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背景：米国外科医大学のリスク予測精度国家外科品質改善プログラム（ACS-NSQIP）外科的リスク計算機は、緊急手術と選択手術の間で異なることが示されています。臨床パフォーマンスのベンチマーク方法には正確なリスク推定が必要であり、現在の方法は入院源を考慮しません。したがって、私たちの目標は、ACS-NSQIPが移動された緊急一般手術（EGS）症例との間の死亡率を同等に予測するかどうかを評価することでした。 材料と方法：これは、2005年から2014年までのACS-NSQIPデータベースを使用した遡及的研究であり、以前に記載された7つのEGS手順のいずれかを受けたすべての入院患者を含む。入場源は、外部の緊急治療室または急性期治療施設から転送されたのに対して、直接認められたものとして分類されました。観測された（O：E）比とBrierスコアを使用して、ACS-NSQIP予測死亡確率の精度を比較しました。リスクの高い手順と低リスク手順の精度を比較するために、サブグループ分析が実行されました。 結果：合計206,103のEGS入場が特定され、そのうち6.97％が転送されました。全体的な死亡率は、コホート全体で3.26％、転送グループ内で10.24％でした。ACS-NSQIPモデルによって生成されたO：E比は、転送された患者（O：E = 1.0、95％信頼区間= 0.97-1.02）と非移行患者（O：E = 1.12、95％信頼区間= 1.09-1.14）の間で異なっていました。。転送された患者のBRIERスコアは、非転送患者（それぞれ0.063対0.018）のスコアよりも大きかった。 結論：ベンチマークに使用されるACS-NSQIPリスク推定値は、転送されたEGS症例と非転送EGS症例の間で異なります。ACS-NSQIPリスク計算機によるBrierスコアの分析により、転送された患者の劣った予測が示されました。承認機関に対するこの負担の増加は、品質指標に影響を与え、臨床パフォーマンスのベンチマークを考慮する必要があります。
背景：米国外科医大学のリスク予測精度国家外科品質改善プログラム（ACS-NSQIP）外科的リスク計算機は、緊急手術と選択手術の間で異なることが示されています。臨床パフォーマンスのベンチマーク方法には正確なリスク推定が必要であり、現在の方法は入院源を考慮しません。したがって、私たちの目標は、ACS-NSQIPが移動された緊急一般手術（EGS）症例との間の死亡率を同等に予測するかどうかを評価することでした。 材料と方法：これは、2005年から2014年までのACS-NSQIPデータベースを使用した遡及的研究であり、以前に記載された7つのEGS手順のいずれかを受けたすべての入院患者を含む。入場源は、外部の緊急治療室または急性期治療施設から転送されたのに対して、直接認められたものとして分類されました。観測された（O：E）比とBrierスコアを使用して、ACS-NSQIP予測死亡確率の精度を比較しました。リスクの高い手順と低リスク手順の精度を比較するために、サブグループ分析が実行されました。 結果：合計206,103のEGS入場が特定され、そのうち6.97％が転送されました。全体的な死亡率は、コホート全体で3.26％、転送グループ内で10.24％でした。ACS-NSQIPモデルによって生成されたO：E比は、転送された患者（O：E = 1.0、95％信頼区間= 0.97-1.02）と非移行患者（O：E = 1.12、95％信頼区間= 1.09-1.14）の間で異なっていました。。転送された患者のBRIERスコアは、非転送患者（それぞれ0.063対0.018）のスコアよりも大きかった。 結論：ベンチマークに使用されるACS-NSQIPリスク推定値は、転送されたEGS症例と非転送EGS症例の間で異なります。ACS-NSQIPリスク計算機によるBrierスコアの分析により、転送された患者の劣った予測が示されました。承認機関に対するこの負担の増加は、品質指標に影響を与え、臨床パフォーマンスのベンチマークを考慮する必要があります。
BACKGROUND: Risk prediction accuracy of the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) Surgical Risk Calculator has been shown to differ between emergency and elective surgery. Benchmarking methods of clinical performance require accurate risk estimation, and current methods rarely account for admission source; therefore, our goal was to assess whether the ACS-NSQIP predicts mortality comparably between transferred and nontransferred emergency general surgery (EGS) cases. MATERIALS AND METHODS: This is a retrospective study using the ACS-NSQIP database from 2005 to 2014including all inpatients who underwent one of seven previously described EGS procedures. The admission source was classified as directly admitted versus transferred from an outside emergency room or an acute care facility. We compared the accuracy of ACS-NSQIP-predicted mortality probabilities using the observed-to-expected (O:E) ratio and Brier score. A subgroup analysis was performed to compare accuracy of high-risk and low-risk procedures. RESULTS: A total of 206,103 EGS admissions were identified, of which 6.97% were transfers. Overall mortality was 3.26% for the entire cohort and 10.24% within the transfer group. The O:E ratios generated by ACS-NSQIP models differed between transferred patients (O:E = 1.0, 95% confidence interval = 0.97-1.02) and nontransferred patients (O:E = 1.12, 95% confidence interval = 1.09-1.14). The Brier score for transferred patients was greater than that for nontransferred patients (0.063 versus 0.018, respectively) showing higher accuracy for nontransferred patients. CONCLUSIONS: The ACS-NSQIP risk estimates used for benchmarking differ between transferred and nontransferred EGS cases. Analyses of the Brier score by the ACS-NSQIP risk calculator demonstrated inferior prediction for transferred patients. This increased burden on accepting institutions will have an impact on quality metrics and should be considered for benchmarking of clinical performance.
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