Optimizing Ambulance Transport of Hemodialysis Patients to the Emergency Department: A Cohort Study.

BACKGROUND

Dialysis patients who require ambulance transport to the emergency department ("ambulance-ED") may subsequently require timely dialysis in a monitored setting ("urgent dialysis").

OBJECTIVE

The purpose of this study was to develop and internally validate a risk prediction model for urgent dialysis based on patient characteristics at the time of paramedic assessment before ambulance-ED.

DESIGN

Cohort Study.

SETTING

Region of Nova Scotia, Canada, covered by a single emergency medical services provider.

PATIENTS

Thrice-weekly hemodialysis patients who initiated dialysis between 2009 and 2013 (follow-up to 2015) and experienced one or more ambulance-ED events.

MEASUREMENTS

The primary outcome ("urgent dialysis") was defined as dialysis within 24 hours of an ambulance-ED in a monitored setting or dialysis within 24 hours of an ambulance-ED with an initial ED potassium of >6.5 mmol/L. Predictors of urgent dialysis based on paramedic assessment before ambulance-ED included presenting complaint, vital signs and time from last dialysis to ambulance dispatch.

METHODS

Associations with urgent dialysis were analyzed using logistic regression from which a risk prediction model was created. The model was internally validated using bootstrapping and model performance was assessed by discrimination and calibration.

RESULTS

Among 197 patients, there were 624 ambulance-ED events and 87 episodes of urgent dialysis. Weakness as a presenting complaint (odds ratio [OR]: 4.62, 95% confidence interval [CI]: 1.23-17.29), >24 hours since last dialysis (OR: 2.09, 95% CI: 1.15-3.81), and vital signs, including heart rate <60 beats/minute (OR: 3.06, 95% CI: 1.09-8.61), oxygen saturation <90% (OR: 3.04, 95% CI: 1.55-5.94), elevated respiratory rate (≥20 breaths/min), and systolic blood pressure>160 mmHg, were associated with urgent dialysis after ambulance-ED. A risk prediction model incorporating these variables had very good discrimination (C-statistic: 0.81, 95% CI: 0.76-0.86). The negative predictive value was 93.6% using the optimal cut point. Of patients who were predicted to need urgent dialysis but were transported to a facility incapable of providing it, 31% were re-transported for urgent dialysis.

LIMITATIONS

Findings of our study may not be generalizable to other centers where the practice of ambulance transfer and availability of monitored dialysis may differ, and data were lacking for potential missed dialysis sessions or changes in routine dialysis scheduling.

CONCLUSIONS

Patient characteristics at the time of paramedic assessment are associated with urgent dialysis after ambulance-ED. This risk prediction model has the potential to guide dialysis patient transport to dialysis-capable facilities when needed.

CONTEXTE

Les patients dialysés transportés à l’urgence en ambulance (« transports en ambulance ») pourraient par la suite nécessiter une dialyse urgente dans un environnement monitoré (« dialyse d’urgence »).

OBJECTIFS

On visait à élaborer et à valider à l’interne un modèle de prédiction du risque pour une dialyse d’urgence basé sur les caractéristiques des patients recueillies par les ambulanciers pendant le transport.

TYPE D’ÉTUDE

Étude de cohorte.

CADRE

Une région de la Nouvelle-Écosse (Canada) desservie par un seul établissement fournissant des soins médicaux d’urgence.

SUJETS

Des patients hémodialysés trois fois par semaine ayant amorcé leur traitement entre 2009 et 2013 (suivi jusqu’en 2015) et ayant été transportés au moins une fois à l’urgence en ambulance.

MESURES

Le critère de jugement principal (« dialyse d’urgence ») a été défini par une dialyse amorcée dans un environnement monitoré dans les 24 heures suivant l’arrivée en ambulance, ou par une dialyse amorcée dans les 24 heures suivant l’arrivée en ambulance et en présence d’un taux de potassium supérieur à 6,5 mmol/L. Les plaintes formulées par le patient, les signes vitaux et le temps entre la dernière dialyse et l’envoi de l’ambulance ont constitué les facteurs prédictifs d’une dialyse d’urgence s’appuyant sur l’évaluation des ambulanciers.

MÉTHODOLOGIE

La régression logistique a été utilisée pour analyser les associations avec une dialyse urgente et cette analyse a servi à la création d’un modèle de prédiction du risque. Ce dernier a été validé à l’interne par la méthode du

RÉSULTATS

Parmi les 197 patients recrutés, 624 transports en ambulance et 87 épisodes de dialyse urgente ont été répertoriés. Une dialyse urgente après un transport en ambulance a été justifiée par les facteurs suivants: des plaintes de faiblesse générale (RC: 4,62; IC 95 %: 1,23-17,29), une période de plus de 24 heures depuis la dernière dialyse (RC: 2,09; IC 95 %: 1,15-3,81) et les signes vitaux (notamment une fréquence cardiaque <60 battements/minute [RC: 3,06; IC 95 %: 1,09-8,61], une saturation en oxygène <90 % [RC: 3,04; IC 95 %: 1,55 − 5,94], une fréquence respiratoire élevée [≥20 respirations/min] et une pression artérielle systolique >160 mmHg). Un modèle de prédiction du risque incorporant ces variables a montré une bonne discrimination (statistique c: 0,81; IC 95 %: 0,76-0,86). Le coefficient de prévision d’un test négatif s’est établi à 93,6 % en utilisant un seuil optimal. Parmi les patients pour qui on avait prévu qu’ils nécessiteraient une dialyse urgente, mais qui avaient été transportés dans un établissement n’étant pas en mesure de la fournir, 31 % ont dû être transportés à nouveau pour une dialyse urgente.

LIMITES

Ces résultats pourraient ne pas être généralisables aux établissements où diffèrent les pratiques de transfert par ambulance et la disponibilité de la dialyse urgente en environnement monitoré. De plus, des données quant aux séances de dialyse manquées ou aux changements apportés dans la routine de la dialyse étaient non disponibles.

CONCLUSION

Certaines caractéristiques des patients, recueillies par les ambulanciers pendant le transport à l’hôpital, ont été associées au besoin de procéder à une dialyse urgente après un transport en ambulance. Ce modèle de prédiction du risque pourrait, lorsque nécessaire, guider le transport en ambulance des patients dialysés vers des établissements en mesure de les prendre en charge.

Déclaration de conflit d'intérêts

Declaration of Conflicting Interests: The author(s) declared the following potential conflicts of interest with respect to the research, authorship, and/or publication of this article: KT has no direct conflicts of interest relevant to the current area of research. KT has done advisory work for AstraZeneca and Otsuka, Canada. All other authors have no conflicts of interest to declare.