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摘要
目標中風患者的醫院容量和臨床結果存在不確定性。本研究旨在評估缺血性中風後醫院容量、護理過程和預後之間的關係。
設計多中心前瞻性隊列研究。
設置217家來自中國的二級或三級公立醫院。
參與者共納入17550例急性缺血性腦卒中7天內患者。
主要指標結果包括3個月和1年的全因死亡率、不良預後、卒中複發和合並血管事件。根據醫院容積的四分位數將患者分為四組。我們比較了各組在護理過程中的差異，並估計了醫院容量對死亡率、不良預後、卒中複發以及3個月和1年合並血管事件的影響。限製性三次樣條曲線用於說明醫院容量與臨床結果之間的關係。
結果四組患者在護理過程中沒有顯著差異。經混雜因素調整後，醫院容積對死亡率、卒中複發和合並血管事件的影響不顯著。但與最高四分位數相比，最低四分位數的患者1年預後較差(OR=1.29, 95% CI 1.01 ~ 1.64, p=0.0393)。限製性三次樣條分析表明，醫院容量與1年合並血管事件和3個月和1年不良預後之間存在非線性關係。
結論我們發現在缺血性腦卒中患者中，醫院容量、醫院護理過程與死亡率、卒中複發和合並血管事件之間沒有顯著相關性。然而，醫院容量可能與1年的不良預後有關。
- 中風
- 神經學
- 成人神經學
數據可用性聲明
如有合理要求，可提供資料。
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本研究的優勢和局限性
樣本量很大，涉及全國217家機構。
據我們所知，這是中國第一個調查醫院中風量、護理過程和結果之間關係的研究。
這項研究有一些局限性。一些護理過程，特別是出院後的護理過程，在本研究中無法獲得。
參與醫院均為誌願者，不可避免的選擇偏差無法消除。
介紹
既往研究表明，在主動脈瓣置換術、頸動脈內膜剝脫術、冠狀動脈搭橋術和癌症相關手術中，醫院治療的患者數量(醫院容積)可能與手術結果相關。1 - 5在一些醫療條件下，包括心力衰竭、急性心肌梗死、肺炎和腦損傷，也描述了容量-結局關係。6 - 8在之前的一項研究中，這種關聯的程度有顯著差異。9報告反向關係的研究對基於量的轉診建議缺乏意義。10幾項研究檢查了中風患者住院中風量與死亡率之間的關係。然而，研究結果是有爭議的。一些研究發現，在大容量醫院中風患者的病死率降低了，11日12但有些人沒有。13日14大多數研究評估了短期死亡率;針對長期結果的研究有限。此外，醫院容量與複發性中風和不良預後之間的關係還沒有很好地描述。
我們假設，容量較大的醫院可能以高質量的護理為特點，這反過來改善了中風患者的預後。本研究旨在研究醫院卒中量與預後之間的關係，包括死亡率、卒中複發、合並血管事件以及卒中發作後3個月和1年的不良預後。我們還研究了醫院中風量與缺血性中風護理過程之間的關係。
方法
研究設計與設置
第二中國國家卒中登記(CNSR II)是一項全國性多中心醫院隊列研究。CNSR II於2012年6月在中國啟動。主要目標是評估中風護理的交付，並確定有待改進的次優性能指標。15這些醫院是根據2007年推出的《國家健康報告一》(CNSR I)的類似標準選擇的，該標準已在其他地方發表過。16經指導委員會對醫院的地理位置、教學狀況、病床數量、卒中年出院情況等特點進行評估後，共有219家醫院被納入CNSR II。17
研究人群
從2012年6月至2013年1月連續招募患者。納入標準如下:(1)年齡18歲或以上;(2)發病7天內表現為指數性急性缺血性卒中(AIS)、短暫性缺血性發作(TIA)、腦出血或蛛網膜下腔出血，經腦CT或MRI證實;(3)直接由醫生診所或急診科住院。共25 018例患者(19 604例(78%)為AIS)納入CNSR II。
1200例(6.12%)患者在3個月時失聯，2306例(11.76%)患者在1年時失聯。我們排除了丟失護理過程信息的患者以及丟失3個月和1年隨訪信息的患者。最終，17 550例AIS患者和16 482例AIS患者分別有資格評估醫院容量與3個月預後和1年預後之間的關係。共有17 438例患者在3個月時達到改良Rankin量表(mRS)， 16 462例患者在1年達到mRS。
數據收集
數據由訓練有素的研究協調員按照標準化表格收集。從病曆中提取人口統計學、醫療保險、教育程度、吸煙、飲酒、共病(高血壓、糖尿病、高脂血症、心房顫動、中風或TIA史)和用藥史等數據。通過麵對麵訪談評估入院時的國立衛生研究院中風量表(NIHSS)和指數事件發生前的mRS。
醫院卒中量定義為每年卒中出院數。各醫院申請參加本研究時，通過醫院調查獲得各醫院每年卒中出院情況。此外，調查還獲得了醫院的特點，如地理位置、學術地位、是否有卒中單位、床位數等。
處理措施
我們從國家指南和Get With the guidelines - stroke (GWTG-Stroke)中選擇了10個推薦的過程措施。18工藝措施示於在線補充表1．急性期過程措施有4個，即(1)出現症狀2小時內到達，3小時內治療的患者靜脈注射重組組織型纖溶酶原激活劑;(2)入院後2天內服用抗血栓藥物;(3)預防深靜脈血栓形成(DVT);(4)吞咽困難篩查。出院時采取6項流程措施:(1)抗血栓藥物治療;(2)高血壓患者的降壓藥;(3)糖尿病患者的降糖藥物;(4)房顫抗凝治療;(5)降低低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)藥物治療;(6)戒煙。此外，我們計算了一個二元無缺陷的護理措施，定義為患者接受所有他們有資格的過程。19日20過程措施隻適用於合格的患者，在沒有記錄的禁忌症或任何其他理由，為什麼不提供治療。21
臨床結果
對所有患者分別於3、6、12個月進行電話或麵對麵隨訪。訓練有素的研究協調員收集臨床結果。在這項研究中，結局包括3個月和1年的全因死亡率、不良結局、卒中複發和合並血管事件。每個病例的死亡都是由患者接受治療的醫院或當地公民登記處的死亡證明確定的。卒中複發定義為症狀發作後3個月或1年內再次發生缺血性卒中或出血性卒中。複合血管事件包括心肌梗死、卒中複發和血管性死亡。預後不良定義為mRS為3-6。
統計分析
根據醫院容量的四分位數將患者分為四組:Q1(<300/年)、Q2(300 - 436/年)、Q3(437-722 /年)和Q4(>722/年)。連續變量描述為均值±SD或中位數和IQR。分類變量用比例來描述。采用方差分析、Kruskal-Wallis檢驗或Χ對患者特征進行比較2測試。此外，為了獲得趨勢的p，我們對連續變量使用了Cochran-Mantel-Haenszel非零相關檢驗，對類別變量使用了Cochran-Mantel-Haenszel行平均得分。
使用具有可交換工作相關矩陣的廣義估計方程來評估醫院容量、護理過程和醫院內集群效應調整結果之間的關聯。在調整後的模型中，年齡、性別、醫保(城鎮居民基本醫保、新型農村合作醫療、商業保險、自費)、教育程度(小學及以下、初中、高中及以上)、既往或目前吸煙、飲酒、共病(高血壓、糖尿病、高脂血症、房顫、中風史)、入院時NIHSS和醫院特征(學曆、床位數、住院時間、住院時間)包括卒中單位和位置的存在)。此外，在評估醫院容量和結果之間的關係時，調整後的模型中包括無缺陷的護理措施。我們使用Kaplan-Meier方法來描述全因死亡率和卒中複發的累積危險。ORs及相應的95% ci以Q4醫院容積為參考。此外，我們在第5、第35、第50和第95百分位使用5個節的限製性三次樣條來模擬醫院體積與結果之間的關係。我們使用Wald統計量來測試非線性。
所有分析均采用SAS V.9.4 (SAS Institute)和R V.3.5.1進行。所有p值均為雙側，顯著水平為0.05。
患者和公眾參與
患者和公眾沒有參與我們研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
結果
本研究共納入中國217家醫院的17550例AIS患者。患者選擇的過程如圖所示圖1．納入本研究的患者與排除在外的患者在很大程度上具有可比性(在線補充表2)。表1描述所包括醫院和患者的基本特征。
病人選擇流程圖。
217家醫院中，教學醫院125家(57.6%)。大容量的醫院可能是教學醫院。總體而言，121家醫院(55.8%)有經過認證的卒中病房。中國東部有121家醫院，中部有66家，西部有30家。醫院的平均數量為每年437家，從136家到2048家不等。
平均年齡為65歲(57-74歲)，男性占63.6%。入院時的NIHSS中位數為4(2-7)，住院天數中位數為13(9-16)。與大容量醫院相比，小容量醫院女性較多，患者年齡較大。大容量醫院的患者更有可能患有糖尿病和高脂血症，但不太可能發生房顫。大容量醫院患者服用抗血小板和降脂藥的比例高於小容量醫院。
醫院容量與流程度量之間的關聯
表2列出過程度量的完成率。與第四季度醫院相比，第一季度無缺陷護理措施的未調整OR為0.88 (95% CI 0.62至1.25)，第二季度為1.13 (95% CI 0.82至1.56)，第三季度為1.15 (95% CI 0.81至1.62)。除Q3的DVT預防外，各個過程措施沒有發現顯著差異(OR=2.22;95%置信區間1.26 ~ 3.91;p=0.0059)， Q2患者出院時接受抗血栓藥物治療(OR=1.74;95%可信區間1.09 ~ 2.76;p=0.0196)和降低ldl - c藥物治療Q3 (OR=1.60;95%置信區間1.10 ~ 2.33;p = 0.0134) (在線補充表3)。
表3顯示工藝測量調整後的or值。在對患者和醫院特征進行調整後，Q1無缺陷護理措施的調整OR為0.93 (95% CI 0.61至1.42)，Q2為1.25 (95% CI 0.85至1.85)，Q3為1.11 (95% CI 0.76至1.63)。所有個體績效指標均無顯著相關性(均p>0.05)。
醫院容量與3個月和1年預後的關係
在納入的患者中，1322例(7.53%)在卒中發病後1年內死亡。1年內死亡率的Kaplan-Meier圖顯示在圖2．四組患者3個月和1年的死亡率存在差異(3個月死亡率，4.95% vs 3.64% vs 4.33% vs 3.39%， p=0.0011;1年死亡率，9.59% vs 7.69% vs 8.39% vs 7.16%， p=0.0006) (表4)。在3個月和1年時，Q1醫院的死亡率略高(3個月OR =1.54, 95% CI 1.13 ~ 2.09, p=0.0059;1年OR =1.48, 95% CI 1.17 ~ 1.88;p=0.0013)，但與第四季度醫院相比，第二季度和第三季度醫院的差異不大。然而，經潛在因素(表5)。
1年內死亡率(A)和卒中複發(B)的Kaplan-Meier曲線。
共有3683例(21.12%)患者在3個月時預後不良，3701例(22.48%)患者在1年時預後不良(表4)。在低容量醫院治療的患者在3個月時更有可能有更高的不良結局率(23.41% vs 19.51% vs 21.37% vs 21.15%， p=0.0003;或Q1與Q4=1.22, 95% CI 1.01 ~ 1.47, p=0.0377)和1年(25.69% vs 20.71% vs 21.81% vs 22.65%， p<0.0001;或Q1與Q4=1.29, 95% CI 1.08 ~ 1.54, p=0.0043)。在對潛在因素進行調整後，與Q4醫院相比，Q1醫院在1年的不良結局率仍然更高(ORQ1與Q4=1.29, 95% CI 1.01 ~ 1.64, p=0.0393)。
1年內腦卒中複發1199例(6.83%)。1年內複發性中風的Kaplan-Meier圖見圖3．四組的複發率相似(7.15% vs 7.59% vs 6.85% vs 6.38%， p=0.1121) (表4)。在3個月和1年內，醫院容積與中風複發之間未發現顯著相關性。合並血管事件也有相似的結果(表5)。
醫院中風量與全因死亡率的關係。(A)醫院容量和3個月全因死亡率。(B)醫院容量和1年全因死亡率。參考點為所有患者住院容量的中位數(476例卒中年排量)。
在圖3 - 6，我們使用限製性三次樣條曲線來說明全因死亡率、不良預後、卒中複發和合並血管事件與醫院卒中量的關係。多變量調整限製性三次樣條顯示容積與全因死亡率和不良預後之間呈“j型”關聯，表明容積與不良預後在3個月和1年之間呈顯著非線性關聯(p分別為非線性=0.0096和<0.0001)，以及1年合並血管事件(p為非線性=0.0242)。
醫院中風量與不良預後之間的關係。(A)醫院容量和3個月不良預後。(B)醫院容量與1年不良預後。參考點為所有患者住院容量的中位數(476例卒中年排量)。
醫院中風量與複發性中風的關係。(A)醫院容積與3個月卒中複發情況。(B)醫院容積與1年卒中複發。參考點為所有患者住院容量的中位數(476例卒中年排量)。
醫院卒中量與合並血管事件之間的關係。(A)醫院容積和3個月合並血管事件。(B)醫院容積和1年合並血管事件。參考點為所有患者住院容量的中位數(476例卒中年排量)。
討論
我們對17550例缺血性腦卒中患者的大群體分析表明，與大容量醫院的患者相比，小容量醫院的患者在護理過程中沒有觀察到顯著差異。醫院容量與死亡率、中風複發、3個月和1年合並血管事件之間無相關性。相比之下，我們發現最低容量四分位數的患者在1年的不良結局率明顯高於最高容量四分位數的患者。
先前的研究發現，高容量與改善的結果相關，這表明容量是護理質量的替代品。護理質量可以從結果、過程和結構三個方麵進行評估。22通常，醫院容積被用作衡量護理質量的結構指標。然而，結構和過程之間相互作用的潛在機製是複雜的。23現有的兩項研究表明，大容量醫院的患者比小容量醫院的患者接受更多的護理過程。13日23研究人員提出了解釋這種關聯的潛在機製，包括豐富的經驗(“熟能生巧”)以及大容量醫院中先進技術和設備的可用性。7日23相比之下，我們在目前的研究中沒有發現醫院中風量和過程測量之間的關聯。這與GWTG-Stroke的一項研究相似，該研究評估了790家美國醫院(322 847名患有缺血性卒中或TIA的患者)，在調整患者基線特征後，在大容量和小容量醫院之間沒有觀察到績效指標的差異。18此前，已經實施了許多提高護理質量的舉措，以標準化醫院的護理質量，如GWTG-Stroke、澳大利亞中風臨床登記處和CNSR，24這可能會最大限度地減少大容量醫院和小容量醫院之間護理質量的差異。
在過去的幾十年裏，大量的研究評估了容量-結果的相關性。許多人(但不是全部)發現，數量與結果之間存在反向關係。9幾項研究表明，在大容量醫院中風的患者可能比在小容量醫院中風的患者短期死亡率更低。11 12 25 26然而，我們發現在大容量醫院患者的死亡率沒有改善。有幾個原因可以解釋這種差異。首先，在這些研究中，醫院的容量各不相同。此外，中風嚴重程度，調整與否，仍然是影響預後的重要因素。13迄今為止，大多數研究缺乏中風嚴重程度的數據，並使用共病或共病指數評分來調整病例組合。11 12 25 26本文中，我們使用入院時的NIHSS評分來調整卒中嚴重程度。我們的發現與丹麥全國66995名中風患者的隊列研究一致。23本研究發現，在調整患者基線特征、卒中單位、大學狀態和護理質量後，30天死亡率和1年死亡率之間沒有相關性。死亡率可能對檢測患者預後的細微差別不敏感。23
除死亡率外，我們還研究了醫院容量與不良預後、中風複發和合並血管事件之間的關係。據我們所知，這是第一次在一項研究中評估AIS患者3個月和1年的容量與不良預後之間的關係。與最高四分位數的醫院相比，最低四分位數的患者在調整潛在混雜因素後1年的不良結局率更高。較差的結局在檢測患者預後變化時可能更敏感。體積與不良預後之間的潛在機製尚不清楚。雖然低容量醫院和高容量醫院在急性期和出院時的護理過程沒有顯著差異，但出院後一些其他護理過程的差異可能解釋了這種關聯。大容量醫院的患者出院後可能會接受更多的流程，如肢體康複，可以改善不良預後。容積與不良預後之間的關係可以通過出院後的醫療護理來調節。然而，關於出院後管理的數據沒有常規記錄;因此，無法從所有患者中提取數據並進行分析。 In the future, the association between volume, the process of care after discharge and long-term outcomes is needed for further exploration. Despite the significant association, we did not think it was reasonable to regionalise stroke care because patient transfers may lead to a delay in admission, offsetting some benefits of being admitted to large-volume hospitals.11
應該承認這項研究的一些局限性。首先，參加全國社會保障計劃的醫院都是誌願者;因此，選擇偏差不能完全消除。入選的樣本醫院可能不能代表中國的綜合醫院。其次，雖然評估了10個護理過程，但無法評估其他護理過程，如機械取栓和患者出院後接受的護理。未評估過程測量的差異可能解釋了體積與不良結果之間的關聯。第三，醫院和醫生之間存在集群效應。雖然我們使用廣義估計方程考慮了醫院內部的集群效應，但我們無法調整醫生內部的集群效應。此外，由於不同地區和國家的患者、醫院特征和護理績效之間的差異，我們的結果可能不適用於其他國家。最後，我們的研究死亡率低於其他國家的研究。 Several reasons could explain this. First, most of the included patients had minor strokes (NIHSS ≤4). Second, although we used the central death registry to obtain the vital status of those patients lost to follow-up, we failed to obtain the vital status of all patients. This may lead to bias. Further studies on volume and clinical outcome, especially the poor outcome, are needed to confirm our results.
結論
使用大型國家中風登記處，我們發現醫院中風量、護理過程和1年死亡率之間沒有關聯。然而，與最高四分位數醫院的患者相比，最低四分位數醫院的患者預後不良的比例有所增加。需要進一步的研究來檢驗出院後的醫療護理是否調節卒中量和不良預後之間的關係。更好地理解結構、過程和結果之間的關係有助於確定改善卒中預後的最佳方法。
數據可用性聲明
如有合理要求，可提供資料。
倫理語句
患者發表同意書
倫理批準
本研究以人為本，經北京天壇醫院倫理委員會批準。ky2012 - 005 - 01)。獲得患者或其親屬的書麵知情同意。
參考文獻
補充材料
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補充數據
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腳注
貢獻者概念與設計- rz, MZ和YW。提供研究材料或患者- yw。數據- yw的收集和組裝。數據分析和解釋- rz, GL和YP。稿件準備，編輯和審查-所有作者。MZ和YW對工作的完整性負責。RZ是擔保人。
資金本研究由中華人民共和國科技部(2018YFC1312903, 2017YFC1307702)、首都健康促進與研究基金(2020-1-2041,2022-2G-2049)、國家自然科學基金(81870905)、北京市科學技術委員會(D171100003017002)資助。
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