y los sistemas de salud. [20, 21] En 2008, los Centros para Medicare y Medicaid de los Estados Unidos de América implementaron la política de "Never Event", donde los hospitales ya no recibirían pagos más altos por los costos adicionales asociados con el tratamiento de pacientes para ciertas infecciones adquiridas por el cuidado de la salud, incluyendo aquellas relacionadas con CABG. En vista de la exactitud de la identificación de los SSI y la heterogeneidad de los métodos de definición y categorización, ningún estudio existente ha utilizado diferentes identificaciones de casos de infección ni definiciones y métodos de categorización de volumen de operación simultáneamente para explorar la relación entre volúmenes de operación e infección. El estudio actual toma los SSI de CABG como un ejemplo para examinar si existe una relación entre los volúmenes de operación y los SSI, dada la identificación de diferentes casos de SSI, definiciones de volumen de operación y métodos de categorización. Este estudio retrospectivo y transversal adoptó un diseño multinivel para examinar El NHIRD, publicado por el Instituto Nacional de Investigaciones Sanitarias de Taiwán, incluye todos los datos de reclamaciones originales y los archivos de registro de los beneficiarios inscritos en el programa del Seguro Nacional de Salud (NHI). La base de datos cubre los 23 millones de taiwaneses inscritos (aproximadamente el 98% de la población) en el programa del NHI. Es una base de datos secundaria no identificada que contiene información demográfica y administrativa a nivel de paciente; sin embargo, los ítems de tratamiento son agregados y sin información clínica y relacionada con el tiempo. Los datos se publican con fines de investigación. El protocolo para el estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Universitario Nacional de Taiwán (protocol #201001027R). El conjunto de datos que usamos en este estudio fue datos secundarios; toda la información fue desidentificada por los propietarios de datos. En este estudio, se adoptaron los códigos ICD-9-CM SSI (en adelante, el modelo basado en ICD-9-CM) y el modelo de Clasificación y Regresión de Árboles (CART), desarrollados en nuestro trabajo anterior [11] para identificar los casos de SSI. Como mencionamos anteriormente, los códigos ICD-9-CM SSI fueron la herramienta más popular para identificar los casos de SSI en los datos de reclamaciones. En el modelo basado en ICD-9-CM, los casos de SSI se dividieron en dos categorías: eventos de hospitalización índice y eventos posteriores a la descarga (es decir, SSI que ocurrieron dentro de un año después del alta y requirieron readmisión a un hospital y/o el uso de servicios ambulatorios). Siguiendo a Wu et al [13], este estudio adoptó los códigos de diagnóstico ICD-9-CM secundario para eventos de hospitalización índice (código ICD-9-CM: 996.03, 996.61, 996.72 y 998.5), y los códigos de diagnóstico primario y secundario para eventos post-descarga (código ICD-9-CM: 038.0-038.4) como criterios para la identificación de SSI, con el fin de evitar casos en los que la infección existía antes de la hospitalización. Si un caso tenía un evento de hospitalización índice o un evento post-descarga, entonces él / ella será identificado como SSI por el modelo basado en ICD-9-CM. En el modelo CART, adoptamos el tipo de antibióticos, dosis de cefazolina, duración de la estancia, y número de vasos obstruidos (como indicador proxy de la duración de la operación) como los parámetros para identificar las SSI, de [11] En nuestro trabajo anterior, se utilizaron los datos de las reclamaciones del Seguro Nacional de Salud 2005-2008 y los datos de vigilancia de infecciones asociadas a la atención médica de dos centros médicos para el desarrollo de modelos y la verificación de modelos.Los casos de infección basados en la vigilancia fueron identificados por el personal de control de infecciones si el paciente cumplía los criterios de los CDC de Taiwán, que son los mismos que los adoptados en los CDC de EE.UU. Revisan manualmente los registros médicos de todos los pacientes en riesgo de infección asociada a la atención médica especificada.Los algoritmos de clasificación, el modelo de regresión multivariable y el modelo de extracción de datos fueron adoptados para desarrollar modelos alternativos basados en indicadores sustitutos para identificar los casos de SSI de CABG y comparar el desempeño entre estos modelos y el modelo basado en CAI-9. Para los algoritmos de clasificación, los investigadores construyen varios criterios, y si un caso satisface (o excede) un número específico Para el modelo de regresión multivariable, los investigadores generalmente calcularon una puntuación de riesgo por el modelo de regresión logística, y el punto de corte óptimo se determinó de acuerdo con la curva de características operativas del receptor resultante.En cuanto al enfoque de extracción de datos, que es ampliamente utilizado para predecir y clasificar objetos, las características son: descubrimiento automático de patrones, predicción de resultados probables, creación de información accionable y enfoque en grandes conjuntos de datos y bases de datos.El modelo de clasificación y árbol de regresión (TARC), que es el enfoque más popular como se aplica en nuestro trabajo, y el crecimiento, parada y poda del árbol fueron determinados por las medidas de mejora de Gini. [22, 23] Después de referirse a la literatura y conferir con especialistas en enfermedades infecciosas, adoptamos los siguientes siete parámetros: tipo de antibiótico, dosis de antibiótico, dosis de cefazolina, uso de antibióticos de segunda línea, duración de la estancia, y número de Además, también se utilizó la validación cruzada, donde se utilizaron datos de un centro médico para el desarrollo de modelos, y otro para la validación de modelos. Los resultados de nuestro trabajo anterior revelaron que el modelo CART ofrecía un mejor rendimiento que el de los otros modelos de identificación o el modelo basado en ICD-9-CM, especialmente en el valor predictivo positivo (>70 %), que sólo se encontró en un 20% en el modelo basado en ICD-9-CM. (Tabla 1 ) Los resultados también implicaron que el CART era una herramienta decididamente mejor para identificar casos de SSI en la base de datos del Seguro Nacional de Salud de Taiwán. Por lo tanto, este estudio también adoptó el modelo CART para identificar SSIs CABG. Para asegurar la homogeneidad, el estudio actual analizó 7.007 pacientes de 19 centros médicos de Taiwán que se sometieron a cirugía CABG (códigos 36.1x-36.2x Se excluyeron en este estudio los pacientes con CABG menores de 18 años o mayores de 85 años, en los cuales se identificaron 302 casos como SSI por el modelo basado en CIE-9-CM, y se identificaron 107 casos como SSI por el modelo CART. En este estudio se utilizaron las siguientes dos definiciones para definir los volúmenes de operación: (1) los volúmenes de operación acumulados por cada cirujano y hospital en el período de estudio, que fue la definición más común en la literatura; y (2) siguiendo el estudio de Yasunaga et al., [24] volúmenes de operación acumulativos por cada cirujano y hospital en el año anterior para cada cirugía. Sin embargo, nuestros datos fueron sesgados, lo que no siguió una distribución normal, por lo que se realizaron las transformaciones logarísticas en los volúmenes de operación. El trabajo actual trató los volúmenes de operación de tres maneras diferentes: (1) una variable continua; (2) una variable categórica basada en el primer y tercer cuartil como puntos de corte (el método más común para categorizar los volúmenes de servicio/operación) [25] [26] [28] ; y (3) una variable categórica basada en datos basada en algoritmo de agrupamiento de k-medias. Este estudio clasificó los volúmenes de cirujano y hospital en grupos de volumen bajo, medio y alto por método cuartil y algoritmo de agrupamiento de kmeos. En el método cuartil, el valor de corte (transformado por logaritmo) del primer cuartil (<25%) para volúmenes hospitalarios fue 5,65, y el tercer cuartil (>75 %) fue 6,43. En términos de volúmenes de cirujano, el primer cuartil fue 4,38 y el tercero fue 5,35, cuando se utilizaron los volúmenes de operación Mientras que la definición cambió, el primer cuartil (<25%) para los volúmenes hospitalarios fue de 4.66, y el tercer cuartil (>75%) fue de 5.31. En términos de volúmenes cirujanos, el primer cuartil fue de 3.40, y el tercero fue de 4.32. El agrupamiento de medios K es un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado introducido por MacQueen en la década de 1960. Este método no es sólo un método simple y muy confiable en la categorización/clasificación, sino que también es reconocido como uno de los 10 algoritmos más importantes en la minería de datos. [29] Este método se ha aplicado a menudo en muchos campos. [30] [31] [32] Yu y sus colegas incluso lo aplicaron para definir la calidad del cuidado CABG, y para explorar la relación entre el estado de ingresos del paciente, el nivel de calidad de la atención y la mortalidad hospitalaria. [33] La idea principal de este método es particionar los puntos de datos observados en los clústeres k no superpuestos minimizando la suma de cuadrados dentro del grupo. Cada punto se asigna a la media de su clúster utilizando la distancia Euclidiana. En primer lugar, los centros de clúster k fueron generados aleatoriamente. Los estudios anteriores normalmente dividían cirujanos y hospitales en grupos de volumen bajo, medio y alto; por lo tanto, también predeterminamos los volúmenes de los servicios de cirujano y hospital en 3 grupos (k = 3). Luego, los participantes fueron asignados al clúster con la distancia más corta a estos centros de clúster. Finalmente, los centros de clúster fueron recomputados utilizando la nueva asignación de clústeres y estos pasos serían iterados hasta que se lograra la convergencia. [34] Los valores de corte de los volúmenes hospitalarios fueron 5,21 y 5,69, Asimismo, cuando se utilizaron como definición los volúmenes de operación acumulativos antes de cada cirugía, los valores de corte fueron 4,11 y 4,89 para los volúmenes hospitalarios, y 2,64 y 3,91 para los volúmenes quirúrgicos. Todos los valores de corte fueron transformados por logaritmo. Los resultados del agrupamiento de medias-k se muestran en las Figs 1-4. Como los resultados muestran, los volúmenes de operación se dividieron en tres grupos por separado. Además de los volúmenes quirúrgicos y hospitalarios y SSI, se recogieron datos a nivel de paciente, cirujano y hospital. En primer lugar, las variables a nivel de paciente incluyeron edad, sexo, duración de la permanencia en la UCI, número de vasos obstruidos que estuvieron involucrados en la operación quirúrgica, y la presencia de enfermedades subyacentes importantes (p. ej., diabetes mellitus, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), insuficiencia cardíaca, insuficiencia renal e insuficiencia renal, que En tercer lugar, las variables de nivel hospitalario incluyeron la propiedad hospitalaria y la ubicación geográfica; todos los análisis estadísticos de la relación volumen-infección se realizaron utilizando SAS (versión 9.2, SAS Institution Inc., Cary, NC, EE.UU.). En las pruebas estadísticas, se consideró estadísticamente significativo un valor p de dos caras 0,05; las propiedades distributivas de las variables continuas se expresaron por media ± desviación estándar (DE), mientras que las variables categóricas se presentaron por frecuencia y porcentaje; en el análisis univariado, se examinaron los potenciales predictores de tres niveles de SSI utilizando prueba de chi-cuadrado o prueba t de dos muestras, según corresponda; a continuación, para tener en cuenta las correlaciones dentro del cirujano (nivel 2) y del hospital (nivel-3), se realizó un análisis multivariado mediante el ajuste de modelos de regresión logística de efectos mixtos a los datos de cada paciente para estimar los efectos Además, se realizó un análisis de subgrupos para las comorbilidades, en la Tabla 2 se muestra que hubo 7.007 pacientes con CABG realizados por 199 cirujanos en 19 hospitales de Taiwán durante el período 2006-2008; la mayoría de los pacientes eran varones (77,5%), y la edad media de los pacientes era de 65,3 años; el promedio de permanencia en la UCI fue de 6,05 días, el promedio de vasos obstruidos fue de 1,6, mientras que el 51,8% de los pacientes tenían diabetes mellitus, el 33,3% tenía insuficiencia cardiaca, el 14,1% tenía insuficiencia renal y el 22,0% tenía EPOC; se identificaron trescientos dos pacientes (4,31%) con los códigos SSI ICD-9-CM; sin embargo, la identificación por el modelo CART solo reveló 107 casos de infección, y 94 casos fueron identificados en ambos modelos. La mayoría de los casos fueron operados por cirujanos masculinos, con una edad media de 45 años, y los volúmenes de operación promedio del cirujano en el período de estudio fueron 151,64, mientras que los volúmenes de operación promedio antes de la cirugía fueron 52,18; más de la mitad de los casos fueron realizados con CABG en hospitales sin fines de lucro, y los volúmenes de operación promedio de los hospitales en el período de estudio fueron 473,60, mientras que los volúmenes de operación promedio antes de cada cirugía fueron 158,79; además, la mayoría de los pacientes recibieron sus cirugías por cirujanos y hospitales de alto volumen, cuando se utilizó el algoritmo de k-medias para categorización, independientemente de la definición de volúmenes de operación utilizada; la Tabla 3 muestra los resultados de los modelos multinivel de efecto mixto, identificando los SSI mediante códigos ICD-9-CM, y los volúmenes de operación definidos como volúmenes acumulativos dentro del período de Los resultados del Modelo 1 (continuo) revelan que los volúmenes del cirujano se asociaron negativamente con las ISS, mientras que los volúmenes del hospital no se asociaron con las infecciones del sitio quirúrgico ISS. El Modelo 2 (cuartil) sugiere que los cirujanos de bajo volumen tuvieron mayor riesgo de ISS (OR = 2.220, valor p = 0.022) que los cirujanos de alto volumen. Tampoco hubo asociación entre los volúmenes de operación del hospital y las ISS. El Modelo 3 (media k) muestra que la asociación no existió entre los volúmenes del hospital/cirujano y las ISS. La Tabla 4 muestra los resultados de los modelos multinivel de efecto mixto, en los que las ISS fueron identificadas por el modelo CART, y los volúmenes de operación también fueron definidos como los volúmenes acumulativos dentro del período del estudio. El Modelo 1 nuevamente indicó una asociación negativa entre los volúmenes del cirujano y las ISS, y En el Modelo 2, los resultados mostraron que la relación entre los volúmenes hospitalarios/cirujanos y las ISS no existía.En el Modelo 3, los resultados mostraron que los cirujanos de bajo volumen tenían mayor riesgo (OR = 1,691, p = 0,002) que los cirujanos de alto volumen.La Tabla 5 muestra los resultados de los modelos multinivel de efecto mixto, en los que las ISS fueron identificadas por códigos ICD-9-CM, pero los volúmenes de operación fueron definidos como el volumen acumulativo en el año anterior para cada cirugía.El Modelo 1 también indicó una asociación negativa entre los volúmenes del cirujano y las ISS, y los volúmenes del hospital no se encontraron asociados con las ISS.En el Modelo 2, los resultados mostraron que la relación entre los volúmenes del hospital/cirujano y las ISS no existía.En el Modelo 3, los resultados también revelaron que los cirujanos de bajo volumen tenían mayor riesgo (OR = 1,642 En la Tabla 6 se muestran los resultados de los modelos multinivel de efecto mixto, en los que las IES fueron identificadas por el modelo CART, y los volúmenes de operación fueron definidos como el volumen acumulativo en un año anterior para cada cirugía. En el Modelo 1, diferente a los hallazgos anteriores, no hubo asociación entre los volúmenes hospitalarios/cirujanos y los IES. En el Modelo 2, los resultados mostraron que la relación entre los volúmenes hospitalarios/cirujanos y los IES no existía. En el Modelo 3, los resultados también revelaron que los cirujanos de bajo volumen tenían mayor riesgo (OR = 1,163, p = 0,020) que los cirujanos de alto volumen. Examinamos además las asociaciones de los volúmenes cirujanos y hospitalarios con los IES en los análisis de estratificación por enfermedades subyacentes. (Tabla 7 ) Sin embargo, cuando los volúmenes de la operación fueron definidos como los volúmenes de la operación acumulada en el año anterior para cada cirugía, los resultados sugieren que hubo una asociación negativa entre los volúmenes del cirujano y los SSI en el grupo de la diabetes, excepto que los volúmenes fueron tratados como variables continuas y los casos de infección fueron identificados por códigos ICD-9. En términos de volúmenes de la operación hospitalaria, la asociación no existió. (Tabla 8 ) No se han realizado estudios que evalúen cómo diferentes definiciones de los volúmenes de servicio/operación y métodos de categorización afectan a las relaciones de infección por volumen. Además, varios estudios han señalado la inadecuación de identificar los casos de infección utilizando los códigos ICD-9-CM en los datos de reclamos. Nuestros hallazgos mostraron que las relaciones entre los volúmenes hospitalarios y los SSI no existían, independientemente de las definiciones, mehods de categorización o enfoques de identificación de casos SSI. Por el contrario, las relaciones entre los volúmenes cirujanos y los SSI no eran sólidas en nuestros datos. Podría verse afectada por diferentes definiciones y métodos de categorización de volúmenes de operación, y también por diferentes enfoques de identificación de casos SSI. En resumen, la mayoría de los modelos demostraron que los cirujanos de bajo volumen tenían mayor riesgo que los cirujanos de alto volumen, y también mostraron que los riesgos eran similares entre los cirujanos de volumen medio y alto. Sin embargo, ¿por qué el volumen de cirujano se relacionaba con los SSI, pero el volumen hospitalario no? Excepto por los temas que nos preocupaban en este estudio, hay algunos desacuerdos en la literatura. [12, 35] O "¿Es el volumen del proveedor el único predictor para el resultado del cuidado?" [35, 36] Estos temas son dignos de más discusión, pero están fuera del alcance de este estudio.Los volúmenes de servicio/operación se tratan como un indicador proxy para las experiencias; estudios anteriores lo utilizaron para examinar si la práctica mejora o no. Pero, excepto las experiencias del proveedor, los SSI también se ven afectados por muchos factores, como factores ambientales y clínicos. Wu et al. una vez utilizaron Taiwán 2001 NHI afirma datos para explorar la relación entre los volúmenes de operación del proveedor CABG y los SSI. [13] Encontraron que los volúmenes hospitalarios tenían un efecto mayor que los volúmenes del cirujano y afirmaron que esto podría implicar que el trabajo en equipo del hospital es más importante que el cirujano individual. Sin embargo, nuestros hallazgos demostraron que no había relación entre los volúmenes del hospital y los SSI. Wu et al. Los resultados variaron entre las diferentes definiciones y el método de categorización de los volúmenes de operación, y se adoptaron los volúmenes de operación acumulados dentro del período de estudio como definición, e identificaron las ICS por medio de códigos ICD-9-CM. Excepto que hubo dos diferencias entre nuestro trabajo y Wu et al., que fueron la duración y el año de los datos; nuestros datos fueron más largos y actualizados que los de ellos. Además, cabe señalar que hubo un brote de síndrome respiratorio agudo severo (SARS) en Taiwán en 2003, después de lo cual se revisó y rediseñó el sistema de control de infecciones hospitalarias en Taiwán. Los datos de Wu et al. fueron anteriores al SARS, por lo que estos esfuerzos también pudieron haber mejorado el nivel de control de las ISS en los hospitales, lo que dio lugar a diferentes hallazgos en este estudio. Por último, los resultados de los análisis de estratificación mostraron que el cirujano de bajo volumen tenía mayor riesgo que el cirujano de alto volumen en el grupo de la diabetes mellitus, cuando se utilizó la operación acumulativa en el año anterior antes de la cirugía como definición. Un gran número de estudios han indicado que la diabetes mellitus está asociada con un mayor riesgo de SSI, [37] [38] [39] y los resultados de este estudio sugieren que los pacientes con CABG con diabetes mellitus deben ser atendidos por cirujanos experimentados. Se aplicó un análisis multinivel para manejar los factores anidados, y se adoptaron dos definiciones de volumen de operación junto con tres métodos de categorización del volumen de operación diferentes para examinar la relación entre el volumen y las SSI bajo dos tipos de abordajes de identificación de las SSI. Sin embargo, el estudio sufrió varias limitaciones importantes. En primer lugar, la exactitud de la identificación de los SSI seguía siendo un problema. Aunque el rendimiento del modelo de CART para identificar los SSI de CABG fue mejor que los códigos ICD-9-CM en Taiwán, no alcanzó el escenario perfecto. La precisión de la identificación de los SSI seguía siendo un desafío en nuestro trabajo. La segunda limitación se refiere a variables no medidas, como la duración de la estancia antes de la operación, la condición de infección, la extirpación del cabello, la información clínica (por ejemplo, el nivel de glucosa en sangre, el microorganismo causal), la información relacionada con el tiempo (por ejemplo, la duración de la operación), el medio ambiente, las habilidades quirúrgicas, el uso de drenajes postoperatorios, el número de operaciones involucradas, y la atención quirúrgica del sitio y la herida, etc. [40] Además, no se disponía de información sobre el tipo (electivo o urgente) y el En conclusión, los hallazgos de este estudio sugieren que diferentes definiciones y métodos de categorización de volúmenes de operación, y diferentes enfoques de identificación de SSI podrían conducir a diferentes hallazgos, aunque los volúmenes de cirujano eran más importantes que los volúmenes hospitalarios en la exploración de las relaciones entre los volúmenes de operación de CABG y SSI en Taiwán, pero todavía no eran robustos. Definiciones y métodos de categorización de volúmenes de operación, y la identificación correcta de SSI son cuestiones importantes para futuras investigaciones.
question: ¿Cuál es el propósito de este estudio de investigación?
answers.text: examinar si existe una relación entre los volúmenes de operación y los SSI