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通过数据驱动的视角减少手术并发症 | Lower Surgical Complications Through a Data-Driven Lens

Written by Oliver Franz | 2024-4-18 7:17:00

医院要尽量减少的一个关键指标是手术并发症比例,即表示手术后出现不良后果的百分比,微创手术的这一比例较低,而高风险手术则较高。

这个数字不仅因手术类型而异,而且由于技能的专业性质,各外科医生之间也有所不同。许多其他因素也会影响该数字,因此医院在分析个人绩效之前,必须尽可能排除环境或外部因素。

 

手术室布置是否会造成并发症?

手术后,外科医生经常被问及手术布置是否完全符合他或她的预期。问这个问题的目的有两个:首先,外科医生的时间宝贵且有限,因此正确布置手术室可以节省他们的时间,其次,没有在外科医生需要的地方准备好手术所需的工具可能会导致延误,从而可能导致对患者产生不良后果。

例如手术灯。在手术室提供适当的照明至关重要,这样外科医生才能清楚地看到他们在做什么。如果灯的位置不正确,或者灯的强度或焦点有问题,可能会严重损害外科医生安全准确做手术的能力。理论上,这可能会导致手术期间或手术后出现并发症。

在我们的场景中,我们决定收集三个不同外科医生两个月的手术数据。我们记录了外科医生是否明确表示所有布置均正确。然后,我们看在术后 30 天内,每名患者是否至少记录了一种并发症。

最终,我们想看原假设是否正确;我们假设手术室布置和患者并发症之间存在相关性,并且我们想证明两个结果之间存在统计意义上的显著差异,而此差异不能通过偶然的方式进行解释。显然,由于我们收集的数据有限,我们无法证明因果关系,但证明相关性可能是实现持续改进的有力起点。

我们在 Minitab Statistical Software 中输入了 105 例手术的数据,并且执行了相关性的卡方检验。我们之所以选择使用卡方而不是方差分析,是因为结果是二元结果:“是,有并发症否,没有并发症,数据并不连续。下面是 Minitab 产生的结果:

如果 p 小于 0.001,则可以肯定地得出结论,并发症比例与手术室布置之间确实存在相关性。看百分比分布图,您会看到平均有 64% 的手术不会导致任何类型的并发症。如果我们的原假设不正确,我们将看到正确不正确条形图遵循相同的模式,但它们显然没有。相应地,对于手术室布置正确的手术,出现并发症的比例要低得多。

此外,在观测到的计数和预期计数之间的百分比差异中,可以在图表的不正确布置部分看到一条长长的红色条。这表明,当手术室布置不正确时,并发症的发生次数超出预期。

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此外,Minitab 还为此分析生成了诊断报告和报告卡:

报告卡确认此分析确实有效,可以自信地将其用于证明相关性,因为所有样本都足够大,可以获得足够的预期计数——这对统计人员和非统计人员来说都很容易理解。我们可以自信地得出结论:我们的 p 值正确。

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数据驱动的相关性可以带来改进机会

现在,我们有了开始进行数据驱动型改进所需的数据。可以肯定地说,在这一场景中,改进手术室的布置可能会降低出现并发症的比例,从而改善患者结果。同样,虽然此检验未显示因果关系,但与我们数据的关联非常强。

借助这些数据,医院便可以使用 Minitab Engage 构思、跟踪、管理和实施改进项目。领导者可以衡量某些手术技术团队的有效性,并集思广益,想出新的方法来改进手术室的布置,这不仅可以保护带宽和时间,还可以为患者带来更好的结果并提高患者满意度。

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此外,如果您想进一步分析,可以利用 Minitab 预测分析模块中的 Minitab 自动化机器学习来衡量多个不同变量对并发症比例的影响。这可以确定应重点关注改进工作的其他领域。

最终,进行这些改进会导致网络中患者的并发症比例降低,从而产生有益于所有参与者的积极结果。

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