Development and validation of an instrument to predict prolonged length of stay in the postanesthesia care unit following ambulatory surgery.
Mise au point et validation d’un instrument de prédiction d’une prolongation de la durée de séjour en salle de réveil après chirurgie ambulatoire.
ambulatory surgery
postoperative length of stay
prediction model
Journal
Canadian journal of anaesthesia = Journal canadien d'anesthesie
ISSN: 1496-8975
Titre abrégé: Can J Anaesth
Pays: United States
ID NLM: 8701709
Informations de publication
Date de publication:
Dec 2023
Dec 2023
Historique:
received:
21
12
2022
accepted:
28
04
2023
revised:
12
04
2023
pubmed:
14
11
2023
medline:
14
11
2023
entrez:
13
11
2023
Statut:
ppublish
Résumé
We sought to develop and validate an Anticipated Surveillance Requirement Prediction Instrument (ASRI) for prediction of prolonged postanesthesia care unit length of stay (PACU-LOS, more than four hours) after ambulatory surgery. We analyzed hospital registry data from patients who received anesthesia care in ambulatory surgery centres (ASCs) of university-affiliated hospital networks in New York, USA (development and internal validation cohort [n = 183,711]) and Massachusetts, USA (validation cohort [n = 148,105]). We used stepwise backwards elimination to create ASRI. The model showed discriminatory ability in the development, internal, and external validation cohorts with areas under the receiver operating characteristic curve of 0.82 (95% confidence interval [CI], 0.82 to 0.83), 0.82 (95% CI, 0.81 to 0.83), and 0.80 (95% CI, 0.79 to 0.80), respectively. In cases started in the afternoon, ASRI scores ≥ 43 had a total predicted risk for PACU stay past 8 p.m. of 32% (95% CI, 31.1 to 33.3) vs 8% (95% CI, 7.9 to 8.5) compared with low score values (P-for-interaction < 0.001), which translated to a higher direct PACU cost of care of USD 207 (95% CI, 194 to 2,019; model estimate, 1.68; 95% CI, 1.64 to 1.73; P < 0.001) The effects of using the ASRI score on PACU use efficiency were greater in a free-standing ASC with no limitations on PACU bed availability. We developed and validated a preoperative prediction tool for prolonged PACU-LOS after ambulatory surgery that can be used to guide scheduling in ambulatory surgery to optimize PACU use during normal work hours, particularly in settings without limitation of PACU bed availability. RéSUMé: OBJECTIF: Nous avons cherché à mettre au point et à valider un Instrument de prédiction anticipée des besoins de surveillance pour anticiper toute prolongation de la durée de séjour en salle de réveil (plus de quatre heures) après chirurgie ambulatoire. MéTHODE: Nous avons analysé les données enregistrées dans le registre de l’hôpital des patient·es qui ont reçu des soins d’anesthésie dans des centres de chirurgie ambulatoire (CCA) des réseaux hospitaliers affiliés à une université à New York, aux États-Unis (cohorte de développement et de validation interne [n = 183 711]) et au Massachusetts, États-Unis (cohorte de validation [n = 148 105]). Nous avons utilisé un procédé d’élimination progressive régressive pour créer notre instrument de prédiction. RéSULTATS: Le modèle a montré une capacité discriminatoire dans les cohortes de développement, de validation interne et de validation externe, avec des surfaces sous la courbe de fonction d’efficacité de l’opérateur (ROC) de 0,82 (intervalle de confiance [IC] à 95 %, 0,82 à 0,83), 0,82 (IC 95 %, 0,81 à 0,83), et 0,80 (IC 95 %, 0,79 à 0,80), respectivement. Dans les cas commencés en après-midi, les scores sur notre instrument de prédiction ≥ 43 montraient un risque total prédit de séjour en salle de réveil après 20 h de 32 % (IC 95 %, 31,1 à 33,3) vs 8 % (IC 95 %, 7,9 à 8,5) comparativement aux valeurs de score faibles (P-pour-interaction < 0,001), ce qui s’est traduit par une augmentation de 207 USD du coût direct des soins en salle de réveil (IC 95 %, 194 à 2019; estimation du modèle, 1,68; IC 95 %, 1,64 à 1,73; P < 0,001). Les effets de l’utilisation du score de notre instrument de prédiction sur l’efficacité d’utilisation de la salle de réveil étaient plus importants dans un CCA autonome sans limitation dans la disponibilité des lits en salle de réveil. CONCLUSION: Nous avons mis au point et validé un outil de prédiction préopératoire de la prolongation de la durée de séjour en salle de réveil après une chirurgie ambulatoire qui peut être utilisé pour guider la planification en chirurgie ambulatoire afin d’optimiser l’utilisation de la salle de réveil pendant les heures normales de travail, en particulier dans les milieux sans limitation de disponibilité des lits en salle de réveil.
Autres résumés
Type: Publisher
(fre)
RéSUMé: OBJECTIF: Nous avons cherché à mettre au point et à valider un Instrument de prédiction anticipée des besoins de surveillance pour anticiper toute prolongation de la durée de séjour en salle de réveil (plus de quatre heures) après chirurgie ambulatoire. MéTHODE: Nous avons analysé les données enregistrées dans le registre de l’hôpital des patient·es qui ont reçu des soins d’anesthésie dans des centres de chirurgie ambulatoire (CCA) des réseaux hospitaliers affiliés à une université à New York, aux États-Unis (cohorte de développement et de validation interne [n = 183 711]) et au Massachusetts, États-Unis (cohorte de validation [n = 148 105]). Nous avons utilisé un procédé d’élimination progressive régressive pour créer notre instrument de prédiction. RéSULTATS: Le modèle a montré une capacité discriminatoire dans les cohortes de développement, de validation interne et de validation externe, avec des surfaces sous la courbe de fonction d’efficacité de l’opérateur (ROC) de 0,82 (intervalle de confiance [IC] à 95 %, 0,82 à 0,83), 0,82 (IC 95 %, 0,81 à 0,83), et 0,80 (IC 95 %, 0,79 à 0,80), respectivement. Dans les cas commencés en après-midi, les scores sur notre instrument de prédiction ≥ 43 montraient un risque total prédit de séjour en salle de réveil après 20 h de 32 % (IC 95 %, 31,1 à 33,3) vs 8 % (IC 95 %, 7,9 à 8,5) comparativement aux valeurs de score faibles (P-pour-interaction < 0,001), ce qui s’est traduit par une augmentation de 207 USD du coût direct des soins en salle de réveil (IC 95 %, 194 à 2019; estimation du modèle, 1,68; IC 95 %, 1,64 à 1,73; P < 0,001). Les effets de l’utilisation du score de notre instrument de prédiction sur l’efficacité d’utilisation de la salle de réveil étaient plus importants dans un CCA autonome sans limitation dans la disponibilité des lits en salle de réveil. CONCLUSION: Nous avons mis au point et validé un outil de prédiction préopératoire de la prolongation de la durée de séjour en salle de réveil après une chirurgie ambulatoire qui peut être utilisé pour guider la planification en chirurgie ambulatoire afin d’optimiser l’utilisation de la salle de réveil pendant les heures normales de travail, en particulier dans les milieux sans limitation de disponibilité des lits en salle de réveil.
Identifiants
pubmed: 37957439
doi: 10.1007/s12630-023-02604-1
pii: 10.1007/s12630-023-02604-1
doi:
Types de publication
Journal Article
Langues
eng
Sous-ensembles de citation
IM
Pagination
1939-1949Informations de copyright
© 2023. Canadian Anesthesiologists' Society.
Références
Hall MJ, Schwartzman A, Zhang J, Liu X. Ambulatory surgery data from hospitals and ambulatory surgery centers: United States, 2010. Natl Health Stat Report 2017; 1–15.
Munnich EL, Richards MR. Long-run growth of ambulatory surgery centers 1990–2015 and Medicare payment policy. Health Serv Res 2022; 57: 66–71. https://doi.org/10.1111/1475-6773.13707
doi: 10.1111/1475-6773.13707
pubmed: 34318499
Junger A, Klasen J, Benson M, et al. Factors determining length of stay of surgical day-case patients. Eur J Anaesthesiol 2001; 18: 314–21. https://doi.org/10.1046/J.0265-0215.2000.00837.X
doi: 10.1046/J.0265-0215.2000.00837.X
pubmed: 11350474
Kent C, Metzner J, Bollag L. An analysis of risk factors and adverse events in ambulatory surgery. Ambul Anesth 2014; 1: 3–10. https://doi.org/10.2147/aa.s53280
doi: 10.2147/aa.s53280
Van Caelenberg E, De Regge M, Eeckloo K, Coppens M. Analysis of failed discharge after ambulatory surgery: unanticipated admission. Acta Chir Belg 2019; 119: 139–45. https://doi.org/10.1080/00015458.2018.1477488
doi: 10.1080/00015458.2018.1477488
pubmed: 29848193
Coley KC, Williams BA, DaPos SV, Chen C, Smith RB. Retrospective evaluation of unanticipated admissions and readmissions after same day surgery and associated costs. J Clin Anesth 2002; 14: 349–53. https://doi.org/10.1016/S0952-8180(02)00371-9
doi: 10.1016/S0952-8180(02)00371-9
pubmed: 12208439
Dexter F, Tinker JH. Analysis of strategies to decrease postanesthesia care unit costs. Anesthesiology 1995; 82: 94–101. https://doi.org/10.1097/00000542-199501000-00013
doi: 10.1097/00000542-199501000-00013
pubmed: 7832340
Imasogie N, Chung F. Risk factors for prolonged stay after ambulatory surgery: economic considerations. Curr Opin Anaesthesiol 2002; 15: 245–9. https://doi.org/10.1097/00001503-200204000-00017
doi: 10.1097/00001503-200204000-00017
pubmed: 17019209
Azimaraghi O, Ahrens E, Wongtangman K, et al. Association of sugammadex reversal of neuromuscular block and postoperative length of stay in the ambulatory care facility: a multicentre hospital registry study. Br J Anaesth 2023; 130: 296–304. https://doi.org/10.1016/j.bja.2022.10.044
doi: 10.1016/j.bja.2022.10.044
pubmed: 36535827
von Elm E, Altman DG, Egger M, et al. The strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies. J Clin Epidemiol 2008; 61: 344–9. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2007.11.008
doi: 10.1016/j.jclinepi.2007.11.008
Shaikh SI, Nagarekha D, Hegade G, Marutheesh M. Postoperative nausea and vomiting: a simple yet complex problem. Anesth Essays Res 2016; 10: 388–96. https://doi.org/10.4103/0259-1162.179310
doi: 10.4103/0259-1162.179310
pubmed: 27746521
pmcid: 5062207
Gabriel RA, Waterman RS, Kim J, Ohno-Machado L. A predictive model for extended postanesthesia care unit length of stay in outpatient surgeries. Anesth Analg 2017; 124: 1529–36. https://doi.org/10.1213/ane.0000000000001827
doi: 10.1213/ane.0000000000001827
pubmed: 28079580
Whippey A, Kostandoff G, Paul J, Ma J, Thabane L, Ma HK. Predictors of unanticipated admission following ambulatory surgery: a retrospective case-control study. Can J Anesth 2013; 60: 675–83. https://doi.org/10.1007/s12630-013-9935-5
doi: 10.1007/s12630-013-9935-5
pubmed: 23606232
Ganter MT, Blumenthal S, Dübendorfer S, et al. The length of stay in the post-anaesthesia care unit correlates with pain intensity, nausea and vomiting on arrival. Perioper Med 2014; 3: 10. https://doi.org/10.1186/s13741-014-0010-8
doi: 10.1186/s13741-014-0010-8
Teja B, Raub D, Friedrich S, et al. Incidence, prediction, and causes of unplanned 30-day hospital admission after ambulatory procedures. Anesth Analg 2020; 131: 497–507. https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000004852
doi: 10.1213/ANE.0000000000004852
pubmed: 32427660
Chung F, Mezei G. Factors contributing to a prolonged stay after ambulatory surgery. Anesth Analg 1999; 89: 1352–9. https://doi.org/10.1097/00000539-199912000-00004
doi: 10.1097/00000539-199912000-00004
pubmed: 10589607
Gan TJ, Diemunsch P, Habib AS, et al. Consensus guidelines for the management of postoperative nausea and vomiting. Anesth Analg 2014; 118: 85–113. https://doi.org/10.1213/ane.0000000000000002
doi: 10.1213/ane.0000000000000002
pubmed: 24356162
Collins L, Halwani A, Vaghadia H. Impact of a regional anesthesia analgesia program for outpatient foot surgery. Can J Anesth 1999; 46: 840–5. https://doi.org/10.1007/bf03012972
doi: 10.1007/bf03012972
pubmed: 10490151
Waddle JP, Evers AS, Piccirillo JF. Postanesthesia care unit length of stay: quantifying and assessing dependent factors. Anesth Analg 1998; 87: 628–33. https://doi.org/10.1213/00000539-199809000-00026
doi: 10.1213/00000539-199809000-00026
pubmed: 9728843
Chatterjee S, Rudra A, Sengupta S. Current concepts in the management of postoperative nausea and vomiting. Anesthesiol Res Pract 2011; 2011: 748031. https://doi.org/10.1155/2011/748031
doi: 10.1155/2011/748031
pubmed: 22110499
pmcid: 3216269
Shin CH, Grabitz SD, Timm FP, et al. Development and validation of a Score for preoperative prediction of obstructive sleep apnea (SPOSA) and its perioperative outcomes. BMC Anesthesiol 2017; 17: 71. https://doi.org/10.1186/s12871-017-0361-z
doi: 10.1186/s12871-017-0361-z
pubmed: 28558716
pmcid: 5450400
Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.: 2005. https://doi.org/10.1002/0471722146
doi: 10.1002/0471722146
Daggy J, Lawley M, Willis D, et al. Using no-show modeling to improve clinic performance. Health Informatics J 2010; 16: 246–59. https://doi.org/10.1177/1460458210380521
doi: 10.1177/1460458210380521
pubmed: 21216805
Janssen KJ, Moons KG, Kalkman CJ, Grobbee DE, Vergouwe Y. Updating methods improved the performance of a clinical prediction model in new patients. J Clin Epidemiol 2008; 61: 76–86. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2007.04.018
doi: 10.1016/j.jclinepi.2007.04.018
pubmed: 18083464
Awad IT, Chung F. Factors affecting recovery and discharge following ambulatory surgery. Can J Anesth 2006; 53: 858–72. https://doi.org/10.1007/BF03022828
doi: 10.1007/BF03022828
pubmed: 16960263
Picard L, Duceau B, Cambriel A, et al. Risk factors for prolonged time to hospital discharge after ambulatory cholecystectomy under general anaesthesia. A retrospective cohort study. Int J Surg 2022; 104: 106706. https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2022.106706
doi: 10.1016/j.ijsu.2022.106706
pubmed: 35697325
Williams BA, DeRiso BM, Figallo CM, et al. Benchmarking the perioperative process: III. Effects of regional anesthesia clinical pathway techniques on process efficiency and recovery profiles in ambulatory orthopedic surgery. J Clin Anesth 1998; 10: 570–8. https://doi.org/10.1016/s0952-8180(98)00083-x
doi: 10.1016/s0952-8180(98)00083-x
pubmed: 9805698
Klein SM, Greengrass RA, Gleason DH, Nunley JA, Steele SM. Major ambulatory surgery with continuous regional anesthesia and a disposable infusion pump. Anesthesiology 1999; 91: 563–5. https://doi.org/10.1097/00000542-199908000-00034
doi: 10.1097/00000542-199908000-00034
pubmed: 10443623
Wachtendorf LJ, Tartler TM, Ahrens E, et al. Comparison of the effects of sugammadex versus neostigmine for reversal of neuromuscular block on hospital costs of care. Br J Anaesth 2023; 130: 133–41. https://doi.org/10.1016/j.bja.2022.10.015
doi: 10.1016/j.bja.2022.10.015
pubmed: 36564246
Joshi GP. Efficiency in ambulatory surgery center. Curr Opin Anaesthesiol 2008; 21: 695–8. https://doi.org/10.1097/ACO.0b013e328311d1b2
doi: 10.1097/ACO.0b013e328311d1b2
pubmed: 18997519
Mingus ML, Bodian CA, Bradford CN, Eisenkraft JB. Prolonged surgery increases the likelihood of admission of scheduled ambulatory surgery patients. J Clin Anesth 1997; 9: 446–50. https://doi.org/10.1016/S0952-8180(97)00098-6
doi: 10.1016/S0952-8180(97)00098-6
pubmed: 9278829
Wongtangman K, Aasman B, Garg S, et al. Development and validation of a machine learning ASA-score to identify candidates for comprehensive preoperative screening and risk stratification. J Clin Anesth 2023; 87: 111103. https://doi.org/10.1016/j.jclinane.2023.111103
doi: 10.1016/j.jclinane.2023.111103
pubmed: 36898279