文摘
介绍。这项研究的目的是利用轨迹分析归类高影响力用户基于其长期之后再入院率和识别预测AAA(腹主动脉瘤)修复。方法。在这个回顾性队列研究中,关于轨迹造型(GBTM)对病人进行队列(2006 - 2009)发现通过国家行政数据从所有医院NHS英语。Proc Traj软件中使用SAS程序进行GBTM,患者人群分为团体基于年度重新接纳率在5年期间主要AAA后修复。趋势的基础上重新接纳率,患者分为低收入和高影响力的用户。影响力集团年度再入院率较高5年随访。短期高影响力用户初始高重新接纳率快速下降,而慢性高影响力用户继续重新接纳率高。结果。基于趋势重新接纳率,GBTM分类选择性AAA修复()患者分为2组:低影响(82.0%)和高影响(18.0%)。高影响力的用户与女性性显著相关()接受其他血管过程(),可怜的社会经济地位指数()、年龄()和高发病率的分数()。c-statistics AUC为0.84。AAA破裂患者修复()3组:低(82.7%),影响短期高影响(7.2%),慢性高影响(10.1%)。慢性高影响用户明显与肾功能衰竭有关(),心力衰竭(P= 0.01),周围性血管疾病(),女性性(P= 0.02),打开修复(),并进行其他相关过程()。c-statistics AUC为0.71。结论。患者持续高重新接纳率之间存在AAA人口;然而,他们的发生率和死亡率与AAA修复。他们可能受益于优化医疗管理并存病围手术期和随访期间。
1。介绍
接受血管手术的患者再入院率很高。它的范围从8.9%到24.4% (1,2]。具体来说,AAA(腹主动脉瘤)修复后重新接纳率从12.5%变化到23.2%3,4]。医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)报告了血管手术的前7再入院条件导致潜在的预防(2]。在未来有可能,医院,再次住院的比例更高的紧急血管减少程序将被惩罚他们的还款支付(2]。
有限公司是已知的子群血管手术患者再入院率更高,也称为高影响力的用户(5]。他们是病人人口总数的一小部分但是他们的资源消耗是相当高的。没有一个标准的和健壮的方法模型和想象长期的频率的变化重新接纳率在这群(3,6]。早期的模型来预测表现不佳患者再入院率高,不关注识别预测中影响力的用户。在前面的研究中,基于任意分类、患者分为低收入和高影响力组(7]。最近的证据表明,低收入和高影响力存在以外的子组患者随访时很长一段时间8,9]。在当前的研究中,5个亚组患者识别模式的基础上恢复中风后,每个都有不同的预后和死亡率的风险(10]。
组的轨迹造型(GBTM)优于其他模型用于研究纵向数据(11]。每个小组的预期轨迹是基于重复观测。它假设子组是相同的一部分人口但每个遵循不同的发展路径。GBTM可以用来研究连续和二进制结果通过整合各种统计方法(11]。它不先发制人组但使用统计设备的数量近似轨迹的未知分布在人口(11]。尽管GBTM最近才被用于医学研究,这是一个有效的工具在纵向数据的分析心理学、犯罪学和社会科学在过去的25年6]。
研究的目的是要应用轨迹模型以人群为基础的数据可视化趋势重新接纳率高影响力的用户和其他团体和识别预测与AAA手术患者再入院率高。
2。方法
2.1。医院管理数据
医院统计(他)数据集被用来提取信息对病人诊断为AAA修复(12]。收集到的数据是由卫生部季度,英国政府,包括住院病人的所有信息中所有公立医院的病人的NHS(国家卫生服务),英国(12]。所有的病人,包括私营企业,需要紧急治疗最初承认在这些医院。每个住院记录为“法术”组成的“情节”,表示在住院期间患者的护理在每个顾问(13]。如果住院需要转移到另一个医院在病人出院前,然后整个住院记录下“superspell”[13]。分析,每个病人的法术或superspell信息检索。每个病人提供了一个独特的匿名标识符是用来发现病人群体产生纵向数据系列。拼写是主要条件的主要诊断治疗后住院期间所有调查,诊断检查,和程序执行。它占大多数的住院的长度(13]。所有的条件都使用icd - 10编码分类(国际疾病分类版本10)。程序编码使用信息公开化4.7(人口普查办公室和调查分类的干预措施和程序4.7版)(13]。伦理批准访问数据是来自HSCIC(健康与社会保健信息中心)。
2.2。AAA患者修复
所有18岁以上的成年病人主要AAA修复从2006年到2009年被列入研究。患者在随访期间死亡也包括在这项研究中。有能力调整和使用的统计模型估算轨迹基于观察他们之前的这些患者再入院率。有两个病人军团:腔内修复术(血管内动脉瘤修复)和开放的修复。最初,特定的icd - 10编码被用来识别AAA患者,先前的研究中使用:选择性AAA (I714 I719)和破裂AAA (I713 I718) [14,15]。之后,AAA的类型的修复是认可使用信息公开化4码,用于早期的研究,结合icd - 10编码选择病人队列(16,17]。以下信息公开化代码使用:打开修复(L18x, L19x, L20x、L21x L25x)和腔内修复术(L26x, L27x, L28x)。
对于模型的验证,确定相关危险因素影响力的用户应用于新一代的AAA患者在2003年- 2004年。他们也随访了5年。这是一个不同的患者被诊断为AAA级前一年最初和遵循了类似的时期,提供充分的比较数据来验证模型(11]。
2.3。统计分析
GBTM用于病人归类成不同的子组。”Proc Traj“软件SAS程序中被用来进行分析。结果是每年的再入院急诊病人随访5年连续每一年。为了确定最优数量的子组内的人口模型的选择是基于以下标准:最小值的贝叶斯信息准则(BIC),为每组的平均后验概率最大的价值,正确的分类(OCC) > 5的几率,而且每个轨迹与重要的参数估计()。这些标准通常选择试验模型与最佳估计的数量与它们相关的组织和预测(11,18,19]。BIC是基础,部分模型的似然函数来衡量效率预测数据中不同的群体。每个人给出一个概率评分小组的成员之一。为每个组,概率得分的均值计算个人的组织和使用作为适当的内部可靠性的指标,如果值超过0.7 (6]。正确分类的概率测量提高了会员的概率个人属于群体与其他群体相比。
年度重新接纳率最高的组是贴上高影响力用户和那些持续使用重新接纳率最低的人归类为低强度的用户。多项逻辑回归模型是用来评估的协变量的影响的概率组成员在控制其他混杂因素(11]。医院护理组最低持续使用,低强度的用户,被用作参考。每个协会协变量测量的优势比的影响,协变量的概率加入指定的组相对稳定的低强度组。协变量的评估在这项研究是改编自之前的临床研究[1,4,20.]。腔间血管成形术和支架,治疗动脉瘤的段,肠系膜和绕过程序,上肢,下肢血管被包含在其他血管的协变量的程序。其他相关业务的类别包括肠切除,修订过程中,筋膜切开术和截肢。Charlson疾病评分被用来评估过去对病人医疗问题的累积效应(20.]。从医院管理数据没有信息社区和社会因素,所以他们没有包括在分析中。
模型检测的敏感性和特异性高影响力用户评估通过比较与患者实际观察到的高发生率,每年90th百分位的再次入院的次数为三年或三年以上随访期间(7]。
模型的可预测性也评估了其应用到不同的队列同等条件下诊断患者的财政年度之前,最初的病人和曲线下面积(AUC)使用c-statistics计算。
的方法论研究据报道符合STROCSS标准(21]。
3所示。结果
总共有21117患者AAA修复。16973例选择性程序完成,4144年修复了AAA破裂。14682例开放修复了AAA,而6435例血管内修复。
3.1。选择性AAA修复
61509年最佳模型(BIC−AIC−61474)分类的病人人口()根据他们的再入院nonelective分成2组:第1组(82.0%)和第二组(18%)(图1)。组1持续低利率重新接纳,因此被列为低强度;然而,组2常数高的速度重新接纳,并贴上高影响力。反是积极和重要的协会与影响力的用户(组2)女性,接受其他血管手术,可怜的社会经济地位,年龄,和更高的发病率(表1)。协变量的概率较低与高影响力用户慢性周围性血管疾病、肾功能衰竭,打开修理,白人的种族,心脏衰竭,心脏骤停。5年死亡率高影响力用户为27.0% ()和23.7% ()为低强度的用户()。高影响力的用户增加了选择性招生人数在随访期间(平均4.4(标准差5.4))相比,低强度用户(平均2.5 3.9 (SD),)。他们有更多的选择性血管程序(平均0.23(标准差0.64))相比,低强度用户(0.13(标准差0.47),)。同样,高组有更高的患者数量正在修订过程( ,比低强度组(5.3%) ,2.5%,)。模型检测的敏感性和特异性高的用户为100%和89.2%,分别。显著的预测与影响力的用户应用于不同的患者群,验证集,2003年- 2004年被诊断为模型的验证。c-statistics AUC为0.84。在大多数情况下,5年死亡率与AAA。死亡的常见原因是呼吸道感染( ,癌症(16.4%)、 ,14.7),心力衰竭( ,9.7%),肾功能衰竭( ,7.1%)。
接受开放的修复的患者高影响力用户的数量高于57.6%的患者人群应急招生()。再入院最常见的原因在5年期间没有与AAA修复有关。紧急招生由于AAA移植并发症只有4.7% ()。AAA移植并发症包括泄漏、血栓、感染、支架和迁移。其他常见的再入院的原因是呼吸道感染( ,7.7%),胸痛( ,5.6%)、胃肠道出血( ,4.7%),和外部损伤( ,4.7%)。
3.2。灵敏度分析的选择性修复AAA
病人的选择性AAA修复进一步分为开放和腔内修复术。GBTM运行在这两个组和高影响力用户在打开修理,腔内修复术患者进行分析。
在选择性腔内修复术患者(),患者的平均年龄是75.1(标准差7.1)年,洛杉矶是6.8 (8.4 SD)天。只有0.4% ()的病人独自住,0.3% ()排放到养老院。30天,5年死亡率为2.3% ()和24.9% (),分别。GBTM (BIC−24605、AIC−2453)病人人口分为5组根据他们的再入院nonelective:低强度(组2, ,66.0%),第二中级组(组3, ,14.5%;组1, ,5.9%),短期高影响力(4组, ,12.1%),慢性高影响力(5组, ,1.4%)(图2)。慢性高影响力用户年度重新接纳率居高不下,而短期高影响力的用户有很高的年重新接纳率只在AAA修复后的最初阶段,然后重新接纳率下降。反是积极和重要的协会与慢性高影响力用户是缺血性心脏病((21.4%)vs。CI(10.5%),或2.08,1.49 - -2.89,)和社会经济剥夺((30.9%)vs。CI(14.5%),或1.28,1.16 - -1.42,)。模型的敏感性和特异性检测慢性高影响力用户分别为87.2%和99.3%,分别。常见的主要诊断医院住院死亡率()肺炎( ,癌症(18.9%)、 ,14.5%),心力衰竭( ,8.9%),肾功能衰竭( ,6.9%),和外部损伤( ,4.9%)。常见的原因再入院nonelective ()肺炎( ,10.7%)、慢性阻塞性肺病( ,6.1%),医源性损伤 ,4.5%)、尿路感染( ,4.4%),和胃肠道出血( ,4.3%)。
在选择性开放修复(),患者的平均年龄是72.6(标准差7.4)年,洛杉矶是12.9 (12.9 SD)天。只有0.5% ()的病人独自住,0.4% ()排放到养老院。30天,5年死亡率为6.8% ()和23.9% (),分别。GBTM (BIC−34269、AIC−34185)病人人口分为5组根据他们的再入院nonelective:低强度(组2, ,71.7%),第二中级组(组3, ,13.9%;组1, ,4.2%),短期高影响力(4组, ,8.9%)和慢性高影响力(5组, ,1.3%)(图3)。积极的协变量和糖尿病(明显与慢性高影响力用户协会(20.4%)vs。(8.0%),或2.66,1.67 - -4.26,)和社会经济剥夺((26.9%)vs。CI(12.8%),或1.32,1.22 - -1.43,)。常见的主要诊断的死亡率()肺炎( ,癌症(16.9%)、 ,16.4%),心力衰竭( ,8.0%),肾功能衰竭( ,代谢和营养条件(6.1%)和 ,4.6%)。再入院的常见原因是肺炎( ,9.8%)、慢性阻塞性肺病( ,5.7%),胸痛( ,4.6%)、胃肠道出血( ,4.4%)和尿路感染( ,3.8%)。
3.3。AAA修复破裂(rAAA)
9936年最佳模型(BIC−AIC−9895)分类的病人人口()到3组根据他们nonelective每年重新接纳率:组1(82.7%),组2(10.1%),和组3例(7.2%)(图4)。组1持续低利率重新接纳,因此被归类为低强度。那些重新接纳率高(高影响力用户)是组2和组3的一部分。组2慢性高影响力的用户,因为他们有年度重新接纳率增加。与慢性高影响力用户肾衰竭,反是打开修理,心脏衰竭,女性性,hac总数(表2)。3短期高影响力用户组在一开始重新接纳率高但在重新接纳率快速下降。协变量与短期高影响力用户是女性性、社会经济指数、年龄、住院时间(表3)。
5年死亡率高影响力的用户,组2 ( ,15.0%)和组3 ( ,53.4%),明显低于低强度组( ,57.9%,)。修订接受移植患者的比例是高影响力的用户,慢性( ,4.8%)和短期( ,2.7%),比低强度的用户( ,0.7%,)。选择性血管手术的平均数量在随访期间高影响力的用户中,慢性(0.12(标准差0.59))和短期(0.16(标准差0.53)),低强度相比用户(0.03(标准差0.21))。同样,选择性招生在随访期间的平均数量增加影响力的用户中,慢性(3.5(标准差5.3))和短期(3.0(标准差5.7))比低强度用户(0.9(标准差2.2),)。模型的敏感性和特异性检测慢性高影响力用户最初的患者为23.5%和94.3%,分别。显著的预测与影响力的用户应用于不同的患者群,验证集,2003年- 2004年被诊断为模型的验证。c静态的AUC是0.71。
再入院最常见的原因在5年期间没有与AAA修复有关。紧急招生由于AAA移植并发症只有2.4% ()。其他常见的再入院的原因是呼吸道感染( ,8.4%),慢性阻塞性肺病(慢性阻塞性肺病)( ,5.3%)、低血压( ,5.1%)、胃肠道出血( ,4.6%),胸痛( ,4.6%)。
3.4。灵敏度分析rAAA的修复
腔内修复术患者rAAA (),患者的平均年龄是75.9(标准差7.5)和平均指数承认洛杉矶为13.2(标准差14.2)天。只有0.8% ()的病人独自住,2.6% ()排放到养老院。5年总体死亡率为49.4% ()。GBTM (BIC−869、AIC−880)分类的根据他们的再入院急诊病人分为两组:低强度( ,78.1%)和慢性高影响力( ,21.9%)(图5)。积极的协变量和糖尿病(明显与慢性高影响力用户协会(18.3%)vs。(6.3%),或19.11,95%可信区间5.87 - -62.18,)和长期的洛杉矶(平均= 18.41(标准差19.8)和11.72(12.2),或2.44,95%可信区间1.82 - -3.25,)。模型的敏感性和特异性检测慢性高影响力用户分别为100%和81.2%,分别。再入院急诊的5个最常见的原因(慢性阻塞性肺病)( ,13.5%),医源性并发症( ,8.7%),出血( ,6.4%),胸部感染( ,6.2%),和痴呆( ,3.5%)。常见的原因住院死亡率()心力衰竭( ,11.7%),骨折( ,10.0%),破裂AAA ( ,外部损伤(8.3%), ,癌症(8.3%)、 ,6.7%)、肺栓塞( ,6.7%),肾功能衰竭( ,6.7%),胸部感染( ,6.7%),和中风( ,6.7%)。
患者开放rAAA修复(),患者的平均年龄是72.65(标准差7.39)和平均指数承认洛杉矶为12.99(标准差12.95)天。只有0.5% ()的病人独自住,1.0% ()排放到养老院。5年总体死亡率为53.7% ()。GBTM (BIC−8973、AIC−8916)病人人口分为5组根据他们的再入院急诊:低强度(3组, ,71.7%),第二中级组(组2, ,13.9%;组1, ,4.2%),短期高影响力(4组, ,8.9%)和慢性高影响力(5组, ,1.23%)(图6)。协变量的积极和重要的协会与慢性高影响力用户是心脏衰竭((14.9%)vs。CI(10.9%),或3.74,2.12 - -6.62,)。模型的敏感性和特异性检测慢性高影响力用户分别为100%和98.89%,分别。再次入院的五个最常见的原因是胸部感染( ,12.2%)、慢性阻塞性肺病( ,7.1%)、胃肠道出血( ,4.3%)、尿路感染( ,3.9%),和低血压( ,3.9%)。常见的主要诊断的死亡率()胸部感染( ,19.1%),癌症(105 17.4%),破裂AAA ( ,4.8%),肾功能衰竭( ,8.6%),和心脏衰竭( ,8.8%)。
4所示。讨论
确定了两个子组患者选择性AAA修复:低收入和高影响力的用户。老年女性贫困的社会经济地位和增加并发症患者经历了血管内选择性修复与长时间的停留时间以及其他血管的过程似乎高影响力用户提供长期的再入院率居高不下。有3个不同的组患者rAAA修复。多数患者低强度用户提供持续重新接纳率低。有2种影响力的用户,有不断重新接纳率高,慢性高影响力,和另一个是,短期高影响力,最初重新接纳率高,然后急剧下降。慢性高影响力用户明显与肾功能衰竭有关,胃肠道并发症,心脏衰竭,末梢血管疾病,医院获得了并发症,女性,接受其他相关手续。高影响力的用户在两个患者群体也与较高的选择有关,血管程序,修订程序。上的编码系统没有提供进一步的细节类型的修订过程进行AAA修复患者。
与主动脉瘤患者集中在修复,观察系统和长期随访,各种重要预测因子与影响力的用户标识,未显示有任何显著的影响在早期研究重新接纳率(1,20.,22,23]。很重要,包括各种类型的风险因素在模型和确定因素具有较强的预测能力。很少有研究评估预测和重新接纳率增加的原因,尤其是那些有关血管患者高影响力的用户(3]。在早期的研究中,最有力的预测人口一般再入院手术术后并发症,复方用药和疾病评分。此外,糖尿病和心脏失败血管手术患者显著相关(3]。但随访时间有限,没有努力是识别和选择高影响力的用户(24]。
某些风险因素可能认为导致增加重新接纳率较低的几率与影响力的用户喜欢史的患者心脏骤停,心力衰竭,肾功能衰竭后选择性AAA修复。这可能表明,这些危险因素患者预后很差,后续再入院没有许多早期死亡。因此,患者数量的增加并发症和高死亡率并不高集团的一部分。这些病人可能已经虚弱;然而,在当前的编码系统,脆弱不编码。另一方面,高影响力的用户相对稳定的多个住院病人幸存下来。
在这项研究中,各种风险因素的影响评估识别那些有长期影响重新接纳率。这些风险因素先前研究[4,7]。一些因素是特定于AAA修复等其他血管手术。这些包括放射或手术干预的四肢和肠系膜血管血管疾病。本风险因素包括目的是确定如果AAA修复并发血栓栓塞事件在其他船只需要干预。这意味着长期住院病人和穷人复苏(1,20.]。此外,个体心血管危险因素,慢性疾病在病人的累积效应也使用Charlson发病率评估分数。这是用来评估过去的医疗问题病人的负担。分数是基于数量的特定慢性病病人患有(7]。通过这种方式,这项研究是能够识别特定的基于,手术和其他的集体效应过去医疗疾病会使患者容易重新接纳率高。
我们的研究表明,高影响力的用户继续重新接纳率高AAA修复后5年期间。早期重要的是要认识到他们的选择和评估不同的保健护理路径允许容易的过渡。预测模型可以用来识别潜在的手术团队影响力的用户。这些病人可能受益于更紧密的监测和及时更激进的预处理或术后心肺检查或康复,避免医源性并发症。早期和侵略性的流动性和心肺病人在ICU和结肠手术病人康复计划已经证明降低重新接纳率(25,26]。
与以往的研究不同的是,我们的分析表明,高影响力用户rAAA修复后由两个子组。短期高组的特点是老年女性患者属于贫穷的社会经济类曾长时间的滞留时间。这意味着长期呆在老年女性患者的长度使人容易医源性并发症(27,28]。他们的健康状况可能恶化在他们住院这使得它们易于进一步再入院前(29日]。然而,如果一位上了年纪的女病人与其他并发症发生打开修理,它会导致身体生理的巨大侮辱导致其他并发症,导致不断重新接纳率高,使其慢性高影响力的用户。
腔内修复术的灵敏度分析和开放的修复建议超过2子组中存在一个病人人口比先前已知的(7]。传统上,人口分为2组,低收入和高影响力用户任意分类(7]。使用GBTM再次入院评估长期趋势的患者人群包括超过2子组与离散趋势重新接纳率。其他识别组织中间和短期高影响力的用户。我们可以假设短期高影响力用户是那些老年患者无法承受多个大大减少和死亡的结果。这将是有趣的评价因素与中间团体,他们形成一个大比例的患者人群,重新接纳年率上升的趋势在长期随访。长期的发生率和死亡率的常见原因是种群中相似的腔内修复术和开放的修复,他们与AAA修复在多数情况下(30.]。原因是与心血管疾病有关,常见的呼吸道和尿感染、跌倒和骨折,和癌症30.]。这些条件一般社区中流行的和需要整体护理病人,而不是具体的评审专家血管团队(30.]。患者rAAA,死亡率由于rAAA也是常见的,这是有据可查的前临床试验(1,30.]。有趣的是,癌症的死亡率也普遍AAA的病人。前临床研究没有发现任何癌症和AAA级之间的联系;然而,偶然发现癌症的AAA级患者的人口老龄化一直在前面提到的(30.,31日]。
有一定的局限性与研究有关。首先,病人群的识别和基于ICD和信息公开化的编码,反是,这容易编码错误(32]。其次,选择病例的回顾性队列研究可能导致一定程度的选择性偏差。第三,基于单一轨迹产生的结果,它可能无法提供完整的图片使用其他医院护理服务。第四,行政数据还不包括在腹主动脉瘤解剖信息,这是一个重要的决定因素的病人的发病率(33]。第五,接受腔内修复术的患者可能存在选择性偏差的,因为程序是用于特定解剖适合患者支架和增加患者并存病(1]。因此腔内修复术的结果之间的差异和开放AAA修复可能占了这种偏见。
轨迹分析用于研究有很强的预测能力和提高特异性识别高影响力的用户。高影响力的用户进行分类的方法不同于以前的进行了研究。本研究中使用的模型估计的模式重新接纳年率为每个病人和分组患者类似的趋势。狭窄的置信区间为每个组表明他们是离散的。很少有早期的研究努力识别高影响力用户和评估他们的模式重新接纳为AAA(修复后34]。在大多数研究中,重新接纳率测量作为一个次要结果,只有一段30天1年(34]。临床研究已经承认高影响力用户一般患者人群中,试图找到他们的风险因素。然而,所知甚少发生这些病人一旦贴上高影响力的用户。早期的研究表明,一半以上的高影响力的用户成为低强度后一年的随访。重要的是观察这些病人很长一段时间,因为大量的再入院急诊发生后30天内(34]。
总之,关于轨迹分析病人的人口AAA修复后标示出患者再入院率高,视觉效果长期重新接纳率的途径。长期的再入院率的分析表明,以上两组存在除了那些之前所知,低收入和高影响力的用户。组织在不同患者人群的数量主要取决于他们的诊断和治疗。长期的再入院率和死亡率是相似的腔内修复术和开放修复患者尽管明显的治疗途径的差异。多数的发生率和死亡率的原因都是与AAA修复。与影响力的用户可能相关的因素突出的地区改善围手术期护理必须设置。研究结果表明,应该有一个改变的长期战略管理AAA的患者在围手术期处理。预测与影响力的用户帮助临床医生识别那些倾向于成为高影响力的用户。临床医生能够专注于特定的子组的管理再次住院的比例较高,限制复杂的资源消费一大群病人,并将继续如此。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
Aylin报告博士授予博士培养(澳洲电信旗下),在进行这项研究的。其他作者声明没有利益冲突。这项研究并不是由澳洲电信。这是作为Ahsan饶博士项目的一部分。资助机构和任何外部组织参与研究设计或者有任何利益冲突。