Pag-aaral sa Rehistro ng Trauma ng NTDB / TQP

paglalarawan

Pag-aaral sa Rehistro ng Trauma ng NTDB / TQP

Isang pag-aaral ng mga kinalabasan na naayos ang panganib na binuo batay sa National Trauma Data Bank at sa kahalili nito, ang American College of Surgeons Trauma Quality Programs participant use file. Ang datos ng trauma registry ay hindi pangkaraniwang madaling suriin nang masama: ang mga baryabol ng kalubhaan ng pinsala ay hinango sa halip na sinusukat, ang mga patlang ng pisyolohiya ay nawawala sa mga pattern na nauugnay sa kinalabasan, at ang sample ay hindi batay sa populasyon gaano man ito kalaki. Ang serbisyong ito ay binuo batay sa tatlong katotohanang iyon.

Basahin muna ito: Pag-access sa Data

Dapat mong hawakan ang kasunduan sa paggamit ng datos ng ACS at ibigay ang datos. Wala kaming hawak na kasunduan sa paggamit ng file ng kalahok sa TQP at hindi namin maaaring makuha ang dataset sa ngalan mo. Ang aplikasyon ay dumadaan sa iyong institusyon patungo sa American College of Surgeons, at nililimitahan ng kasunduan kung sino ang maaaring mag-analisa ng datos at kung paano ito maaaring ibahagi, na nangangahulugang ang file ay kailangang magmula sa iyo, sa ilalim ng iyong kasunduan, na may pag-apruba ng iyong institusyon para sa aming pakikilahok bilang mga analyst.

Kung hindi ka pa nag-a-apply, mag-apply muna. Kung hindi ka sigurado kung sakop ng iyong kasalukuyang kasunduan ang panlabas na suporta sa pagsusuri, makipag-ugnayan sa iyong institusyon bago bumili. Mas gugustuhin naming malaman mo na ngayon kaysa pagkatapos magbayad.

Kailan Ito ang Tamang Pag-aaral

Ang datos ng TQP ang tamang instrumento para sa mga tanong tungkol sa mga kinalabasan ng trauma sa loob ng ospital sa maraming sentro: mortalidad at mga komplikasyon ayon sa pattern ng pinsala, mga pagkakaiba sa pangangalaga sa trauma, ang epekto ng mga katangian ng sentro, pagkakaiba-iba ng mga kasanayan sa resuscitation, at ang epidemiology ng mga partikular na mekanismo ng pinsala sa isang saklaw na hindi naaabot ng iisang sentro.

Ang mga ito ang maling instrumento para sa mga rate ng insidente o populasyon. Ang TQP ay isang convenience sample ng mga kalahok na trauma center, hindi isang population-based registry, hindi alam ang denominator, ang mga kalahok na ospital ay nagbabago taon-taon, at ang mga pasyenteng namatay sa field o ginamot sa mga non-participating center ay sadyang absent. Anumang papel na nag-uulat ng pambansang rate mula sa TQP ay mali, at sasabihin ito ng mga reviewer na nagtatrabaho sa trauma. Wala ring post-discharge follow-up: ang tala ay nagtatapos sa paglabas, kaya ang pangmatagalang function, readmission at mortality pagkatapos ng paglabas ay hindi magagamit. Para sa pangkalahatang problema kung ano ang kaya at hindi kayang suportahan ng data ng pampublikong pinsala, tingnan ang aming pagsusuri kung maaasahan ang mga istatistika ng pinsala ng NEISS.

Paano Talaga Ginagawa ang Pagsusuri

• Nakuha ang tindi ng pinsala, hindi mapagkakatiwalaan – Iminamap namin ang mga diagnosis code ng ICD-10-CM sa mga kalubhaan ng Abbreviated Injury Scale at kinukuwenta namin mismo ang ISS at NISS sa halip na tanggapin ang registry field, na hindi pare-pareho ang bilang ng mga pasyente sa iba't ibang sentro at taon. Nakasaad ang bersyon ng pagmamapa na ginamit, dahil ang iba't ibang bersyon ay nagbibigay ng iba't ibang marka para sa parehong pasyente.
• Ang kawalan ng pisyolohiya ay itinuturing na nagbibigay-kaalaman – Mas madalas na nawawala ang GCS, systolic pressure, at respiratory rate sa emergency department sa mga pasyenteng dumating na naka-intubate, naka-sedate, o nasa extremis. Samakatuwid, ibinababa ng complete-case analysis ang pinakamasakit na mga pasyente at binabawasan ang mortality rate. Sinusuri namin ang missingness pattern, gumagamit ng multiple imputation kasama ang kinalabasan sa imputation model, at iniuulat ang complete-case sensitivity analysis kasama nito.
• Na-modelo ang clustering ng pasilidad – Ang mga pasyente sa loob ng isang trauma center ay hindi independiyente. Inilalagay namin ang mga mixed-effects model sa isang facility random intercept, o gumagamit ng mga generalized estimating equation na may matatag na standard errors, at iniuulat ang intraclass correlation. Ang pooled logistic regression na hindi pinapansin ang sentro ang pinakakaraniwang seryosong error sa literaturang ito.
• Mga paglilipat na pinangangasiwaan ng isang tahasang tuntunin – Ang mga pasyenteng inilipat sa ospital ay maaaring bilangin nang doble, at ang kanilang mga resulta ay sumasalamin sa dalawang institusyon. Tinutukoy namin ang tuntunin sa paglilipat nang maaga at sinusubok kung babaguhin nito ang konklusyon.
• Pagsasaayos ng panganib sa tinatanggap na hanay ng baryabol – Edad, mekanismo, ISS o NISS, bahagi ng motor ng GCS, pisyolohiya ng pagdating at pasanin ng comorbidity, kasama ang mga ratio ng mortalidad mula sa naobserbahan hanggang sa inaasahang dami ng namamatay kung saan ang benchmarking ang tanong.
• Nakasaad ang dead-on-arrival at early-death handling – Kung isasama ang mga pasyenteng namamatay sa loob ng mga unang minuto ay malaki ang nababago sa mga resulta. Ang tuntunin ay nakasaad at sinusubok ang epekto nito, sa halip na tahimik na pinipili.
• Isinaalang-alang ang antas ng sentro at katayuan ng beripikasyon – Iba't ibang kombinasyon ng kaso ang ginagamot ng mga Level I, II at III center; ang status ng beripikasyon ay isang nakalilito para sa anumang bagay na may kinalaman sa kalidad ng resulta.
• Sinuri ang mga epekto ng taon – Nagbabago ang hanay ng mga kalahok na ospital sa paglipas ng panahon, kaya ang mga maliwanag na trend ay maaaring mga epekto ng komposisyon. Sinusubukan namin ito bago iulat ang anumang trend.

Ang Natatanggap Mo

• Kumpletong manuskrito – Isinulat para sa iyong target na trauma o surgery journal
• Mga talahanayan at pigura na may kalidad ng publikasyon – Kabilang ang risk-adjusted forest plot at centre-variation caterpillar plot kung saan nauugnay
• Buong code ng pagsusuri – R o Stata, maaaring i-comment at patakbuhin, kasama ang hakbang sa pagmamapa ng ICD-to-AIS at ang paglilinis ng pipeline. Kaugnay na babasahin: anim na pamamaraan para sa paglilinis ng datos ng klinikal na rehistro
• Nakumpletong checklist ng STROBE
• Talaan ng pagsusuri – Kahulugan ng kaso, bawat pagbubukod, bawat hinangong baryabol, detalye ng modelo ng imputasyon
• Isang yugto ng mga rebisyong hiniling ng may-akda

Ano ang Hindi Kasama

Hindi namin kinukuha ang datos. Hindi kami nagbabahagi ng impormasyon tungkol sa awtor, ikaw ang magtatakda ng tanong, susuriin ang interpretasyon, at pagmamay-ari ng mga pahayag. Hindi kami nagsusumite para sa iyo, hindi ginagarantiyahan ang pagtanggap, at hindi humahawak ng tugon mula sa peer-review sa loob ng paketeng ito. Hindi namin masusuri ang makikilalang datos ng pasyente; ang file ng paggamit ng kalahok ay hindi nakikilala at iyon ang aming pinagtatrabahuhan.

Kapag Sasabihin Namin sa Iyo na Huwag Mong Bilhin Ito

Kung ang iyong tanong ay nangangailangan ng insidente ng populasyon, hindi ito masasagot ng TQP. Kung kailangan nito ng mga resulta pagkatapos ng paglabas, hindi ito masasagot ng TQP. Kung ang iyong subgroup ng pinsala ay may mas kaunti sa ilang daang kaso na may kinalabasan na interesante, ang pagsasaayos ng panganib na pinag-iisipan ng pasilidad ay hindi magiging makatwirang magkakasama. At kung ang kasunduan sa ACS na nasa iyong mga kamay ay hindi nagpapahintulot ng panlabas na suporta sa pagsusuri, hindi namin maaaring tanggapin ang trabaho. Sinusuri ang lahat ng apat bago kami magsimula.

timeline

Ang karaniwang paghahatid ay 15 araw ng negosyo mula sa pagtanggap ng datos at isang napagkasunduang plano sa pagsusuri. Nagsisimula ang orasan kapag dumating ang file, hindi sa oras ng pagbili, malalaki ang mga TQP file at maaaring matagalan ang paglilipat ng institusyon.

Mga karaniwang Tanong

Anong mga taon ang maaari mong gamitin? Alinman ang sakop ng iyong kasunduan. Ipapayo namin kung ang pagsasama-sama sa buong transisyon ng NTDB-to-TQP ay maipagtatanggol para sa iyong mga partikular na baryabol.

Kaya mo bang kalkulahin ang pambansang antas ng pinsala? Hindi, at hindi rin ito magagawa ng sinuman mula sa dataset na ito. Tingnan ang limitasyon sa itaas.

Maaari mo bang ihambing ang aking sentro sa pambansang sample? Oo, dahil sa observed-to-expected mortality ratios at naaangkop na pag-urong, isa ito sa mga bagay na tunay na kapaki-pakinabang sa datos ng TQP.

Tinanggihan ang aking isinumite dahil sa hindi sapat na pagsasaayos ng panganib. Maaari mo ba itong baguhin? Ito ay isang karaniwang kahilingan at kadalasang mas mura kaysa sa isang bagong pag-aaral. Ipadala ang manuskrito at ang mga komento ng tagasuri.

Pinalawak na Saklaw

Ang mga multi-year pooled analyses na may mga centre-level covariate, machine-learning mortality prediction na may external validation, at linkage sa iba pang injury data sources ay sinisipi nang paisa-isa, karaniwang mula $3,500. Tingnan ang Extended & Multi-Database Registry Study.

May Tanong Ka Muna?

Magtanong bago bumili, lalo na tungkol sa pag-access sa data. Kung hindi ka sigurado kung sakop ng iyong kasunduan sa ACS ang panlabas na suporta sa pagsusuri, o hindi ka sigurado kung masasagot ba ng TQP ang iyong tanong, ipadala ito sa ibaba. Sasagot ang isang senior analyst sa loob ng isang araw ng negosyo. Walang obligasyon, at kung ang tapat na sagot ay hindi ito ang tamang dataset para sa iyo, sasabihin namin ito.