Avaliação da Performance Cirúrgica: Como Fazer?

Assessment of surgical performance is a must for every surgical practice nowadays and can be done by using scientific methods imported mostly from the Quality control tools that have been in use for long in industry. Surgical performance comprises several dimensions including clinical activity (mortality and morbidity as end points), academic activities, research and, more and more, efficiency. Stable long time results (efficacy), reducing error (safety) and meeting patient expectations (patient satisfaction) are among other performance components. This paper focus on the precise definitions of mortality and morbidity related to surgical activities and on the tools to evaluate patient complexity and assess pre operative risk. Some graphic representations are suggested to compare performance profiles of surgeons and to define individual performance profiles. Strong emphasis is put on pre operative risk assessment and its crucial role to interpret divergent surgical results. Where risk assessment is not possible or is unavailable, observed / expected ratios (O/E) for a given endpoint , be it mortality, length of stay or morbidity, must be established and routinely used to refer results and to identify performance outliers. Morbidity is being pointed out as a most valuable performance indicator in surgery because it is sensitive and comprises efficiency, safety and quality, at large.

Índice Proliferativo Ki-67 no Cancro Gástrico

Introdução: O cancro gástrico representa ainda uma das principais causas de mortalidade por doença oncológica a nível mundial, apesar da evolução substancial no seu tratamento. Diversos marcadores biológicos têm sido introduzidos com intuito prognóstico da doença. A proteína Ki-67 através de técnicas imunocitoquímicas tem sido utilizada como um indicador da actividade proliferativa tumoral. No cancro gástrico o seu valor prognóstico ainda não foi estabelecido, sendo os resultados na literatura controversos. Este estudo pretende avaliar o significado biológico do índice proliferativo Ki-67 no cancro gástrico. Métodos: Foram estudados 50 doentes com cancro gástrico submetidos a cirurgia ressectiva. A proteína Ki-67 foi analisada por imunocitoquímica nas peças operatórias. O índice proliferativo Ki-67 foi definido como a percentagem de células tumorais positivas para a proteína. Resultados: Dos 50 casos estudados foi obtido um índice proliferativo Ki-67 de 68.9 ± 24.1%. Foram correlacionadas as variáveis sexo, idade, localização e dimensão tumoral, classificação TNM, estadio e tipo histológico de Lauren. Apenas esta última revelou diferenças estatisticamente significativas entre os respectivos tipos (P = 0.004). Conclusão: Os achados encontrados não permitem definir inequivocamente o valor prognóstico do índice proliferativo Ki-67. Será importante prosseguir o estudo com uma amostra populacional superior, para que conclusões estatisticamente significativas possam ser elaboradas.

Characterizing the Risk Profiles of Intensive Care Units

OBJECTIVE: To develop a new method to evaluate the performance of individual ICUs through the calculation and visualisation of risk profiles. METHODS: The study included 102,561 patients consecutively admitted to 77 ICUs in Austria. We customized the function which predicts hospital mortality (using SAPS II) for each ICU. We then compared the risks of hospital mortality resulting from this function with the risks which would be obtained using the original function. The derived risk ratio was then plotted together with point-wise confidence intervals in order to visualise the individual risk profile of each ICU over the whole spectrum of expected hospital mortality. MAIN MEASUREMENTS AND RESULTS: We calculated risk profiles for all ICUs in the ASDI data set according to the proposed method. We show examples how the clinical performance of ICUs may depend on the severity of illness of their patients. Both the distribution of the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test statistics and the histogram of the corresponding P values demonstrated a good fit of the individual risk models. CONCLUSIONS: Our risk profile model makes it possible to evaluate ICUs on the basis of the specific risk for patients to die compared to a reference sample over the whole spectrum of hospital mortality. Thus, ICUs at different levels of severity of illness can be directly compared, giving a clear advantage over the use of the conventional single point estimate of the overall observed-to-expected mortality ratio.

Numerical Evaluation of Ventilation Performance in Children Day Care Centres

Modelling of ventilation is strongly dependent on the physical characteristics of the building of which precise evaluation is a complex and time consuming task. In the frame of a research project, two children day care centres (CDCC) have been selected in order to measure the envelope air permeability, the flow rate of mechanical ventilation systems and indoor and outdoor temperature. The data obtained was used as input to the computer code CONTAM for ventilation simulations. The results obtained were compared with direct measurements of ventilation flow from short term measurements with CO2 tracer gas and medium term measurements with perfluorocarbon tracer (PFT) gas decay method. After validation, in order to analyse the main parameters that affect ventilation, the model was used to predict the ventilation rates for a wide range of conditions. The purpose of this assessment was to find the best practices to improve natural ventilation. A simple analytical method to predict the ventilation flow rate of rooms is also presented. The method is based on the estimation of wind effect on the room through the evaluation of an average factor and on the assessment of relevant cross section of gaps and openings combined in series or in parallel. It is shown that it may be applied with acceptable accuracy for this type of buildings when ventilation is due essentially to wind action.

Falências de Orgão em Pediatria

Objectivos: 1) Caracterizar as falências mono (OF) e multiorgão (MOF) numa Unidade de Cuidados Intensivos Pediátricos em relação a; altura do internamento em que ocorrem; associação de orgãos em falência e evolução dos doentes com falência mono e multiorgão. 2) Avaliar a performance de um índice de gravidade, o Pediatric Risk of Mortality (PRISM), para a população total da Unidade e para o grupo das falências multiorgão. 3) Identificar marcadores de risco de mortalidade nos doentes com MOF. Métodos: Revisão de uma base de dados e análise retrospectiva de todos os doentes internados em relação aos critérios de OF e MOF, sugeridos por Wilkinson et al. População: Total de doentes internados na Unidade de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP) de um Hospital Terciário, durante um período de dois anos (Abril de 1991 a Março de 1993). Resultados Principais / Conclusões: Foram avaliados 1120 doentes, com uma média de idades de 45.9 ± 51.1 meses, sendo 961 (85.8%) médicos e 159 (14.2%) cirúrgicos. Eram previamente saudáveis 695 (62.1%), sendo os restantes 424 (37.9%) portadores de doença crónica. A mortalidade global foi de 5% (56/1120 doentes). Cento e oitenta e sete doentes (16.7%) preencheram critérios de falência mono-orgão (OF), destes, 180 (96.3%) estavam em OF já à entrada e 7 (3.7%) tiveram falência não simultânea de mais de um orgão. A mortalidade dos doentes com falência mono-orgão foi de 3.7% (7 doentes). Cento e um doentes (9.02%) tiveram falência multiorgão (MOF), definida como falência simultânea de dois ou mais orgãos, em qualquer altura do internamento. Existia MOF já à entrada em 90 doentes (89.1%). Houve 47 doentes com falência máxima de 2 orgãos (46.6%), 42 (41.6%) com falência de 3 orgãos. 10 (9.9%) com falência de 4 orgãos e 2 (1.98%) com falência de 5 orgãos. A mortalidade por número de orgãos em falência foi respectivamente de 23.4%; 66.7%; 80% e 100%. A mortalidade global dos doentes com falência multiorgão foi de 48.5% (49/101 doentes). O PRISM revelou um bom valor predictivo quando aplicado na totalidade dos doentes: discriminação (W) (avaliada pela área sob curvas ROC) W = 0.959 SE = 0.00085 e calibração (H) (avaliada pelo Hosmer-Lemesshow goodness-of-fit test) H = 13.217 p = 0.104. Estes valores permitem considerar este índice de gravidade como estando bem aferido para a população da Unidade. Quando aplicado ao grupo das MOF a discriminação foi aceitável (W = 0.732 SE = 0.036) mas a calibração foi má (H = 29.780 p = 0.00026). A análise multivariada mostrou que um score de PRISM % 15 e um número de orgãos em falência % 3, tanto na admissão como em qualquer altura do internamento, têm uma importância significativa na probabilidade de morte.