Comparação da predição de mortalidade pós-operatória intra-hospitalar em 30 dias entre o modelo ex-care e o modelo ex-care adicionado de variáveis socioeconômicas e étnicas
dc.contributor.advisor | Stefani, Luciana Paula Cadore | pt_BR |
dc.contributor.author | Martins, Giulia Bobisch | pt_BR |
dc.contributor.author | Nabarros, Luiza Alves | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-04-01T04:42:42Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2022 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/236455 | pt_BR |
dc.description.abstract | Introdução: Mais de 300 milhões de procedimentos cirúrgicos são realizados por ano no mundo e evidências apontam que este número continua crescendo. Apesar da cirurgia ser indispensável na assistência à saúde, mais de 1 milhão de adultos irão morrer em até 30 dias após o procedimento cirúrgico. Além disso, os sobreviventes às complicações pós-operatórias deixarão o hospital com independência funcional e sobrevida reduzidas. Existem inúmeras ferramentas disponíveis para estratificação de risco perioperatório sendo pouco utilizadas como elemento de avaliação na prática assistencial. A partir desta realidade, foi desenvolvido e validado um modelo de risco de predição de mortalidade pós-operatória, que inclui as variáveis idade, ASA-PS, natureza do procedimento (eletivo ou de urgência) e porte cirúrgico (maior, intermediário ou menor) e apresentou boa capacidade discriminativa para o desfecho óbito intra-hospitalar em até 30 dias pós-operatórios. Recentemente, indicadores de desenvolvimento socioeconômico e de privação mostraram-se associados à mortalidade pós operatória em estudos conduzidos em países desenvolvidos. Todavia, desconhece-se o efeito de indicadores de desenvolvimento do local de habitação de pacientes brasileiros na mortalidade pós operatória. Objetivos: Comparar a capacidade discriminativa do modelo Ex-care com um modelo acrescido de variáveis de desenvolvimento sócio econômicas e etnia na predição de morte intra-hospitalar em até 30 dias pós-operatório. Métodos: Estudo retrospectivo com dados coletados de pacientes cirúrgicos acima de 16 anos operados no bloco cirúrgico do Hospital de Clínicas de Porto Alegre entre Janeiro 2015 e Dezembro 2019. Foram excluídos pacientes submetidos a procedimentos obstétricos, diagnósticos, sob anestesia local, cirurgia cardíaca, e transplantes. Caso mais de um procedimento cirúrgico fosse realizado durante a mesma internação hospitalar, apenas o de maior porte foi considerado para análise. Avaliou-se a acurácia do modelo já validado Ex-care constituído de 4 variáveis - idade, ASA-PS, natureza do procedimento (eletivo ou de urgência) e porte cirúrgico (maior, intermediário ou menor) - nessa nova população e comparou-se com a acurácia do modelo acrescido de 2 variáveis sociodemográficas: IDHM e etnia. Os valores de desenvolvimento humano foram obtidos de fontes públicas, mapeados pelo local de habitação dos pacientes. A etnia foi obtida do prontuário eletrônico no registro autodeclarado dos pacientes ou seus representantes legais. Para a análise dos dados e comparação dos métodos foi utilizado estatística-C, para avaliar ajuste dos modelos, Hosmer-Lamshow, e teste DeLong para comparação entre os mesmos. Resultados: Após exclusões e ajuste de um procedimento por paciente, 37759 pacientes foram incluídos. A mortalidade hospitalar em até 30 dias foi de 4% na amostra. Dos pacientes que evoluíram para óbito, a maioria eram mulheres, com idade maior de 60 anos, classificação ASA III e IV, submetidos a procedimentos de urgência e alto risco. O modelo Ex-care apresentou alto poder discriminativo (AUROC=0.918) em relação ao óbito na internação. Quando acrescidas as variáveis etnia e IDHM, não houve incremento na acurácia e as variáveis não demonstraram significância em relação ao desfecho. (AUROC=0.918) Conclusões: O acréscimo de variáveis sociodemográficas não apresentou superioridade em predizer morte em até 30 dias pós-operatória em relação ao modelo ex-care. | pt_BR |
dc.description.abstract | Background: Over 300 million surgical procedures are performed worldwide each year and evidence shows that these numbers are still growing. Despite the surgical treatments being essential to health care, over a million patients will die within 30 days after surgery. In addition, those who survive the postoperative complications will leave the hospital with reduced functional independence and survival. There are several tools available for perioperative risk stratification that are under utilized in practical assistance. As a result, a risk score model was developed and validated to predict postoperative mortality, which includes the variables age, ASA-PS, nature of the procedure (urgent or elective) and surgical severity (major or not) and presented good discriminative ability to the outcome in-hospital death within 30 days of surgery. However,the question remains whether the addition of sociodemographic variables to the model with clinical and surgical variables can add benefit to the prediction of risk of death, especially in a population of a middle-income country served by the public health system. Methods: Retrospective study with data collected from surgical patients over 16 years old operated in Hospital de Clínicas de Porto Alegre between January 2015 and December 2019. Patients undergoing diagnostic, under local anesthesia, cardiac, obstetric, neurosurgical (except spine surgery) or organ transplantation procedures were not included. When more than one surgery was performed during the same hospital admission, only the major one was analysed. The accuracy of the already validated Ex-care model consisting of 4 variables - age, ASA-PS, nature of the procedure (elective or urgent) and surgical size (major, intermediate or minor) - was evaluated in this new population and compared with the accuracy of the model plus 2 sociodemographic variables: HDI and ethnicity. For data analysis and comparison of methods, C-statistc was used; to evaluate the adjustment of models, Hosmer-Lamshow test; and to compare them, DeLong test. Results: After exclusions and adjustment of one procedure per patient, 36099 patients were included. Hospital mortality within 30 days was 4%. Of the patients who died, most were women, aged over 60 years, ASA classification III and IV, undergoing urgent and high-risk procedures.The Ex-care model showed high discriminative power (AUROC=0.918) in relation to death on admission. When the ethnicity and HDI variables were added, there was no increase in accuracy and the variables did not show significance in relation to the outcome. (AUROC=0.918) Conclusions: the addition of sociodemographic variables did not show superiority in predicting death within 30 days after surgery in relation to the Ex-care model. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Fatores de risco | pt_BR |
dc.subject | Risk assessment | en |
dc.subject | Prognóstico | pt_BR |
dc.subject | Risk stratification | en |
dc.subject | Mortalidade | pt_BR |
dc.subject | Prognostic models | en |
dc.subject | Postoperative mortality | en |
dc.subject | Período perioperatório | pt_BR |
dc.subject | Vulnerabilidade social | pt_BR |
dc.subject | Perioperative risk | en |
dc.subject | Social economic deprivation | en |
dc.title | Comparação da predição de mortalidade pós-operatória intra-hospitalar em 30 dias entre o modelo ex-care e o modelo ex-care adicionado de variáveis socioeconômicas e étnicas | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de especialização | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001138924 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Hospital de Clínicas de Porto Alegre | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2022 | pt_BR |
dc.degree.level | especialização | pt_BR |
dc.degree.specialization | Programa de Residência Médica em Anestesiologia | pt_BR |
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Ciências da Saúde (1515)