37 Veri Taban› bir çokde¤iflkenli ay›rma analizi bafllatm›flt›r. VA koroner arter bypass ve kapak ameliyatlar› için bir risk modeli gelifltirmifltir. Metod, hastaya özgü klinik risk faktörleri, kardiyak kateterizasyon de¤erlendirme verileri, operatif detaylar ve hem mortalite hem de majör morbidite sonuç de¤iflkenlerini içeren tek sayfal› veri formu kullanarak (temelde 52 veri unsuru) uygulanan tüm kardiyak cerrahisi ifllemleri üzerinde veri toplamay› kapsam›flt›r. Bu ilk çabalar, kardiyak cerrahi ifllemler sonras› sonuçlar›n belirlenmesinde rol oynayabilecek bireysel risk faktörlerini aç›klayarak “eflit flartlar oluflturma” girifliminde baflar›l› olmufltur. Bu ilk olaylara dayal› olarak, iki büyük ulusal veritaban›, STS Ulusal Eriflkin Kalp Cerrahisi Veritaban› ve VA Kalp Cerrahisi Veritaban›, kendi yerel kalite gelifltirme etkinliklerinde kullan›lmalar› aç›s›ndan kardiyak cerrahi uygulamalara dair rutin raporlar sa¤lamak için bütünleyici ve sinerjik bir flekilde ortaya ç›km›flt›r. Benzer tarzda, Kuzey New England Kardiyovasküler Araflt›rma grubu (NNE) ve New York Eyaleti veri tabanlar› dâhil (ancak bunlarla s›n›rl› kalmamak üzere) büyük bölgesel veri tabanlar› gelifltirilmifltir. lerin fark›nda olmak zorundad›r. Bütünlük, kesinlik, güvenilirlik, dakiklik, de¤iflime olan hassasiyet ve girilen verilerin do¤rulu¤u büyük önem tafl›r. Bir veritaban›n›n analizinde “çöp girerse çöp ç›kar” durumu geçerlidir. ‹deal olan, bir kardiyak cerrahi ifllemi alan hastalar›n tamam›n›n analiz için kay›tlar›n›n yap›lmas› ve sonuçlar›n uygun bir flekilde do¤rulanmas›d›r. Herhangi bir hasta kayd› için sunulan veriler içsel olarak da tutarl› olmal›d›r. Örne¤in, acil operasyonlar gerektiren veritaban›na kaydedilecek hastalar›n, bu tür bir s›n›flama için gerekli sa¤lam klinik verileri olmak zorundad›r. Yap›lan güncellemeleri ve uyumsuzluklar› uygun bir flekilde de¤erlendirmek için hem alan-içi hem de alanlar-aras› düzenleyici ve kontrol ediciler kullan›labilir. Sonuçta, bulunan tüm veri unsurlar› için standardize edilmifl tan›mlamalar (veri toplama ekibi için sa¤lanan e¤itimle birlikte) önemlidir. Farkl› tan› testi de¤erlendirmelerinin rutin olarak kullan›lmas›n›n tutarl› biçimde uygulanmad›¤› durumda (örne¤in, gerçekleflmifl olan bir perioperatif miyokardiyal enfaktüse dair klinik kuflkuya dayal› olarak, uygulanan klinik laboratuar testlerine karfl›t olarak yap›lan klinik patoloji laboratuar testlerinin rutin de¤erlendirmesi yüzünden perioperatif miyokardiyal enfarktüs de¤erlendirmesi de¤ifliklik gösterir), perioperatif morbiditeler gibi hastayla ilgili sonuçlar için tan›mlar›n uygulanmas›nda söz konusu olan yayg›n içtutars›zl›klar kan›tlanm›flt›r. Cerrahlar, afla¤›da madde madde verilen noktalarda, belli bir veritaban›n›n yönetim/iflletimine dair önemli yönlerin fark›nda olmal›d›rlar: 1. Hangi sonuçlar incelenir ve ölçülen de¤iflkenler için tan›mlamalar standartlaflt›r›lm›fl m›d›r? Örne¤in, mortalite, önemi yüzünden en yayg›n kullan›lan sonuç de¤iflkendir çünkü hastane kay›tlar›nda kolayca bulunur. Bu flekilde ikiye bölünmüfl bir de¤iflken oldukça standart görünmektedir. Yine de, baz› veri tabanlar› hastane içi mortaliteyi ölçmekte di¤erleri ise KABC sonras› 30 günlük mortaliteyi izlemektedirler (hem hastane içi ölümler hem de cerrahi sonras› 30 gün içerisinde gerçekleflen ölümler dâhil). Di¤er önemli de¤iflkenler, gerçekleflen di¤er majör komplikasyonlar› (enfeksiyon, inme, uzam›fl ventilasyon, renal yetmezlik v.b.), maliyeti ve hastanede yat›fl süresini içermektedir. Bu di¤er ölçümler önemli sonuçlar oluflturur ancak ölçümleri daha zordur çünkü komplikasyonlar medikal kay›tlara homojen biçimde ifllenmezler. Perioperatif komplikasyonlar gibi bu majör hastal›¤a ait olaylar için standartdize ta- 327 Veritaban› Yap›land›rmas› Sonuçlardaki gözlenen farklar için aç›klanan faktörler, hastalar aras›nda anlaml› risk faktörlerindeki farkl›l›klar, rastlant›sal de¤iflim ve bak›m yap› ve süreçlerindeki farklar› kapsamaktad›r. Hasta demografik faktörleri, sosyoekonomik faktörleri, kardiyak hastal›¤›n fliddetini, komorbiditeleri ve kardiyak cerrahi ifllemleri olumsuz biçimde etkileyebilecek hasta yaflam tarz›n›/sa¤l›ksal davran›fllar›n› de¤erlendirmek amac›yla klinik aç›dan iliflkili olan kavramsal bir model oluflturulmufltur. Hastan›n do¤al özelliklerini en do¤ru ve güvenilir flekilde de¤erlendirmek için risk faktörleri, kardiyak cerrahi ifllemlerinin zaman çerçevesine en yak›n flekilde de¤erlendirilmifltir. Rastlant›sal de¤iflim, uygun istatistiksel teknikler kullan›larak aç›klanabilir. Dolay›s›yla, risk s›n›fland›rmas›n›n amac›, hasta sonuçlar›n› etkileyen uygulanm›fl belli bir prosedür dikkate al›nd›¤›nda hastaya özgü özelliklerin aç›klanmas› giriflimidir. Risk düzeltmeli sonuçlara dair bu inceleme, bak›m kalitesindeki farklar›n araflt›r›lmas›na bafllamak için dolayl› bir vekil ölçülebilen veri sa¤lamaktad›r. Mevcut kullan›mdaki veri tabanlar›n›n neredeyse tamam›, tahmini risk s›n›fland›rmas›n› sa¤lamaya yöneliktir. Yine de, cerrahlar optimal olarak yararlan›lacaksa belli bir veritaban›n›n tasar›m›na, yap›s›na ve yönetimine ait s›n›rlamalar›n ve faktör- n›mlamalar mevcuttur ve hem STS hem de VA kardiyak veri tabanlar› taraf›ndan kesin bir flekilde tan›mlan›r. 2. Veri analizinin amac› nedir? Herhangi bir hasta için tahmini bir sonucu öngörmek veya cerraha özgü veya programa özgü sonuçlar› k›yaslamak amac›yla veritaban› biçimlendirilebilir. Ayr›ca, sonuçlar›n analizleri, ulusal politik kararlar› yönlendirmek veya bak›m akreditasyonlar›n› yönetmek için kullan›labilir. Hekim profili ve akreditasyonu için risk düzeltmeli sonuçlar›n kullan›lmas› konusunda da tart›flmalar bafllat›lm›flt›r. 3. Veriler nas›l toplanm›flt›r? Veri tabanlar› girdileri, geriye dönük, efl zamanl› veya ileriye yönelik tarzda toplanabilir. Veritaban›na dayal› olarak veri toplama zorunlu (VA veritaban›) veya keyfi (STS veritaban›) olabilir. Veri elde edilmesi ve giriflleri, hasta bak›m ekibi veya ba¤›ms›z veri toplay›c›lar› taraf›ndan yap›labilir. Örne¤in VA veritaban›nda veriler, cerrahi ekipten ba¤›ms›z olan hemflire araflt›rmac›lar taraf›ndan toplan›r. Bu tür verilerin ba¤›ms›z flekilde toplanmas›n›n daha detayl› ve yans›z raporlama durumuyla sonuçlanaca¤›na inan›lmaktad›r (örne¤in, komplikasyonlar› kendili¤inden bildirme durumu, cerrahlar için ayn› derecede uygun olmayabilir). 4. Kay›p veriler nas›l ele al›n›r? Herhangi bir büyük veri taban›n›n eksik veri unsurlar› olacakt›r. Bu durum, verilerin geriye dönük olarak girildi¤i veri tabanlar›nda daha yayg›n olarak görülür. E¤er ilgilenilen sonuç de¤iflken eksikse, eksik sonuç verileri olan kay›tlar at›lmal›d›r çünkü girdi sonuçlar› için genel kabul görmüfl makul bir yöntem yoktur. Sonuçla ilgili olmayan di¤er de¤iflkenler için bir dizi istatistiksel teknikler kullan›l›r. Nadiren, kay›tlar içerisinde kendine has bu vakan›n ele al›nmamas›n› hakl› gösteren yeterli eksik veri unsurlar› bulunur. Di¤er yayg›n atfetme teknikleri, di¤er hasta de¤erlerine dayal› olarak eksik de¤iflkenlerin yerine konulabilecek bir de¤er sa¤lamakt›r. Örne¤in, STS veritaban›nda serum kreatinin bir de¤iflken olarak s›kça eksiktir ve bu verilerin analizlerinde “eksik” için ya bir gösterge de¤iflken konulabilir ya da eksik de¤erler için 1/0 fleklinde verilen bir normal de¤er ikame edilebilir. Ayr›ca, istatistiksel kesinli¤i klinik olarak uygun tahminlerle yer de¤ifltirebilen pek çok atfetme teknikleri mevcuttur (örne¤in, aral›k içi tahminler). Kardiyak cerrahi veri tabanlar› için bütünlük oranlar› artt›kça, karmafl›k atfetme teknikleri için gereksinimde azalmaya bafllam›flt›r.