Sommaire
Résultats
Une équipe de recherche de l'UCLA a créé le score Comorbid Operative Risk Evaluation (CORE) pour mieux prendre en compte le rôle que joue la maladie chronique dans le risque de mortalité du patient après l'opération, permettant ainsi aux chirurgiens de s'adapter aux conditions préexistantes des patients et de déterminer plus facilement le risque de mortalité.
Arrière-plan
Depuis près de 40 ans, les chercheurs utilisent deux outils, l’indice de comorbidité de Charlson (CCI) et l’indice de comorbidité Elixhauser (ECI), pour mesurer l’impact des problèmes de santé existants sur les résultats pour les patients. Ces outils utilisent les codes ICD saisis par les professionnels de la santé et les facturiers pour tenir compte de la maladie du patient. Ces outils, cependant, n’ont pas été conçus pour les patients subissant une intervention chirurgicale et traitent souvent de maladies chroniques qui ne concernent pas les populations chirurgicales. Ils capturent souvent des données à partir des dossiers de facturation médicale et manquent d’informations nuancées sur les problèmes de santé préexistants.
Méthode
Un total de 699 155 patients ont été utilisés pour développer le modèle, dont 139 831 (20 %) composaient la cohorte de tests. Les chercheurs ont interrogé des adultes subissant 62 opérations dans 14 spécialités de l’échantillon national de patients hospitalisés (NIS) 2019 à l’aide des codes de la Classification internationale des maladies, 10e révision (ICD-10). Ils ont trié les codes CIM-10 pour les maladies chroniques en groupes de classifications cliniques raffinées par logiciel (CCSR). Ils ont utilisé la régression logistique sur le CCSR avec une importance non nulle des caractéristiques dans quatre algorithmes d'apprentissage automatique prédisant la mortalité à l'hôpital, et ont utilisé le résultat
coefficients pour calculer le score d'évaluation du risque opératoire comorbide (CORE) sur la base d'une méthodologie préalablement validée. Le score final va de zéro, représentant le risque le plus faible, à 100, qui représente le risque le plus élevé.
Impact
La recherche sur les services et les résultats de santé utilisant des bases de données rétrospectives continue de représenter une proportion croissante de la recherche chirurgicale. Les chercheurs qui soulignent les problèmes de qualité et les disparités sont bien intentionnés. Cependant, sans outils appropriés, il peut être difficile de savoir si les mauvais résultats sont indépendants des conditions préexistantes.
Commentaire
« L'avènement de nouveaux logiciels et méthodologies statistiques a permis aux chercheurs d'exploiter de grandes bases de données pour répondre aux questions de qualité, de disparités et de résultats des soins de santé », a déclaré le Dr Nikhil Chervu, médecin résident au département de chirurgie de l'UCLA et auteur principal de l'étude. « Ces bases de données, cependant, capturent souvent des données provenant des dossiers de facturation médicale et manquent d'informations nuancées concernant les problèmes de santé préexistants. Sans tenir compte des différences dans les maladies chroniques des patients, les comparaisons de population pourraient échouer. L'incorporation de ce score dans des recherches supplémentaires validera davantage son utiliser et aider à améliorer l'analyse des résultats chirurgicaux à l'aide de grandes bases de données.
Auteurs
Les co-auteurs de l'étude sont Jeff Balian, Arjun Verma, Sara Sakowitz, Nam Yong Cho, le Dr Saad Mallick, le Dr Tara Russell et le Dr Peyman Benharash.
Journal
L'étude est publiée dans la revue à comité de lecture Annales de chirurgie.
