Desenvolvimento e validação de um modelo de predição de probabilidade de morte no pós-operatório e o impacto de sua incorporação na deterioracão clínica no pós-operatório

A estratificação do risco de morte e complicações no período perioperatório ainda é um desafio aos profissionais de diferentes áreas ligadas à assistência do paciente cirúrgico. Modelos prognósticos e escores de risco devem ser acurados na predição do desfecho, validados em diferentes populações, analisados quanto a sua calibração e periodicamente atualizados. Embora existam diferentes escores e modelos descritos na literatura, não há instrumento validado e de aplicabilidade clínica factível na população brasileira. A presente tese teve como objetivo suprir essa lacuna na área da pesquisa voltada ao paciente cirúrgico e resultou na construção de um modelo de risco nacional, na sua subsequente validação e comparação com outros modelos existentes e na desafiadora implementação na prática clínica. Para a construção do modelo inicial, utilizamos dados de mais de 13.000 pacientes cirúrgicos do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Desenvolvemos o modelo baseados nas características de um instrumento de estratificação de risco ideal: composto por poucas variáveis preditoras, acurado em relação ao desfecho e de fácil aplicabilidade. O modelo resultante foi denominado modelo SAMPE, em alusão ao Serviço de Anestesia e Medicina Perioperatória do HCPA. As 4 variáveis selecionadas para compor o modelo (idade, classificação da American Society of Anesthesiologists – ASA, severidade e natureza da cirurgia) foram analisadas através de um modelo de regressão logística, cujo desfecho foi óbito na internação hospitalar em até 30 dias pós-operatórios. A acurácia do modelo SAMPE foi avaliada através da estatística C, apresentando uma excelente capacidade discriminativa conforme a área sob a curva ROC (AUROC). Utilizando o valor de corte de 0.02 de probabilidade predita de morte em até 30 dias, quatro classes de risco foram criadas para facilitar o uso do modelo: Classe I ( 5%) receberam uma otimização dos processos de alta pela equipe médica e de transferência de cuidado pela enfermagem da SRPA (handover) para a unidade de internação. A avaliação do impacto da incorporação do modelo SAMPE na rotina assistencial foi feita através da análise das chamadas do Time de Resposta Rápida (TRR) no pós-operatório, em um estudo antes e depois (before-after study). Não houve uma diferença significativa na incidência total de chamadas do TRR, mas observamos uma redução do número de chamadas na Classe de risco IV (muito alto risco) e um aumento na Classe de risco II (risco intermediário), após a implementação do modelo na prática clínica. Não obstante, o modelo SAMPE foi amplamente aceito pelas equipes assistenciais, possibilitando o desenvolvimento de novos projetos institucionais que incorporam otimização de cuidados por 48 horas ao grupo de alto risco. Por fim, reanalisamos as variáveis do modelo, refinando a idade através de uma técnica estatística conhecida como splines, além de simplificarmos a classificação de risco das cirurgias. Esse ajuste de variáveis, utilizando dados de uma amostra contemporânea de 16.618 pacientes, gerou um novo modelo, que chamamos de SAMPE II. Novas medidas de performance geral, acurácia, calibração e índice de reclassificação foram realizadas, indicando excelente discriminação. O modelo SAMPE apresenta-se como uma alternativa promissora em termos de estratificação de risco cirúrgico no Brasil. O modelo é simples, acessível, acurado e validado em diferentes tipos de cirurgia, com acurácia superior a escores de risco tradicionais e validados internacionalmente. A aceitação e a utilização na prática assistencial permitiu a identificação objetiva dos pacientes de alto risco, colaborando para a idealização de linhas de cuidado compatíveis, facilitando a comunicação entre as equipes e os processos de transferência de cuidados. A maior contribuição da presente tese encontra-se na possibilidade de otimização do trajeto do paciente de alto risco no Brasil. A ampla validação dos modelos criados em outros centros do país, assim como a amplificação do cuidado do paciente de alto risco no pós-operatório, são projetos frutos da linha de pesquisa aqui descrita e iniciada.Death risk stratification and complications in the perioperative period are still a challenge for professionals in different areas related to surgical patient care. Prognostic models and risk scores should ideally be accurate in outcome prediction, validated in different populations, analyzed in terms of their calibration, and periodically updated. Although a number of scores and models have been described in the literature, there are no validated instruments with viable clinical applicability to the Brazilian population. The present thesis aimed to fill this gap in the research area focused on surgical patient and resulted in the construction of a national risk model, its subsequent validation and comparison with other existing models and its challenging implementation in clinical practice. For the construction of the initial model, we used data from more than 13,000 surgical patients at the Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). We developed the model based on the characteristics of an ideal risk stratification instrument: composed of few predictor variables, accurate in relation to the outcome and easily applicable. The resulting model was named SAMPE model, alluding to the Anesthesia and Perioperative Medicine Service. The 4 variables selected to compose the model (age, American Society of Anesthesiologists (ASA) classification, severity and nature of the surgery) were analyzed using a logistic regression model, in which the outcome was in-hospital death within 30 postoperative days. The accuracy of the SAMPE model was evaluated using the C statistic, presenting an excellent discriminative capacity according to the area under the ROC curve (AUROC). Using the cut-off value of 0.02 predicted probability of death within 30 days, four risk classes were created to facilitate the use of the model: Class I ( 5%) had their discharge and handover processes from PACU to the inpatient unit optimized. The evaluation of the impact of the incorporation of the SAMPE model in the care routine was made through the analysis of the postoperative Rapid Response Team (RRT) calls in a before-after study. There was no significant difference in the total incidence of RRT calls, but we observed a reduction in the number of calls in Class IV (very high risk) and an increase in Class II (intermediate risk) after the implementation of the model. Nevertheless, the SAMPE model was widely accepted by the health care providers, enabling the development of new institutional projects that incorporate 48-hour care optimization into the high-risk group. Finally, we reanalyzed the model variables, refining the variable age through a statistical technique known as splines, and simplifying the risk classification of the surgeries. This adjustment of variables, using data from a contemporary sample of 16.618 patients, generated a new model, which we call SAMPE II. New measures of overall performance, accuracy, calibration and reclassification index were performed, indicating excellent discrimination. The SAMPE model presents itself as a promising alternative in terms of surgical risk stratification in Brazil. The model is simple, accessible, accurate and validated in different types of surgery, with accuracy higher than traditional and internationally validated risk scores. The acceptance and use in clinical practice allowed the objective identification of high-risk patients, contributing to the design of compatible care pathways, facilitating communication between health providers and handover process. The major contribution of the present thesis is the possibility of optimizing the perioperative pathway of high-risk surgical patients in Brazil. The wide validation of the models created in other centers of the country, as well as the amplification of postoperative high-risk patient care, are projects that are the result of the research described and initiated here

EFEITO PROTETOR DO RESVERATROL NA DOENÇA DE ALZHEIMER

A Doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa e progressiva, caracterizada por alterações comportamentais e cognitivas, apresenta como principais características neuropatológicas a presença de placas senis e emaranhados neurofibrilares. A presença de placas senis está relacionada com o metabolismo anormal da proteína precursora de amiloide (APP) e os emaranhados neurofibrilares são formados a partir da hiperfosforilação da proteína tau. O resveratrol, um potente antioxidante pertencente à família dos estilbenos, parece atuar como fator protetor na neurodegeneração da DA. O presente estudo tem como objetivo realizar uma revisão da literatura sobre o efeito protetor do resveratrol na DA, uma vez que não existe um tratamento efetivo para esta doença, portanto se necessita de uma busca de substâncias que poderiam ser adjuvantes terapêuticos nesta patologia.

The impact of the incorporation of a feasible postoperative mortality model at the Post-Anaesthestic Care Unit (PACU) on postoperative clinical deterioration : a pragmatic trial with 5,353 patients

Background: Practical use of risk predictive tools and the assessment of their impact on outcome reduction is still a challenge. This pragmatic study of quality improvement (QI) describes the preoperative adoption of a customised postoperative death probability model (SAMPE model) and the evaluation of the impact of a Postoperative Anaesthetic Care Unit (PACU) pathway on the clinical deterioration of high-risk surgical patients. Methods: A prospective cohort of 2,533 surgical patients compared with 2,820 historical controls after the adoption of a quality improvement (QI) intervention. We carried out quick postoperative high-risk pathways at PACU when the probability of postoperative death exceeded 5%. As outcome measures, we used the number of rapid response team (RRT) calls within 7 and 30 postoperative days, in-hospital mortality, and non-planned Intensive Care Unit (ICU) admission. Results: Not only did the QI succeed in the implementation of a customised risk stratification model, but it also diminished the postoperative deterioration evaluated by RRT calls on very high-risk patients within 30 postoperative days (from 23% before to 14% after the intervention, p = 0.05). We achieved no survival benefits or reduction of non-planned ICU. The small group of high-risk patients (13% of the total) accounted for the highest proportion of RRT calls and postoperative death. Conclusion: Employing a risk predictive tool to guide immediate postoperative care may influence postoperative deterioration. It encouraged the design of pragmatic trials focused on feasible, low-technology, and long-term interventions that can be adapted to diverse health systems, especially those that demand more accurate decision making and ask for full engagement in the control of postoperative morbi-mortality