Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biến đổi trong sử dụng tài nguyên điều chỉnh theo mức độ nghiêm trọng và kết quả tại các đơn vị chăm sóc tích cực
Tóm tắt
Bệnh nhân trong các đơn vị chăm sóc tích cực có nguy cơ tử vong cao hơn và chi phí điều trị rất đáng kể. Chúng tôi đã điều tra liệu tỷ lệ tử vong điều chỉnh theo nguy cơ và tài nguyên sử dụng để đạt được những bệnh nhân sống sót có thay đổi theo thời gian hay không, và nếu sự biến đổi của chúng có liên quan đến các biến số liên quan đến tổ chức và cấu trúc của đơn vị chăm sóc tích cực (ICU). Dữ liệu của 207.131 bệnh nhân được điều trị từ năm 2008 đến năm 2017 tại 21 ICU ở Phần Lan, Estonia và Thụy Sĩ đã được trích xuất từ một cơ sở dữ liệu chuẩn hóa. Việc sử dụng tài nguyên được đo bằng thời gian nằm viện ở ICU, điểm số Hệ thống Đánh giá Can thiệp Y tế Hàng ngày (TISS) và chi phí trực tiếp điều chỉnh theo sức mua tương đương (2015-2017; 17 ICU). Tỷ lệ tài nguyên sử dụng quan sát được so với tài nguyên sử dụng dự kiến điều chỉnh theo mức độ nghiêm trọng (tỷ lệ sử dụng tài nguyên chuẩn hóa; SRUR) đã được tính toán. Số lượng bệnh nhân sống sót dự kiến và tỷ lệ tử vong quan sát được so với tỷ lệ tử vong dự kiến (tỷ lệ tử vong chuẩn hóa; SMR) dựa trên một mô hình dự đoán tỷ lệ tử vong bao gồm giai đoạn 2015-2017. Bốn mười bốn biến số đã được xác định trước phản ánh cấu trúc và tổ chức đã được sử dụng làm biến số giải thích cho SRUR trong các mô hình đa biến. SMR đã giảm theo thời gian, trong khi đó SRUR vẫn không thay đổi, ngoại trừ SRUR dựa trên TISS đã giảm. Chi phí trực tiếp cho một ngày ICU, điểm số TISS và việc nhập viện ICU thay đổi từ 2,5 đến 5 lần giữa các ICU. Sự khác biệt giữa các ICU riêng lẻ về cả SRUR và SMR lên đến hơn 3 lần, và sự tiến triển của chúng rất đa dạng, không có mối liên hệ rõ ràng giữa SRUR và SMR. Sự luân chuyển bệnh nhân cao thường xuyên liên quan đến SRUR thấp nhưng không liên quan đến SMR. Sự biến đổi rộng rãi và độc lập trong cả SMR và SRUR cho thấy rằng chúng nên được sử dụng đồng thời để so sánh hiệu suất của các ICU khác nhau hoặc một ICU cá nhân theo thời gian.
Từ khóa
#Chăm sóc tích cực #tỷ lệ tử vong #sử dụng tài nguyên #đơn vị chăm sóc tích cực #tổ chức chăm sóc sức khỏeTài liệu tham khảo
Halpern NA, Pastores SM (2010) Critical care medicine in the United States 2000–2005: an analysis of bed numbers, occupancy rates, payer mix, and costs. Crit Care Med 38:65–71. https://doi.org/10.1097/CCM.0b013e3181b090d0
Knaus WA, Draper EA, Wagner DP, Zimmerman JE (1985) APACHE II: A severity of disease classification system. Crit Care Med 13:818–829. https://doi.org/10.1097/00003465-198603000-00013
Knaus WA, Wagner DP, Draper EA et al (1991) The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for critically ill hospitalized adults. Chest 100:1619–1636. https://doi.org/10.1378/chest.100.6.1619
Le Gall J-R, Lemeshow S, Saulnier F (1993) Simplified Acute Physiology Score (SAPS II) based on a European / North American multicenter study. JAMA 270:2957–2963. https://doi.org/10.1001/jama.270.24.2957
Metnitz PGH, Moreno RP, Almeida E et al (2005) SAPS 3 from evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 1: Objectives, methods and cohort description. Intensive Care Med 31:1336–1344. https://doi.org/10.1007/s00134-005-2762-6
Moreno RP, Metnitz PGH, Almeida E et al (2005) SAPS 3–from evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 2: development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission. Intensive Care Med 31:1345–1355. https://doi.org/10.1007/s00134-005-2763-5
Harrison DA, Parry GJ, Carpenter JR et al (2007) A new risk prediction model for critical care: the Intensive Care National Audit & Research Centre (ICNARC) model. Crit Care Med 35:1091–1098. https://doi.org/10.1097/01.CCM.0000259468.24532.44
Brinkman S, Abu-Hanna A, de Jonge E, de Keizer NF (2013) Prediction of long-term mortality in ICU patients: model validation and assessing the effect of using in-hospital versus long-term mortality on benchmarking. Intensive Care Med 39(11):1925–1931. https://doi.org/10.1007/s00134-013-3042-5
Kramer AA, Higgins TL, Zimmerman JE (2015) Comparing observed and predicted mortality among ICUs using different prognostic systems: why do performance assessments differ? Crit Care Med 43:261–269. https://doi.org/10.1097/CCM.0000000000000694
Solomon PJ, Kasza J, Moran JL, Australian and New Zealand Intensive Care Society (ANZICS) Centre for Outcome and Resource Evaluation (CORE) (2014) Identifying unusual performance in Australian and New Zealand intensive care units from 2000 to 2010. BMC Med Res Methodol 14:53. https://doi.org/10.1186/1471-2288-14-53
Rothen HU, Stricker K, Einfalt J et al (2007) Variability in outcome and resource use in intensive care units. Intensive Care Med 33:1329–1336. https://doi.org/10.1007/s00134-007-0690-3
Soares M, Bozza FA, Angus DC et al (2015) Organizational characteristics, outcomes, and resource use in 78 Brazilian intensive care units: the ORCHESTRA study. Intensive Care Med 41:2149–2160. https://doi.org/10.1007/s00134-015-4076-7
Reinikainen M, Mussalo P, Hovilehto S et al (2012) Association of automated data collection and data completeness with outcomes of intensive care. A new customised model for outcome prediction. Acta Anaesthesiol Scand 56:1114–1122. https://doi.org/10.1111/j.1399-6576.2012.02669.x
Keene AR, Cullen DJ (1983) Therapeutic Intervention Scoring System: update 1983. Crit Care Med 11:1–3. https://doi.org/10.1097/00003246-198301000-00001
OECD (2020) Conversion rates: purchasing power parities (PPP), OECD Data. OECD, Paris. https://doi.org/10.1787/1290ee5a-en
Lindemark F, Haaland ØA, Kvåle R et al (2017) Costs and expected gain in lifetime health from intensive care versus general ward care of 30,712 individual patients: a distribution-weighted cost-effectiveness analysis. Crit Care 21:220. https://doi.org/10.1186/s13054-017-1792-0
Tan SS, Bakker J, Hoogendoorn ME et al (2012) Direct cost analysis of intensive care unit stay in four European countries: applying a standardized costing methodology. Value Health 15:81–86. https://doi.org/10.1016/j.jval.2011.09.007
Edbrooke DL, Minelli C, Mills GH et al (2011) Implications of ICU triage decisions on patient mortality: a cost-effectiveness analysis. Crit Care 15:R56. https://doi.org/10.1186/cc10029
Sakr Y, Moreira CL, Rhodes A et al (2015) The impact of hospital and ICU organizational factors on outcome in critically ill patients: results from the Extended Prevalence of Infection in Intensive Care study. Crit Care Med 43:519–526. https://doi.org/10.1097/CCM.0000000000000754
Banerjee R, Naessens JM, Seferian EG et al (2011) Economic implications of nighttime attending intensivist coverage in a medical intensive care unit. Crit Care Med 39:1257–1262. https://doi.org/10.1097/CCM.0b013e31820ee1df