AbstractsMedical & Health Science

Risk stratification in cardiac surgery: Algorithms and applications

by Johan Nilsson




Institution: University of Lund
Department:
Year: 2005
Keywords: orthopaedics; Surgery; traumatology; Kardiovaskulära systemet; Cardiovascular system; Cardiac surgery; Statistics; Artificial neural networks; Resource utilization; Mortality; Risk factors; Kirurgi; ortopedi; traumatologi; Medicine and Health Sciences
Record ID: 1337097
Full text PDF: http://lup.lub.lu.se/record/545665


http://lup.lub.lu.se/record/545665/file/545666.pdf


Abstract

The aims of this research was to compare different risk score algorithms with regard to their validity to predict 30-day and one-year mortality after open-heart surgery, to evaluate if the preoperative risk stratification model EuroSCORE predicts the different components of resource utilization in cardiac surgery, and to systematically evaluate the accuracy and performance of artificial neural networks (ANNs) to select and rank the most important risk factors for operative mortality in open-heart surgery. Preoperative evaluation of the surgical risk is an important component in cardiac surgery. Risk stratification can give patients and their relatives insight into the existent risk of complications and mortality, and aid in the selection of cases for surgery versus alternative, non-surgical therapies. It may also predict the need for hospital care resources and improve the quality of care. A few comparative studies of different risk algorithms exist, but the relative performance of the risk scoring systems currently used is unclear, and it still remains difficult to risk-stratify individual patients. The present work identified four cardiac surgical risk models with a superior performance, with the EuroSCORE algorithm performing best. Though the algorithms were originally designed to predict early mortality, the one-year mortality prediction was also reasonably accurate. The additive EuroSCORE algorithm was also shown to be useful to predict intensive care unit (ICU) cost and an ICU stay more than two days after open-heart surgery. In an attempt to improve the mortality prediction further, a machine-learning technique, ANNs, was used. This identified mortality risk factors in a ranked order and defined a minimal set of risk variables resulting in a superior mortality prediction, compared with previously developed algorithms. Inför hjärtkirurgi är bedömning av en patients individuella nytta av och risk vid en hjärtoperation en viktig komponent i utredningen inför operationen. En riskstratifiering innebär att patientens olika riskfaktorer (exempelvis sockersjuka, högt blodtryck, antal tidigare hjärtinfarkter, hjärtfunktion) vägs samman till en sannolikhets-bedömning av risken för en viss händelse (t.ex. att inte överleva ingreppet eller att behöva vistas en längre tid på intensivvårds- avdelningen). Risk kan beräknas på olika sätt. Den vanligaste metoden är att varje riskfaktor ger en riskpoäng och att dessa poäng läggs samman. Den sammanlagda riskpoängen ger en uppfattning om riskens storlek. Mer avancerade tekniker beräknar sannolikheten att en viss händelse skall inträffa efter operationen uttryckt i procent. Ett riskstratifieringssystem kan användas för att bedöma den enskilda patientens risk, men även för att bedöma behovet av resurser och för att värdera kvaliteten på ett visst sjukhus och jämföra olika sjukvårdsenheter. Trots att olika riskbedömningssystem för hjärtkirurgi har funnits sedan slutet på 1980-talet saknas ännu det perfekta systemet. Det är fortfarande svårt att bedöma…