Implantación y aplicabilidad de la ingeniería de datos para mejorar la calidad asistencial y los resultados quirúrgicos en el Servicio de Cirugía General y Digestiva del hospital de la Vega Lorenzo Guirao de Cieza (Murcia): una introducción al big data en cirugía

Abstract

En la actualidad, con el desarrollo de las nuevas tecnologías, existe un interés cada vez más frecuente en las grandes posibilidades que ofrece la explotación de datos clínicos para la mejora en importantes áreas de las ciencias de la salud (eHealth o Big Data en salud).

En los últimos años, con la informatización de la sanidad, hemos pasado de tener archivos manuales y muy limitados sobre los pacientes a disponer de casi infinitos datos sobre cada uno de ellos. Hemos llegado a la llamada era del Big Data o eHealth en la que, teóricamente, combinando el poder de los sistemas informáticos modernos con la cantidad de datos digitales de interés médico disponibles podríamos obtener rápidamente información muy valiosa con el objetivo de mejorar la calidad asistencial.

El programa de gestión clínica SELENE (Siemens®) implantado en los hospitales de nuestra región constituye al mismo tiempo una herramienta clínico-asistencial, de gestión administrativa y gestión sanitaria, de modo que integra toda la información clínica del paciente y permite analizar todos y cada uno de los aspectos de la actividad asistencial.

El sistema POSSUM fue desarrollado por Copeland en 1991 con el fin de poder predecir riesgo ajustado de morbilidad y mortalidad en pacientes diferentes, demostrando si las diferencias en cuanto a los resultados son debidas a la atención prestada al eliminar de la comparación otros factores de confusión. Es por esta razón que nos planteamos la posibilidad de integrar el sistema POSSUM en el entorno SELENE de forma que la estimación del riesgo quirúrgico de nuestros pacientes se pudiese realizar de forma individualizada, sencilla y rápida, aportando de este modo una herramienta de mejora de control interno que sirviera para monitorizar nuestra práctica clínica.

El objetivo de este estudio es la implantación del sistema POSSUM en el entorno informático SELENE en pacientes intervenidos en el servicio de Cirugia General y Digestivo del Hospital de la Vega Lorenzo Guirao, que ha sido realizado a través de la elaboración del formulario denominado “escala POSSUM” para la estimación del riesgo quirúrgico de nuestros pacientes

Las complicaciones se han recogido de forma sistemática utilizando el sistema Clavien-Dindo, una clasificación basada en las consecuencias terapéuticas de las complicaciones quirúrgicas que permite la evaluación y comparación con otras series. A pesar de la amplia difusión del sistema de Clavien en nuestro país para el registro y clasificación de complicaciones quirúrgicas, no está validado de forma específica en España, por lo que hemos procedido a realizar dicha validación.

El síndrome metabólico es una entidad definida por la asociación entre obesidad, diabetes, enfermedad cardiovascular e hipertensión. Este síndrome es responsable de gran cantidad de las enfermedades crónicas y sus complicaciones agudas que afectan a nuestra sociedad actual. Dada su elevada prevalencia en la población Española y en concreto en el sureste español, consideramos importante e interesante estudiar su posible relación con la aparición de un aumento de complicaciones en pacientes quirúrgicos

La implantación de un formulario POSSUM para estimación del riesgo quirúrgico, la recogida de complicaciones quirúrgicas y el registro de la presencia del síndrome metabólico en una muestra de pacientes intervenidos en nuestro hospital a lo largo de 1 año ha permitido la monitorización de nuestra práctica clínica a través del análisis de los resultados, destacando una mortalidad global observada significativamente menor a la estimada por el índice POSSUM y una presencia del síndrome metabólico significativamente mayor en el grupo de pacientes fallecidos y también entre aquellos que presentaron complicaciones, en concreto en el grupo de pacientes con complicaciones de mayor gravedad según la escala de Clavien-Dindo.

Palabras clave: Big Data, POSSUM, riesgo quirúrgico, Clavien, SELENE, síndrome metabólico

ABSTRACT

Nowadays, thanks to National Health Care System´s computerization, we are living on the Big Data´s Age, in which we could get quickly very valorous information about our patients from digital data, in order to improve quality of care.

Clinical management application called SELENE (Siemens®) is a clinical, administrative and general management skill used in our public hospitals. It allows analizing and integrating any clinical information about our patients, in order to improve our clinical practice.

POSSUM score allows to calculate morbidity and mortality´s adjusted risk in different patients (case-mix), proving if differences in medical results are really due to medical assistance.

The aim of this trial is to create and implant POSSUM score in the medical management application SELENE, in order to apply it to our patients. As a result of this trial an application form called “escala POSSUM” has been created to get our patient´s surgical risk.

Surgical complications have been collected by using Clavien-Dindo system. This classification is based on therapeutic consequences of surgical complications, and it allows evaluating and comparing different samples.

Metabolic syndrome is a well-defined entity that associates obesity, diabetes, cardiovascular disease and hypertension, and it includes its acute complications. Due to its high prevalence in Spanish population, we considered very important to study its hypothetical relationship with a higher number of surgical complications.

POSSUM´s application form implementation for surgical risk prediction, surgical complication´s collection and metabolic syndrome´s detection are analyzed in a sample of operated patients in our department during 1 year. It has permitted to monitoring our clinical practice by analyzing our medical results: it has been demonstrated a significant lesser global observed mortality in comparison with POSSUM score’s predictions and a higher presence of metabolic syndrome both in the sample of dead patients and in the sample of surgical complications, specifically in those patients with most severe complications according to Clavien-Dindo classification.

Keywords: Big Data, POSSUM, surgical risk, Clavien, SELENE, metabolic syndrome