107 Development of quality indicators for lung cancer surgery from the national database EPITHOR

Bernard Alain, Dahan Marcel, Falcoz Pierre Emmanuel, R. Caroline
{"title":"107 Development of quality indicators for lung cancer surgery from the national database EPITHOR","authors":"Bernard Alain, Dahan Marcel, Falcoz Pierre Emmanuel, R. Caroline","doi":"10.1136/QSHC.2010.041624.12","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Background and objectives Contrary to press reports, there are no relevant indicators in France to measure the quality of care in cancer surgery. The objectives of our programme were: (i) to estimate in-hospital mortality, which is the first quality indicator that can be derived from the national database, (ii) to develop a predictive model. Thoracic surgery teams will be able to use the model to estimate their adjusted mortality for lung resection. Programme The database of the French Society of Thoracic and Cardiovascular Surgery—EPITHOR—was set up in 2003. Participation is voluntary. Currently, the thoracic surgery teams of 70 private and public institutions send their data to this national database via internet. Patients are anonymous. Each surgeon can regularly check the quality of his/her data in a comparison with national data using a quality score ranging from 0 to 100%. Between January 2003 and December 2008, 18 049 lung resections for cancer were performed (limited resection, lobectomy, or pneumonectomy). Among database input variables were patient age, gender, American Society of Anaesthesia (ASA) score, performance status, body mass index (BMI), Forced Expiratory Volume (FEV), comorbidities, and tumour TNM classification. In-hospital mortality was calculated on the basis of all patients who died either within 30 days of surgery or during their hospital stay. A logistic regression model was constructed and internally validated by bootstrapping techniques. Results The overall in-hospital mortality rate for the period January 03 to December 08 was 3.8% (95% CI 3.5% to 4.1%). Mortality rate by type of lung resection was 2.4% for limited resection, 3% for lobectomy, and 7.7% for pneumonectomy. The independent predictors of in-hospital mortality used in the logistic model were age, gender, ASA score, performance status, FEV, BMI, side of resection, lobectomy, pneumonectomy, extended resection, stage III, stage IV, and the number of comorbidities per patient. The model was valid as the calibration slope was 0.96, that is, close to 1.The area under the ROC curve for the model was 0.78 (95% CI 0.76 to 0.797). Besides the predictive model, we are making available a ‘funnel plot’ which is a visual comparison of the deviation from the national average. It involves the construction of 99% CI limits of the national death rate for each type of procedure. A team's adjusted mortality rate is significantly different from the national average if it is outside the 99% confidence limits. Discussion and conclusion Currently, about 70% of thoracic surgery units in France are participating actively in the national database. Each team can compare the number of observed deaths to the number of expected deaths as given by applying the predictive model to each patient. The funnel plot method will enable them to engage in a quality improvement process relating to their surgical practice. To improve database quality, in particular with regard to missing data, an on-site audit will be carried out. There are plans to develop other quality indicators from the EPITHOR database (completeness of surgery, quality of lymphadenectomy, occurrence of bronchopleural fistula, atelectasis requiring bronchoscopy, and pneumonia). En France, l'absence d'indicateurs pertinents contrairement à ce qui est rapporté par la presse, ne permet pas de mesurer la qualité des soins en matière de chirurgie des cancers. L'objectif de ce programme est d'une part d'estimer la mortalité hospitalière qui est le premier indicateur de qualité élaboré à partir de la base de données nationale et d'autre part d'élaborer un modèle prédictif. Ce modèle est destiné aux équipes afin de comparer leur mortalité ajustée à la référence nationale. La base de données nationale EPITHOR a été créée le 1er janvier 2003 sous l'égide de la société Française de chirurgie thoracique et cardio-vasculaire. Soixante dix établissements privés et publics participent activement à la base de données. Chaque unité de chirurgie thoracique transmet les données anonymisées des patients par internet. Chaque chirurgien peut vérifier régulièrement la qualité de ses données comparativement à celles de la bases de données nationale grâce à un score de qualité allant de 0 à 100%. Entre janvier 2003 et décembre 2008, 18 049 résections pulmonaires pour cancer ont été pratiquées. Les caractéristiques des patients étaient décrits par l'âge, le sexe, le score de l'American Society of Anaesthesia (ASA), le score OMS, l'indice de masse corporelle (IMC), le Volume Maximum Expiratoire Second (VEMS) et les comorbidités. Le type d'intervention chirurgicale comprenait les résections limitées, les lobectomies et les pneumonectomies. Le cancer bronchique était classée selon la classification TNM. La mortalité hospitalière comprenait tous les patients qui décédaient dans les 30 jours après l'opération et ceux qui décédaient au cours de la même hospitalisation. Le modèle prédictif de la mortalité hospitalière était construit à partir d'une régression logistique et validé par la méthode du bootstrap. L'ensemble de la mortalité hospitalière était de 3.8% (Intervalle de confiance à 95% de 3.5% à 4.1%). La mortalité hospitalière selon le type de résection pulmonaire était de 2.4% pour les résections limitées, de 3% pour les lobectomies et de 7.7% pour les pneumonectomies. Dans le modèle logistique, les variables retenues étaient l'âge, le sexe, le score ASA, l'OMS, le VEMS, l'IMC, le côté de la résection, la lobectomie, la pneumonectomie, la résection élargie, le stade III, le stade IV et le nombre de comorbidités par patients. La validation du modèle était correcte puisque la pente de calibration était de 0.96 proche de 1. l'aire sous la courbe ROC du modèle était de 0.78 (intervalle de confiance à 95% allant de 0.76 à 0.797). Chaque équipe compare le nombre de décès observés au nombre de décès attendus estimés en appliquant à chaque patient le modèle prédictif. L'autre méthode utilisée est la méthode du « funnel plot » qui est une comparaison visuelle de l'écart à la moyenne nationale. Elle consiste en la construction d'un intervalle de confiance à 99% autour du taux de décès national pour chacune des types d'intervention. Chaque équipe de chirurgie thoracique considerera son taux de décès ajusté comme significativement différent de la moyenne nationale s'il se trouve en dehors de l'intervalle de confiance à 99%. Cette méthode lui permettra de mettre en place les actions d'amélioration afin de corriger son taux de décès. Afin d'améliorer la qualité des données et notamment les données manquantes, un audit sur site va être mis en place. Actuellement environ 70% des centres de chirurgie de thoracique français participent activement à la base nationale Epithor, l'objectif est d'atteindre l'exhaustivité. Enfin d'autres indicateurs de qualité vont être élaborés à partir de la base Epithor, le caractère complet de la chirurgie, la qualité du curage ganglionnaire, la survenue des fistules bronchiques, les atélectasies et les pneumopathies postopératoires.","PeriodicalId":20849,"journal":{"name":"Quality and Safety in Health Care","volume":"41 1","pages":"A58 - A59"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2010-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Quality and Safety in Health Care","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1136/QSHC.2010.041624.12","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Background and objectives Contrary to press reports, there are no relevant indicators in France to measure the quality of care in cancer surgery. The objectives of our programme were: (i) to estimate in-hospital mortality, which is the first quality indicator that can be derived from the national database, (ii) to develop a predictive model. Thoracic surgery teams will be able to use the model to estimate their adjusted mortality for lung resection. Programme The database of the French Society of Thoracic and Cardiovascular Surgery—EPITHOR—was set up in 2003. Participation is voluntary. Currently, the thoracic surgery teams of 70 private and public institutions send their data to this national database via internet. Patients are anonymous. Each surgeon can regularly check the quality of his/her data in a comparison with national data using a quality score ranging from 0 to 100%. Between January 2003 and December 2008, 18 049 lung resections for cancer were performed (limited resection, lobectomy, or pneumonectomy). Among database input variables were patient age, gender, American Society of Anaesthesia (ASA) score, performance status, body mass index (BMI), Forced Expiratory Volume (FEV), comorbidities, and tumour TNM classification. In-hospital mortality was calculated on the basis of all patients who died either within 30 days of surgery or during their hospital stay. A logistic regression model was constructed and internally validated by bootstrapping techniques. Results The overall in-hospital mortality rate for the period January 03 to December 08 was 3.8% (95% CI 3.5% to 4.1%). Mortality rate by type of lung resection was 2.4% for limited resection, 3% for lobectomy, and 7.7% for pneumonectomy. The independent predictors of in-hospital mortality used in the logistic model were age, gender, ASA score, performance status, FEV, BMI, side of resection, lobectomy, pneumonectomy, extended resection, stage III, stage IV, and the number of comorbidities per patient. The model was valid as the calibration slope was 0.96, that is, close to 1.The area under the ROC curve for the model was 0.78 (95% CI 0.76 to 0.797). Besides the predictive model, we are making available a ‘funnel plot’ which is a visual comparison of the deviation from the national average. It involves the construction of 99% CI limits of the national death rate for each type of procedure. A team's adjusted mortality rate is significantly different from the national average if it is outside the 99% confidence limits. Discussion and conclusion Currently, about 70% of thoracic surgery units in France are participating actively in the national database. Each team can compare the number of observed deaths to the number of expected deaths as given by applying the predictive model to each patient. The funnel plot method will enable them to engage in a quality improvement process relating to their surgical practice. To improve database quality, in particular with regard to missing data, an on-site audit will be carried out. There are plans to develop other quality indicators from the EPITHOR database (completeness of surgery, quality of lymphadenectomy, occurrence of bronchopleural fistula, atelectasis requiring bronchoscopy, and pneumonia). En France, l'absence d'indicateurs pertinents contrairement à ce qui est rapporté par la presse, ne permet pas de mesurer la qualité des soins en matière de chirurgie des cancers. L'objectif de ce programme est d'une part d'estimer la mortalité hospitalière qui est le premier indicateur de qualité élaboré à partir de la base de données nationale et d'autre part d'élaborer un modèle prédictif. Ce modèle est destiné aux équipes afin de comparer leur mortalité ajustée à la référence nationale. La base de données nationale EPITHOR a été créée le 1er janvier 2003 sous l'égide de la société Française de chirurgie thoracique et cardio-vasculaire. Soixante dix établissements privés et publics participent activement à la base de données. Chaque unité de chirurgie thoracique transmet les données anonymisées des patients par internet. Chaque chirurgien peut vérifier régulièrement la qualité de ses données comparativement à celles de la bases de données nationale grâce à un score de qualité allant de 0 à 100%. Entre janvier 2003 et décembre 2008, 18 049 résections pulmonaires pour cancer ont été pratiquées. Les caractéristiques des patients étaient décrits par l'âge, le sexe, le score de l'American Society of Anaesthesia (ASA), le score OMS, l'indice de masse corporelle (IMC), le Volume Maximum Expiratoire Second (VEMS) et les comorbidités. Le type d'intervention chirurgicale comprenait les résections limitées, les lobectomies et les pneumonectomies. Le cancer bronchique était classée selon la classification TNM. La mortalité hospitalière comprenait tous les patients qui décédaient dans les 30 jours après l'opération et ceux qui décédaient au cours de la même hospitalisation. Le modèle prédictif de la mortalité hospitalière était construit à partir d'une régression logistique et validé par la méthode du bootstrap. L'ensemble de la mortalité hospitalière était de 3.8% (Intervalle de confiance à 95% de 3.5% à 4.1%). La mortalité hospitalière selon le type de résection pulmonaire était de 2.4% pour les résections limitées, de 3% pour les lobectomies et de 7.7% pour les pneumonectomies. Dans le modèle logistique, les variables retenues étaient l'âge, le sexe, le score ASA, l'OMS, le VEMS, l'IMC, le côté de la résection, la lobectomie, la pneumonectomie, la résection élargie, le stade III, le stade IV et le nombre de comorbidités par patients. La validation du modèle était correcte puisque la pente de calibration était de 0.96 proche de 1. l'aire sous la courbe ROC du modèle était de 0.78 (intervalle de confiance à 95% allant de 0.76 à 0.797). Chaque équipe compare le nombre de décès observés au nombre de décès attendus estimés en appliquant à chaque patient le modèle prédictif. L'autre méthode utilisée est la méthode du « funnel plot » qui est une comparaison visuelle de l'écart à la moyenne nationale. Elle consiste en la construction d'un intervalle de confiance à 99% autour du taux de décès national pour chacune des types d'intervention. Chaque équipe de chirurgie thoracique considerera son taux de décès ajusté comme significativement différent de la moyenne nationale s'il se trouve en dehors de l'intervalle de confiance à 99%. Cette méthode lui permettra de mettre en place les actions d'amélioration afin de corriger son taux de décès. Afin d'améliorer la qualité des données et notamment les données manquantes, un audit sur site va être mis en place. Actuellement environ 70% des centres de chirurgie de thoracique français participent activement à la base nationale Epithor, l'objectif est d'atteindre l'exhaustivité. Enfin d'autres indicateurs de qualité vont être élaborés à partir de la base Epithor, le caractère complet de la chirurgie, la qualité du curage ganglionnaire, la survenue des fistules bronchiques, les atélectasies et les pneumopathies postopératoires.
国家数据库上皮细胞癌(epithelial)中肺癌手术质量指标的发展
背景和目的与新闻报道相反,法国没有相关指标来衡量癌症手术的护理质量。我们方案的目标是:(一)估计住院死亡率,这是可以从国家数据库得出的第一个质量指标;(二)建立预测模型。胸外科团队将能够使用该模型来估计肺切除术后的调整死亡率。法国胸外科和心血管外科学会数据库(epithor)建立于2003年。参与是自愿的。目前,70家私立和公立机构的胸外科团队通过互联网将他们的数据发送到这个国家数据库。病人是匿名的。每个外科医生都可以定期检查他/她的数据的质量,并使用从0到100%的质量评分与国家数据进行比较。在2003年1月至2008年12月期间,18049例肺癌切除手术(有限切除、肺叶切除或全肺切除术)。数据库输入变量包括患者年龄、性别、美国麻醉学会(ASA)评分、运动状态、体重指数(BMI)、用力呼气量(FEV)、合并症和肿瘤TNM分类。住院死亡率是根据手术后30天内或住院期间死亡的所有患者计算的。建立了逻辑回归模型,并利用自举技术进行了内部验证。结果1月03日至12月08日住院总死亡率为3.8% (95% CI为3.5% ~ 4.1%)。按肺切除术类型划分的死亡率,有限切除术为2.4%,肺叶切除术为3%,全肺切除术为7.7%。logistic模型中使用的住院死亡率的独立预测因子为年龄、性别、ASA评分、功能状态、FEV、BMI、切除部位、肺叶切除术、全肺切除术、延长切除术、III期、IV期和每位患者的合并症数量。当校正斜率为0.96,即接近1时,模型有效。模型的ROC曲线下面积为0.78 (95% CI 0.76 ~ 0.797)。除了预测模型,我们还提供了一个“漏斗图”,这是一个与全国平均水平偏差的视觉比较。它涉及对每种类型手术的全国死亡率的99% CI限的构建。如果一个球队的调整死亡率超出99%的置信范围,那么它与全国平均水平就会有显著差异。目前,法国约有70%的胸外科单位积极参与国家数据库。每个小组可以将观察到的死亡人数与预期死亡人数进行比较,这是通过对每个患者应用预测模型得出的。漏斗图方法将使他们能够参与与他们的外科实践有关的质量改进过程。为了提高数据库质量,特别是关于丢失数据的质量,将进行现场审计。计划从上皮组织数据库中开发其他质量指标(手术的完整性、淋巴结切除术的质量、支气管胸膜瘘的发生、需要支气管镜检查的肺不张和肺炎)。在法国,“缺乏相关指标”的规定已被批准为《新闻报告》、《关于癌症的诊断和诊断》、《关于癌症的诊断和诊断》的《质量报告》。目标:方案est d'une part d'estimer of mortality it<s:1>医院<e:1>, quest le le首要指标de quality itacress, partid de la base of dondones national, and ' ere part d' samic劳动者unmodere pracditif。从比较死亡率的角度来看,这一模型是基于全国范围内的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> - <s:1> <s:1> - <s:1> - <s:1> - <s:1> - <s:1> - - - - - - - - -的。2003年1月1日,法国社会与胸、胸、心血管手术组织的社会与胸、胸、心血管组织的社会与胸、胸、胸及心血管组织的<s:1>社会与胸、胸、胸和心血管组织的<s:1>社会与胸、胸、胸和心血管组织的交换。个人和公众参与的活动,包括个人和个人的薪金和个人的薪金。chque unite.org de chirurgie thoracic transtranses - donsames anonymous - sames - patients - par - internet。Chaque chirurgien peut vsamrifier rsamliliment la qualitant de ses donensimes comparation(比较)celles de la bases de donensimes nationale grale ce(比较)unscore de qualitacleant de 0% 100%。2003年1月和2008年11月,18 049年1月和2008年1月1日,1 049年1月1日,1 049年1月1日,1 049年,1 049年,1 049年,1 049年,1 049年,1 049年,1 049年,1。患者的<s:1> <s:1> <s:1>神经网络(ge)、性别、美国麻醉学会(ASA)评分、OMS评分、躯体质量指数(IMC)、体积最大呼气秒(VEMS)和合并症(comorbidit)。介入式手术包括小范围的切除、小范围的切除、小范围的肺叶切除和小范围的肺切除。Le cancer bronque samtaq class same selon la classification TNM。 医院死亡率包括手术后30天内死亡的所有患者和同一住院期间死亡的患者。采用logistic回归建立医院死亡率预测模型,并采用bootstrap方法进行验证。医院总死亡率为3.8%(95%置信区间为3.5% - 4.1%)。根据肺切除类型,有限切除的医院死亡率为2.4%,肺叶切除术为3%,肺炎切除术为7.7%。logistic模型中考虑的变量包括年龄、性别、ASA评分、who、fev、bmi、切除侧、肺叶切除术、肺炎切除术、扩大切除、III期、IV期以及每个患者的共病数量。模型验证是正确的,校准斜率为0.96,接近1。模型ROC曲线下面积为0.78(95%置信区间为0.76 ~ 0.797)。每个小组通过对每个患者应用预测模型,将观察到的死亡人数与估计的预期死亡人数进行比较。另一种方法是“漏斗图”方法,这是一种与全国平均水平差异的视觉比较。它包括为每一种干预类型的全国死亡率建立一个99%的置信区间。如果调整后的死亡率超出99%的置信区间,每个胸外科团队都会认为其调整后的死亡率与全国平均水平有显著差异。这种方法将使他能够实施改进行动,以纠正他的死亡率。为了提高数据的质量,特别是缺失的数据,将进行现场审计。目前约70%的法国胸外科中心积极参与国家墓志铭基地,目标是达到完整性。最后,其他质量指标将从外延基础、手术的完整性、淋巴结愈合的质量、支气管瘘的发生、术后肺不张和肺病等方面发展起来。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信