Normen behandelcentra van SAB
Uitgangsvraag
Wat is de waarde van behandeling in een hoog volume SAB behandelcentrum versus een laag volume centrum voor patiënten met een subarachnoïdale bloeding uit een intracranieel aneurysma?
Aanbeveling
Behandel patiënten met een aneurysmatische subarachnoïdale bloeding in een hoog-volume SAB behandelcentrum (≥ 50 patiënten per jaar).
Overwegingen
Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
In Nederland varieert het aantal patiënten met een aneurysmatische SAB dat jaarlijks wordt behandeld per ziekenhuis. Voor meerdere aandoeningen zijn er aanwijzingen voor een betere prognose in ziekenhuizen waar veel patiënten worden behandeld in vergelijking met ziekenhuizen waar weinig patiënten worden behandeld. Het doel van deze uitgangsvraag was om te achterhalen wat de waarde van behandeling in een hoog volume SAB behandelcentrum versus een laag volume behandelcentrum voor patiënten met een subarachnoïdale bloeding uit een aneurysma is.
Er zijn vier studies gevonden die de kans op overlijden in hoog volume centra hebben vergeleken met laag volume centra. Het betrof één meta-analyse en drie retrospectieve observationele studies. Er was variatie in de gebruikte definities “hoog” en “laag” volume in de geselecteerde studies. Daarnaast gingen de studies verschillend om met covariaten, waardoor de studieresultaten beperkt vergelijkbaar waren. Dit resulteerde in enkele methodologische beperkingen (for example inconsistency, risk of bias). De studies rapporteerden geen eenduidige resultaten omtrent de relatie tussen behandelvolumes en uitkomsten. Door het risico op vertekening, onder meer vanwege het retrospectief terugvinden van patiënten, en door heterogeniteit in gebruikte definities en afkapwaarden, scoort de bewijskracht van de literatuur zeer laag voor de cruciale uitkomstmaat ‘kans op overlijden’. Dit betekent dat andere studies kunnen leiden tot nieuwe inzichten. Derhalve kunnen er op basis van de literatuur geen sterke aanbevelingen worden geformuleerd over de relatie tussen aantal SAB patienten per jaar en kans op overlijden.
Hoewel deze literatuuranalyse geen eenduidig en sterk bewijs laat zien, is de werkgroep van mening dat hogere volumes leiden tot betere klinische uitkomsten. De beschikbare gegevens in de literatuur hebben hun bovenbeschreven beperkingen, maar zowel de meta-analyse als het grootste observationele onderzoek laten een voordeel zien van behandeling in een hoog volume versus behandeling in een laag volume centrum. Andere hoog complexe ingrepen laten een relatie zien tussen volume en uitkomst (bijvoorbeeld slokdarm, pancreas) (Birkmeyer, 2002, Markar, 2012).
Hiermee lijkt het aannemelijk dat dit ook voor SAB’s geldt. Het effect van het behandelvolume op de kwaliteit van SAB behandeling zal mede beïnvloed worden door de mate van multidisciplinair samenwerken, verdere specialisatie en training. De behandeling van SAB patiënten is bij uitstek multidisciplinair, met betrokkenheid van onder meer neurochirurgen, radiologen, neurologen, intensivisten, revalidatie-artsen, verpleegkundigen en paramedici. Vanwege deze hoge mate van multidisciplinariteit en benodigde snelheid van handelen, zullen instellingen die SAB patiënten behandelen aan een aantal organisatorische en (na)scholingsvoorwaarden moeten voldoen, zodat een goede ketenzorg kan worden gegarandeerd. Deze organisatorische voorwaarden zijn bij een hoger volume eenvoudiger te implementeren en onderhouden dan bij een lager volume van patiënten.
Op basis van bovenstaande overwegingen en de literatuur is de overtuiging van de commissie dat 50 patiënten per jaar een minimale ondergrens is. De commissie heeft echter geen bewijs in de literatuur gevonden om een hoger minimum te adviseren.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)
Patiënten zijn in het algemeen bereid ver(der) te reizen voor de best mogelijke en gespecialiseerde zorg, maar de langere reistijd moet wel haalbaar blijven voor patiënten en naasten. De voorkeur van de patiënten gaat uit naar een klein aantal gespecialiseerde SAB-behandelcentra, liefst verspreid over heel Nederland.
Kosten (middelenbeslag)
Het reduceren van het aantal centra waar SAB patiënten worden behandeld zal leiden tot landelijk gezien minder interventieteams om het aneurysma af te sluiten, en daarmee waarschijnlijk tot een doelmatigere besteding van zorgkosten. Als daarmee ook wordt bereikt dat de uitkomst voor patiënten beter wordt, zullen mogelijk ook de maatschappelijke kosten lager uitvallen, denk bijvoorbeeld aan het voorkomen van verpleeghuisopnames, of een groter deel van de patiënten dat op termijn zijn of haar werkzaamheden weer kan hervatten.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Vanuit maatschappelijk perspectief kunnen volume‐initiatieven bijdragen aan de kwaliteit, doelmatigheid, toegankelijkheid en betaalbaarheid van de zorg. Momenteel wordt in Nederland veelal de volumenorm van 50 SAB patienten per centrum per jaar aangehouden (NVvN, 2019), dus de aanbeveling zal niet tot grote veranderingen leiden en daarmee waarschijnlijk aanvaardbaar zijn.
Sturen op uitkomst zal leidend moeten zijn in het verbeterproces, niet sturen op volume. Het landelijke verplichte kwaliteitsmonitoring systeem de QRNS SAB is hiervoor een geschikt middel en heeft in het recente verleden ook al tot doorvoering van kwaliteitsverbeteringen geleid.
Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies
Er zijn aanwijzingen dat een subarachnoïdale bloeding behandeling in een hoog-volume SAB centrum leidt tot betere uitkomsten.
Onderbouwing
Achtergrond
Jaarlijks worden in Nederland ruim 1.000 patiënten behandeld aan een aneurysmatische subarachnoïdale bloeding (SAB). Bijna alle academische centra en een aantal neurochirurgische afdelingen van niet-academische ziekenhuizen, kunnen deze patiënten behandelen. Het aantal patiënten dat jaarlijks wordt behandeld varieert per ziekenhuis.
Er zijn aanwijzingen dat de prognose voor patiënten met een SAB beter is in ziekenhuizen waar veel patiënten worden behandeld in vergelijking met ziekenhuizen waar weinig patiënten worden behandeld. Indien er centra zijn in Nederland die (te) weinig SAB patiënten behandelen, dan zou dit pleiten voor een (verdere) concentratie van patiënten en dus het verminderen van het aantal behandelcentra in Nederland. Een mogelijk nadeel van concentratie is dat patiënten langer onderweg zijn voordat ze in een behandelcentrum aankomen, en verder van huis worden behandeld. Het is daarom van groot belang om te weten of behandeling in een centrum met een hoog volume een betere prognose oplevert en indien dat het geval is, hoe groot dat verschil is.
Conclusies
|
Very low GRADE |
1. Mortality (critical) The evidence is very uncertain about the effect of treatment in a high-volume centre in comparison to treatment in a low-volume centre on mortality in SAH patients.
Sources: (Boogaarts, 2014; Chang, 2015; Lindekleiv, 2015; Lindgren, 2018) |
|
Very low GRADE |
2. Glasgow Outcome Score (GOS) (important) The evidence is very uncertain about the effect of treatment in a high-volume centre in comparison to treatment in a low-volume centre on Glasgow Outcome Score in SAH patients.
Sourcse: (Chang, 2015 ) |
|
- GRADE |
3. modified Rankin Score (mRS) (critical) The outcome measure mRS was not reported in the included studies. |
Samenvatting literatuur
Description of studies
The systematic review (SR) and meta-analysis by Boogaarts (2014) compared high-volume versus low-volume centres in patients with SAH who were treated by either clipping or endovascular coiling. Studies were included if the population consisted of patients with a ruptured intracranial aneurysm, compared low-volume with high-volume hospitals, and provided an odds ratio or core data to calculate an odds ratio for in-hospital mortality.
Studies were excluded if they did not provide postoperative mortality rates in patients treated for ruptured aneurysms with endovascular coiling or surgical clipping in relation to volume. Additionally, conference abstracts, reviews, editorials, meta-analyses, and animal studies were also excluded.
In the SR, four studies were included for final analysis involving 36,600 SAH patients. Three studies were based on retrospective data from databases and one study evaluated data from a survey. The definition of hospital volume differed among studies. Cut-offs and dichotomizations were used as well as division in quartiles. Cross (2003), Hattori (2007), Johnston (2000), and Leake (2011) defined low-volume centres as ≤ 9 patients, ≤ 30 patients, 0 to 16 patients, and ≤ 20 patients, respectively. Cross (2003), Hattori (2007), Johnston (2000), and Leake (2011) defined high-volume centres as 36 to 158 patients, ≥ 50 patients, ≥ 45 patients, and >20 patients, respectively. An overview of the study characteristics is presented in Table 5.1. Only Leake (2011) did not meet the PICO regarding the definition of high (≥ 50) and low volume centres (< 50). Considering completeness and a pragmatic approach, we have chosen to use the outcomes of this meta-analysis.
Authors concluded that the mortality rate was lower in hospitals with a larger caseload. Boogaarts (2014) graded the quality of included studies as low in 3 and very low in 1. The risk of bias for this SR was considered moderate.
Chang (2015) reviewed SAH patients that were admitted to 2 institutional neurosciences critical care units (NCCUs) of the Johns Hopkins Medical Institutions (USA) between 2001 and 2009.
NCCU A (high-volume, with an average of 50 cases per year) was a 22-bed unit staffed 24/7 with overnight in-house NCCU fellow and resident coverage. NCCU B (low-volume, with an average of 18 cases per year) was a 14-bed unit with home call by NCCU attending/fellow and in-house residents. Both NCCUs were staffed overnight by attending neuro-intensivists who took call from home. Nurses worked specific in the individual hospital and neurocritical care, neurosurgery, and endovascular practitioners were shared between the 2 NCCUs. The 2 institutions had similar access to diagnostic testing, radiology services, and invasive monitoring.
A total of 608 SAH patients were included in the analysis. A total of 447 were admitted to the high-volume centre (mean age ± SD: 53.5 ± 14.1, presence multiple medical comorbidities: 28%) and 161 were admitted to the low-volume centre (mean age ± SD: 53.1 ± 13.6, presence multiple medical comorbidities: 31%). There were no significant baseline differences between the groups. The incidence of surgical clipping and endovascular coiling was around 80% and 20%, respectively.
Outcomes included in-hospital mortality and functional status using Glasgow Outcome Scale (GOS). GOS was measured both at discharge and at the first clinic appointment post discharge. Poor functional outcome was defined as GOS scores 1 to 3.
The impact of various factors on outcomes was initially studied using univariate analysis. All factors affecting in-hospital mortality and outcomes were analysed using the multiple logistic regression model.
Lindekleiv (2015) identified 5,773 patients with ruptured intracranial aneurysms, treated at 15 centres, between 2002 and 2010 from patient registries of Denmark, Norway, and Sweden. Authors linked the registry data to 1-year mortality data from the population registry of each country. Authors assessed hospital volume as a continuous variable and as a categorical variable in tertile groups. Average annual number of treatments in 15 centres varied from 6.2 to 118 cases per year for ruptured intracranial aneurysms. The 3 tertile groups were: 5 centres in the lowest tertile (an average of 6.2-36.0 cases per year); 5 centres in the intermediate tertile (an average of 43.8 to 62.4 cases per year), and 5 centres in the highest tertile (an average of 63.1-118.0 cases per year). Treatment of aneurysm was defined as both clipping or coiling.
The lowest tertile group (n=510, mean age 55.3 ± 11.9, 189M/321F), the intermediate tertile group (n=2,417, mean age 56.2 ± 11.9, 754M/1,663F), and the highest tertile group (n=2,846, mean age 55.2 ± 12.5, 927M/1,919F), had different patient characteristics.
Outcome included all-cause mortality, with a follow-up set at 12 months after the date of admission or until death occurred within the 12-month follow-up period. Analyses were performed unadjusted and adjusted for age, sex, surgical treatment, Charlson Comorbidity Index, year of treatment, and country.
Lindgren (2018) performed a nonrandomized comparative study, using an international multicenter dataset of 22 tertiary care hospitals across three continents, between 2007 and 2014. Median annual hospital volumes were calculated, and hospitals were categorized into three groups according to their numbers of aSAH patients treated per year (low volume: 0 to 40 aSAH patients/year; intermediate volume: 41 to 70 aSAH patients/year; high volume: more than 70 aSAH patients/year). Cut-offs were chosen based on the number of patients per hospital only, to balance the numbers of patients. Median annual volume of aSAH patients treated per year per hospital ranged from 19 to 136.
The lowest tertile group (n=2,363, 749M/1614F), the intermediate tertile group (n=3,563, 1,161M/2,402F), and the highest tertile group (n=2,599, 853M/1,746F), seemed comparable regarding baseline characteristics. Outcome included 14-day in-hospital case-fatality. Analyses were performed unadjusted and adjusted for age, sex, differences in comorbidity or disease severity, aneurysm treatment modality, and hospital.
|
Table 1 Summary of the included studies |
||||||||||
|
Study |
Study Design |
No. hospitals |
Definition of Volume |
No. patients |
Unadjusted mortality |
Adjusted mortality& |
||||
|
Low |
High |
Low |
High |
Low |
High |
|
||||
|
Boogaarts 2014 (meta-analysis, n=4) |
||||||||||
|
Johnston, 2000* |
University Health Systems Consortium, 1994-1997 |
70 |
0-16 pt/year (quartile 1, no. centres not reported) |
>45 pt/year (quartile 4, no. centres not reported) |
n=408 |
n=4.693 |
n=115 (28%) |
n=1.000 (21%) |
RR per treatment volume (per 10 cases/year) RR: 0.99 (95% CI: 0.96 to 1.03, p=0.75) |
|
|
Cross, 2003* |
Database (California & Florida), 1998-2000 |
1.312 |
0-9 pt/year (quartile 1, 834 centres) |
36-158 pt/year (quartile 4, 84 centres) |
n=2.268 |
n=2.305 |
n=877 (39%) |
n=622 (27%) |
OR in-hospital death (adjusted) Q4: 1.00 Q1: 1.4 (95%CI: 1.2 to 1.6) |
|
|
Hattori, 2007 |
Survey Japan, 2003 |
369 |
<30 pt/year (group 1, 208 centres) |
≥50 pt/year (group 3, 65 centres) |
n=2.631 |
n=2.552 |
n=246 (9.4%)^ |
n=257 (10.2%)^ |
N.R. |
|
|
Leake, 2011* |
Nationwide Inpatient Sample (NIS) database, 2001-2008 |
N.R. (CM: 273) |
≤20 pt/year (CM: 239 centres)
|
>20 pt/year (CM: 34 centres)
|
n=8.556 |
n=8.247 |
n=1.283 (14%) |
n=1.004 (11%) |
N.R. |
|
|
Other studies (n=3) |
||||||||||
|
Chang, 2015* |
Retrospective cohort, 2001-2009 |
2 |
18 pt/year (1 centre) |
50 pt/year (1 centre) |
n=161 |
n=447
|
n=29 (18%)= |
n=80 (18%)= |
Geen RR/HR/OR gerapporteerd. |
|
|
Lindekleiv, 2015 |
Registries of Denmark, Sweden (2002-2010), Norway (2008-2010) |
15 |
6.2-36 pt/year (tertile 1, 5 centres) |
63.1-118 pt/year (tertile 3, 5 centres) |
n=510 |
n=2.486 |
n=71 (14%)$ |
n=431 (15%)$
|
HR 1-year mortality (unadjusted) L: ref, H: 1.10 (95%CI 0.85-1.41, p=0.88) HR 1-year mortality (adjusted) L: ref, H: 1.24 (95%CI 1.05-1.81, p=0.57) |
|
|
Lindgren, 2019 |
Dr Foster Stroke GOAL database (2007–2014) |
22 |
<41/year (tertile 1, no. centres not reported) |
>70/year (tertile 3, no. centres not reported) |
n=2.363 |
N=2.599 |
n=246 (10%) |
N=140 (5%) |
OR 14-day mortality (unadjusted) L: ref, H: 0.51 (95% CI 0.41–0.64) OR 14-day mortality (adjusted) L: ref, H: 0.50 (95%CI 0.33–0.74) |
|
|
*In-Hospital Death, ^Outcome at discharge, corrected for initial clinical grade, =Adjusted in-hospital mortality rates, $1-year mortality, &Adjusted covariates: Johnston, 2000: Multivariable model adjusted for age, sex, race, source of admission, and type of admission (emergent, urgent, elective). Cross, 2003: Multivariable model adjusted for age, sex, medicaid status, hospital region, data source year, hospital case volume quartile, comorbidity index. Chang, 2015: Multivariable model adjusted for age, GCS scale, Hunt and Hess grade (H/H), cocaine use, intraventricular haemorrhage, medical comorbidities. Lindekleiv, 2015: Adjusted for age, sex, surgical treatment, CCI, year of treatment, country. Lindgren, 2019: Adjusted for age, sex, differences in comorbidity or disease severity, aneurysm treatment modality, and hospital. |
||||||||||
Results
1. Mortality
Mortality rates were summarized in the meta-analysis by Boogaarts (2014), and supplemented with three observational studies (Chang, 2015; Lindekleiv, 2015; Lindgren, 2019). Considering the limited comparability and generalizability (e.g. differences in databases, statistical analyses, different time points for mortality rates, definitions of high-volume and low-volume hospitals), we could not extend the meta-analysis including the selected studies.
Boogaarts (2014) assessed in-hospital mortality based on four articles, representing 36,600 SAH patients. Meta-analysis using a random effects model showed a decrease in in-hospital mortality (OR: 0.77, 95%CI 0.60 to 0.97, p=0.00, I2= 91%) in high-volume hospitals treating SAH patients.
Chang (2015) assessed in-hospital mortality comparing 2 NCCUs. Analyses showed nearly identical mortality rates between the high-volume centre (80/447, 17.9%) and the low-volume centre (29/161, 18%). Thus, authors found no statistically significant differences in outcome from SAH between a low- and a high-volume centre.
Lindekleiv (2015) assessed 1-year all-cause mortality, by linkage of hospital discharge registries and population registries of Denmark, Norway, and Sweden. Within 1-year, the mortality rate was 14% (71/510) in the lowest tertile group and 15% (431/2,846) in the highest tertile group. When the lowest tertile group was compared to the highest tertile group, no consistent relationship was found between hospital volume and 1-year all-cause mortality in the unadjusted analyses (HR: 1.10, 95%CI 0.85 to 1.41). In the adjusted analyses for potential confounders, a higher hospital volume was associated with increased mortality (HR: 1.24, 95%CI 1.05 to 1.81) when the lowest tertile group was compared to the highest tertile group. This study did not show statistically significant differences between both groups and did not confirm a relationship between higher hospital volume and lower mortality.
Lindgren (2018) assessed 14-day case-fatality by using an international multicenter dataset. Unadjusted 14-day case-fatality for hospitals with low case-volume was 246/2,363 (10.4%, 95%CI 9.2% to 11.7%) and for hospitals with high case-volume 140/2,599 (5.4%, 95%CI 4.6% to 6.3%). In the adjusted analyses for potential confounders, a higher hospital volume was associated with decreased mortality (OR: 0.50, 95%CI 0.33 to 0.74) when the lowest tertile group was compared to the highest tertile group. This study did not show statistically significant differences between both groups. This study indicated a relationship between higher hospital volume and lower mortality that was on the border of clinical relevance.
2. Glasgow Outcome Score (GOS)
One study (Chang, 2015) assessed functional status using GOS. Chang (2015) observed a poor functional outcome (GOS 1-3) in 30% of patients in the high-volume centre and 25.4% of patients in the low-volume centre (p=0.300). This difference was not statistically significant nor clinically relevant.
3. Modified Rankin Score
The meta-analysis (Boogaarts, 2014) and the two additional studies (Chang, 2015; Lindekleiv, 2015) did not assess mRS when comparing high-volume and low-volume centres.
Level of evidence of the literature
1. Mortality
The level of evidence regarding the outcome measure ‘mortality’ was downgraded by three levels because of study limitations (-2, risk of bias due to e.g. retrospective observational study designs, hospital coding) and inconsistency (-1; heterogeneity in definitions, methods, study populations). The level of evidence was assessed as “very low”.
2. Glasgow Outcome Score (GOS)
The level of evidence regarding the outcome ‘Glasgow Outcome Score’ was downgraded by three levels because of study limitations (-2; risk of bias due to e.g. considering the retrospective observational design) and imprecision (-2; the inclusion of a single study). The level of evidence was assessed as “very low”.
3. Modified Rankin Score (mRS)
The level of evidence regarding the outcome ‘modified Rankin Score’ was not assessed due to lack of data.
Zoeken en selecteren
A systematic review of the literature was performed to answer the following question:
What are the effects of treatment in a high-volume centre in comparison to treatment in a low-volume centre in SAB patients?
P: patients patients with Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage;
I: intervention high-volume centre (≥50 SAH patients per annum);
C: control low-volume centre (<50 SAH patients per annum);
O: outcome mortality, modified Rankin Score (mRS), Glasgow Outcome Score (GOS).
Relevant outcome measures
The guideline development group considered mortality and mRS as critical outcome measures for decision making; and GOS as an important outcome measure for decision making.
The guideline development group defined a minimal clinically important difference of 5% change in mortality rate.
Search and select (Methods)
The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms from 2010 until 30 September, 2020. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 281 hits.
Studies were selected based on the following criteria:
- Systematic reviews, randomized controlled trials (RCTs), or observational studies.
- Included patients with aneurysmal subarachnoid haemorrhage (SAH).
- Included at least one of the defined outcome measures or presented the data to calculate the defined outcomes.
Based on title and abstract screening, nine studies were initially selected. After reading the full text, six studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and four studies were included.
Results
One systematic review and three observational studies were included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables.
Referenties
- 10 - Birkmeyer JD, Siewers AE, Finlayson EV, Stukel TA, Lucas FL, Batista I, Welch HG, Wennberg DE. Hospital volume and surgical mortality in the United States. N Engl J Med. 2002 Apr 11;346(15):1128-37.
- 20 - Boogaarts HD, van Amerongen MJ, de Vries J, Westert GP, Verbeek AL, Grotenhuis JA, Bartels RH. Caseload as a factor for outcome in aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a systematic review and meta-analysis. J Neurosurg. 2014 Mar;120(3):605-11.
- 30 - Chang TR, Kowalski RG, Carhuapoma JR, Tamargo RJ, Naval NS. Impact of case volume on aneurysmal subarachnoid hemorrhage outcomes. J Crit Care. 2015 Jun;30(3):469-72.
- 40 - Cross DT 3rd, Tirschwell DL, Clark MA, Tuden D, Derdeyn CP, Moran CJ, Dacey RG Jr. Mortality rates after subarachnoid hemorrhage: variations according to hospital case volume in 18 states. J Neurosurg. 2003 Nov;99(5):810-7.
- 50 - Hattori N, Katayama Y, Abe T; Japan Neurosurgical Society. Case volume does not correlate with outcome after cerebral aneurysm clipping: a nationwide study in Japan. Neurol Med Chir (Tokyo). 2007 Mar;47(3):95-100; discussion 100-1.
- 60 - Johnston SC. Effect of endovascular services and hospital volume on cerebral aneurysm treatment outcomes. Stroke. 2000 Jan;31(1):111-7.
- 70 - Leake CB, Brinjikji W, Kallmes DF, Cloft HJ: Increasing treatment of ruptured cerebral aneurysms at high-volume centers in the United States. Clinical article. J Neurosurg 115:1179– 1183, 2011
- 80 - Lindekleiv H, Mathiesen EB, Førde OH, Wilsgaard T, Ingebrigtsen T. Hospital volume and 1-year mortality after treatment of intracranial aneurysms: a study based on patient registries in Scandinavia. J Neurosurg. 2015 Sep;123(3):631-7.
- 90 - Lindgren A, Burt S, Bragan Turner E, Meretoja A, Lee JM, Hemmen TM, Alberts M, Lemmens R, Vergouwen MD, Rinkel GJ. Hospital case-volume is associated with case-fatality after aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Int J Stroke. 2019 Apr;14(3):282-289.
- 100 - Markar SR, Karthikesalingam A, Thrumurthy S, Low DE. Volume-outcome relationship in surgery for esophageal malignancy: systematic review and meta-analysis 2000-2011. J Gastrointest Surg. 2012 May;16(5):1055-63.
- 110 - NVvN. 2019 Kwaliteitsnormen Nederlandse Vereniging Voor Neurochirurgie. https://cdn.bluenotion.nl/6b299c6b2ce6ad72fa6b944072d3b655de8425ae51ba5bbe44aa7dab30262787.pdf
Evidence tabellen
|
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Intervention (I) |
Comparison / control (C) |
Follow-up |
Outcome measures and effect size |
Comments |
|
Boogaarts, 2014 |
SR and meta-analysis of four observational studies.
Literature search up to September, 2012
A: Johnston, 2000 B: Cross, 2003 C: Hattori, 2007 D: Leake, 2011
Study design: observational studies.
Setting and Country: Departments of Neurosurgery, Epidemiology, Biostatistics, and IQ Healthcare, Radboud University Nijmegen Medical Centre, Nijmegen, The Netherlands
Source of funding and conflicts of interest: Authors report no conflict of interest. |
Inclusion criteria SR: 1) evaluated in-hospital mortality after open and/or endovascular treatment in patients with ruptured intracranial aneurysms, 2) compared low-volume with high-volume hospitals, 3) provided an odds ratio or core data to calculate an odds ratio.
Exclusion criteria SR: 1) did not provide postoperative mortality rates in patients treated for ruptured aneurysms with endovascular coiling or surgical clipping in relation to volume, 2) conference abstracts, reviews, editorials, meta-analyses, and animal studies.
4 studies included
Important patient characteristics at baseline: N.R. 36,600 patients
Groups comparable at baseline? N.R. |
High volume centre
2,521/13,863 (18.2%)
A: >45 (4th quartile) B: 36-158 (4th quartile) C: ≥50 (3rd group) D: >20
|
Low volume centre
2,883/17,767 (16.2%)
A: 0-16 (1st quartile) B: 0-9 (1st quartile) C: <30 (1st group) D: ≤20 |
End-point of follow-up: N.R.
For how many participants were no complete outcome data available? N.R.
Treatment modality: A: clipping & coiling B: clipping & coiling C: clipping D: clipping & coiling
|
Outcome measure In-hospital mortality.
Effect measure: OR (95%CI) p-value: A: 0.69 (95%CI 0.55-0.87) p=0.001 B: 0.59 (95%CI 0.52-0.66) p=0.000 C: 1.10 (95%CI 0.92-1.32) p=0.310 D: 0.79 (95%CI 0.72-0.86) p=0.000
Pooled effect (OR, random effects model): 0.77 (95%CI 0.60-0.97) p=0.029 favoring high volume.
Heterogeneity (I2): 91%
|
Authors’ conclusions: The mortality rate was lower in hospitals with a larger caseload.
Limitations: - Mainly retrospective data based on hospital coding and can therefore be biased. - Patients within the studies were a selection of a northern USA population. - Treatment modality might be associated with outcome and with hospital volume (coiling might be associated with lower morbidity and mortality rates). - Distinction between low and high volume is artificial. - Transfer of patients might cause bias.
Sensitivity analyses: One sensitivity analysis revealed the relative weight of the one low-quality study (Hattori, 2007). Removal of this study increased the effect size of the meta-analysis to an OR of 0.68 (95%CI 0.56-0.84), p=0.00, I2=86%.
Heterogeneity: clinical and statistical heterogeneity; explained versus unexplained (subgroup analysis) |
Evidence table for intervention studies (randomized controlled trials and non-randomized observational studies)1
|
Study characteristics |
Patient characteristics 2 |
Intervention (I) |
Comparison / control (C) 3 |
Follow-up |
Outcome measures and effect size 4 |
Comments |
|
|
Chang, 2015 |
Type of study: retrospective cohort
Setting and country: 2 institutional NCCUs, Johns Hopkins Medical Institutions, USA.
Funding and conflicts of interest: Authors declare that they have no conflicts of interest. |
Inclusion criteria: Patients diagnosed with aSAH between 2001-2009.
Exclusion criteria: - Patients with traumatic SAH, SAH secondary to an underlying lesion (e.g. arteriovenous malformation, dural arteriovenous fistula, brain tumour), - Angiogram-negative SAH with uncertain aetiology.
N total at baseline: 608 Intervention: 447 Control: 161
Important prognostic factors: Age ± SD I: 53.5 ± 14.1 C: 53.1 ± 13.6
Hunt Hess grade I: 126 (28.2%) C: 43 (26.7%)
Glasgow Coma Scale <8 I: 94 (21%) C: 34 (21%)
CCI ≥2 I: 125 (28%) C: 50 (31.1%)
Groups comparable at baseline? Yes, no significant differences in baseline. |
High volume centre Average: 50 cases/year.
NCCU A (n=447) 22-bed combined ICU/IMC staffed 24h/day with in-house neurocritical care fellow and resident coverage.
Both NCCUs are staffed overnight by attending neuro-intensivists who take call from home. Protocols for SAH management are similar at both institutions.
|
Low volume centre Average: 18 cases/year.
NCCU B (n=161) 14-bed unit (8-bed ICU/6-bed flex IMC/ICU) with a fellow on call from home with telemedicine access and in-house residents covering general ward, ED consults, and ICU/IMC.
|
Length of follow-up: N.R.
Loss-to-follow-up: 19% of all hospital survivors.
Incomplete outcome data: N.R. |
In-hospital mortality I: 80/447 (17.9%) C: 29/161 (18%) p=1.000
Glasgow Outcome Scale (GOS 1-3)* I: 134/447 (30%) C: 41/161 (25.4%) p=0.300
*Poor functional outcome: GOS 1 to 3. GOS was measured at discharge and at the first appointment post-discharge. Total group: mean time to GOS assessment post-SAH was 37 days. Mean time is not specified for NNCU settings.
|
Considerations: - Retrospective nature - Potential confounding influence of patient transfers
|
|
Lindekleiv, 2015 |
Type of study: retrospective cohort
Setting and country: Data obtained from patient registries of Denmark, Sweden (2002-2010), and Norway (2008-2010)
Funding and conflicts of interest: Authors report no conflict of interest |
Inclusion criteria Ruptured: - Patients ≥18 years old with a national identity number. - Emergency admission. - Discharge diagnosis of SAH (ICD-10: I60.0–I60.7 and I60.9. And a procedure code for surgical or endovascular treatment of an intracranial aneurysm (NOMESCO AAC00–AAC15 and AAL00).
Exclusion criteria: - Patients in a moribund state after exclusion of acute hydrocephalus by CT.
N total at baseline (ruptured: 5,773): L: 510 M: 2,417 H: 2,846
Important prognostic factors2: Age ± SD L: 55.3 ± 11.9 M: 56.2 ± 11.9 H: 55.2 ± 12.5
Female sex (%) L: 321 (63%) M: 1663 (69%) H: 1919 (67%)
Mean CCI (± SD) L: 0.25 ± 0.49 M: 0.20 ± 0.46 H: 0.21 ± 0.49
Surgically treated (%) L: 371 (73%) M: 1,104 (46%) H: 1,059 (37%)
Groups comparable at baseline? Yes, no significant differences in baseline. |
High volume centre (n=2,486, 5 hospitals) 63.1-118.0 cases/year.
Medium volume centre (n=2,417, 5 hospitals) 43.8-62.4 cases/year.
Tertile: hospitals were classified into 3 categories according to volume of surgery (low, medium, high) based on no. of patients.
|
Low volume centre (n=510, 5 hospitals) 6.2-36.0 cases/year.
|
Length of follow-up: 12 months.
Loss-to-follow-up: N.R.
Incomplete outcome data: N.R.
|
Mortality 1-year (%) L: 71/510 (13.9%) M: 397/2417 (16.4%) H: 431/2846 (15.1%) Total: 15.6%
Hazard ratio 1-year mortality (unadjusted) L: Reference M: 1.19 (95%CI 0.92-1.53) H: 1.10 (95%CI 0.85-1.41) p=0.88
Hazard ratio 1-year mortality (adjusted) L: Reference M: 1.57 (95%CI 1.19-2.10) H: 1.24 (95%CI 1.05-1.81) p=0.57
*Mortality rates are also per country provided. |
Considerations: - Use of hospital discharge data. - Lack of adjustment for prognostic factors such as aneurysm morphology and disease severity. - Lack of data on functional outcome. - Potential selection bias: perhaps more complex aneurysms are transferred to higher-volume centres. - This study did not find a statistically significant relationship between hospital volume and outcome after treatment for ruptured intracranial aneurysms. |
|
Lindgren, 2018 |
Type of study: retrospective cohort
Setting and country: Data obtained from patient registries from 22 international tertiary centres (Dr Foster Stroke GOAL database 2007-2014).
Funding and conflicts of interest: Author(s) received no financial support. |
Inclusion criteria: - Patients with aSAH (ICD 9 codes 430 and ICD 10 codes I60.0-9), - Patients who were discharged 2007-2014. - Patients whom the aneurysm had been occluded by means of neurosurgical clipping or endovascular coiling.
Exclusion criteria: - Patients without aneurysm treatment were excluded.
N total at baseline: 8,525 Intervention: 2,599 Control: 2,363
Important prognostic factors: ≤50 years I: 941 (36%) C: 896 (38%)
Female sex (%) I: 1,746 (67%) C: 1,614 (68%)
Coiling I: 1,170 (45%) C: 1,370 (58%)
Clipping I: 1,429 (55%) C: 993 (42%)
Groups comparable at baseline? Yes, no differences in baseline. |
High volume centre Average: >70 aSAH cases/year.
|
Low volume centre Average: ≤40 aSAH cases/year.
|
Length of follow-up: I: 15 days C: 17 days
Loss-to-follow-up: N.R.
Incomplete outcome data: N.R. |
Unadjusted 14-day case-fatality: I: 140/2.599 (10%) C: 140/2.363 (5%)
Odds ratio unadjusted 14-day case-fatality: I: 0.51 (95%CI 0.41–0.64) C: reference
Odds ratio adjusted 14-day case-fatality: I: 0.50 (95%CI 0.33–0.74) C: reference |
Considerations: - nonrandomized retrospective study - administrative data, no data available on clinical status on admission |
Table of quality assessment for systematic reviews of RCTs and observational studies
Based on AMSTAR checklist (Shea, 2007, BMC Methodol 7: 10; doi:10.1186/1471-2288-7-10) and PRISMA checklist (Moher, 2009, PLoS Med 6: e1000097; doi:10.1371/journal.pmed1000097)
|
Study
|
Appropriate and clearly focused question?1
Yes/no/unclear |
Comprehensive and systematic literature search?2
Yes/no/unclear |
Description of included and excluded studies?3
Yes/no/unclear |
Description of relevant characteristics of included studies?4
Yes/no/unclear |
Appropriate adjustment for potential confounders in observational studies?5
Yes/no/unclear/ not applicable |
Assessment of scientific quality of included studies?6
Yes/no/unclear |
Enough similarities between studies to make combining them reasonable?7
Yes/no/unclear |
Potential risk of publication bias considered?8
Yes/no/unclear |
Potential conflicts of interest reported?9
Yes/no/unclear |
|
Boogaarts, 2014 |
Yes Conform PICO
|
Yes Search provided, systematically searched |
Yes Exclusion reasons provided. |
No Data extraction of included not provided. |
No Information regarding confounders / baseline characteristics not provided |
Yes GRADE |
Yes I2=91% (high heterogeneity) |
Yes Funnel plot indicates publication bias but only 4 studies
|
No Not reported |
- Research question (PICO) and inclusion criteria should be appropriate and predefined.
- Search period and strategy should be described; at least Medline searched; for pharmacological questions at least Medline + EMBASE searched.
- Potentially relevant studies that are excluded at final selection (after reading the full text) should be referenced with reasons.
- Characteristics of individual studies relevant to research question (PICO), including potential confounders, should be reported.
- Results should be adequately controlled for potential confounders by multivariate analysis (not applicable for RCTs).
- Quality of individual studies should be assessed using a quality scoring tool or checklist (Jadad score, Newcastle-Ottawa scale, risk of bias table et cetera).
- Clinical and statistical heterogeneity should be assessed; clinical: enough similarities in patient characteristics, intervention and definition of outcome measure to allow pooling? For pooled data: assessment of statistical heterogeneity using appropriate statistical tests (for example Chi-square, I2)?
- An assessment of publication bias should include a combination of graphical aids (for example funnel plot, other available tests) and/or statistical tests (for example Egger regression test, Hedges-Olken).
Note: If no test values or funnel plot included, score “no”. Score “yes” if mentions that publication bias could not be assessed because there were fewer than 10 included studies. - Sources of support (including commercial co-authorship) should be reported in both the systematic review and the included studies. Note: To get a “yes,” source of funding or support must be indicated for the systematic review AND for each of the included studies.
Risk of bias table for intervention studies (observational: non-randomized clinical trials, cohort and case-control studies)
|
Study reference
|
Bias due to a non-representative or ill-defined sample of patients?1
(unlikely/likely/unclear) |
Bias due to insufficiently long, or incomplete follow-up, or differences in follow-up between treatment groups?2
(unlikely/likely/unclear) |
Bias due to ill-defined or inadequately measured outcome?3
(unlikely/likely/unclear) |
Bias due to inadequate adjustment for all important prognostic factors?4
(unlikely/likely/unclear) |
|
Chang, 2015 |
Unlikely Patients seems representative, clear in-/ exclusion criteria). However, two institutions might not be representative of other USA centres (e.g. 80% clipping, lower rates delayed cerebral ischemia, DCI). |
Unclear No statements regarding missings/LTFU between groups, no reasons reported. Retrospective design. |
Unlikely Clearly defined outcomes: hospital mortality |
Likely Baseline and severity of illness characteristics did not differ between two institutions, but no specific multivariate statistical analysis was performed. |
|
Lindekleiv, 2015 |
Likely Patients seems representative, clear in-/ exclusion criteria). 15 Scandinavian centres. Limited clinical details provided. Due to the study design, there is a risk for selection bias and misclassification. |
Unclear No statements regarding missings/LTFU, Scandinavian retrospective cohort. |
Unclear All-cause 1-y mortality and not disease-specific mortality. |
Likely Lack of adjustment for prognostic factors such as aneurysm morphology and disease severity. |
|
Lindgren, 2018 |
Likely Patients seems representative, although in- and exclusion criteria are only based on ICD-9 codes. 22 global tertiary centres. Very limited clinical details provided. Due to the study design, there is a risk for selection bias and misclassification. |
Unclear No statements regarding missings/LTFU, global retrospective cohort. |
Unclear Clearly defined outcomes: 14-day mortality. Even though the dataset is large and international, it is susceptible to errors in coding as all administrative registries, namely by mistakenly coded diagnoses as well as interventions. |
Likely Lack of adjustment for prognostic factors such as clinical status on admission. |
- Failure to develop and apply appropriate eligibility criteria: a) case-control study: under- or over-matching in case-control studies; b) cohort study: selection of exposed and unexposed from different populations.
- Bias is likely if: the percentage of patients lost to follow-up is large; or differs between treatment groups; or the reasons for loss to follow-up differ between treatment groups; or length of follow-up differs between treatment groups or is too short. The risk of bias is unclear if: the number of patients lost to follow-up; or the reasons why, are not reported.
- Flawed measurement, or differences in measurement of outcome in treatment and control group; bias may also result from a lack of blinding of those assessing outcomes (detection or information bias). If a study has hard (objective) outcome measures, like death, blinding of outcome assessment is not necessary. If a study has “soft” (subjective) outcome measures, like the assessment of an X-ray, blinding of outcome assessment is necessary.
- Failure to adequately measure all known prognostic factors and/or failure to adequately adjust for these factors in multivariate statistical analysis.
Table of excluded studies
|
Author, year |
Reason for exclusion |
|
Hsu, 2016 |
Not conform PICO, to identify predictors of major intraoperative rupture (volumes based on individual surgical experience) |
|
McNeill, 2013 |
Not conform PICO, no comparison between high versus low centres. |
|
Pandey, 2015 |
Not conform PICO, models to predict mortality. |
|
Lee, 2018 |
Not conform PICO, unclear annual case-volume categories |
|
Rush, 2017 |
Not conform PICO, invalid annual case-volume categories (high-volume: ≥20 cases per year; low-volume: <20 cases per year) |
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 02-08-2022
Laatst geautoriseerd : 02-08-2022
Geplande herbeoordeling : 02-08-2025
Algemene gegevens
De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS).
De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2019 een multidisciplinaire werk- en klankbordgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg voor patiënten met (verdenking op) subarachnoïdale bloeding.
Werkgroep
- Dr. M.D.I. Vergouwen, neuroloog, UMC Utrecht, Utrecht, voorzitter (NVN)
- Drs. J. Manuputty, neuroloog, Elisabeth-Twee Steden Ziekenhuis, Tilburg (NVN)
- Prof. dr. G.J.E Rinkel, neuroloog, UMC Utrecht, Utrecht (NVN)
- Dr. I.R. van den Wijngaard, neuroloog, Haaglanden MC, Den Haag (NVN)
- Dr. H.D. Boogaarts, neurochirurg, Radboud UMC, Nijmegen (NVvN)
- Prof. dr. J.M.C. van Dijk, neurochirurg, UMCG, Groningen (NVvN)
- Dr. R. van den Berg, radioloog, Amsterdam UMC, Amsterdam (NVvR)
- Dr. G.J. Lycklama à Nijheholt, radioloog, Haaglanden MC, Den Haag (NVvR)
- Dr. W.J.M. Schellekens, anesthesioloog, UMC Utrecht, Utrecht (tot okt 2020) (NVA)
- Dr. A. Akkermans, anesthesioloog, Fellow Intensive Care, UMC Utrecht, Utrecht (vanaf okt 2020) (NVA)
- Dr. M. van der Werf, revalidatiearts, Rijndam revalidatie, Erasmus MC, Rotterdam (VRA)
- Dr. M. van der Jagt, neuroloog-intensivist, Erasmus MC, Rotterdam (NVIC)
- J. Hennipman-Bikker, verpleegkundige, UMC Utrecht, Utrecht (tot sep 2021) (V&VN)
- J.C. Toerse, MSc, verpleegkundig specialist, Isala, Zwolle (vanaf nov 2021) (V&VN)
Klankbord
- Carola Deurwaarder, patiëntvertegenwoordiger, Hersenaneurysma Patiënten Platform
Met ondersteuning van
- Dr. M. Molag, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- Dr. A. Balemans, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
De Code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement) hebben gehad. Gedurende de ontwikkeling of herziening van een module worden wijzigingen in belangen aan de voorzitter doorgegeven. De belangenverklaring wordt opnieuw bevestigd tijdens de commentaarfase.
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
|
Achternaam werkgroeplid |
Hoofdfunctie |
Neven werkzaamheden |
Persoonlijke financiële belangen |
Extern gefinancierd onderzoek |
Intellectuele belangen en reputatie |
Overige belangen |
Actie |
|
* Vergouwen |
Neuroloog UMC Utrecht, afdeling Neurologie en Neurochirurgie |
Geen |
Vergoedingen aan UMC Utrecht van: - NeuroScios (ivm reviewer van klinische data ihkv NicaPlant studie (Phase llb : randomized, - CSL Behring voor een eenmalige advisory board meeting over een eventueel nieuw onderzoek. |
Mijn wetenschappelijk onderzoek wordt gefinancieerd door de Hartstichting, Hersenstichting, ZonMw, Vrienden UMC Utrecht, Dr Rolf Schwiete stichting.
Hoofd-onderzoeker van een fase II onderzoek naar de veiligheid en werkzaamheid van eculizumab bij patienten met een subarachnoidale bloeding, mede-gefinancierd door de producent van het middel, Alexion Pharma |
Geen |
Geen |
Geen: eculizumab zal niet worden behandeld in de richtlijn |
|
Van der Werf |
Revalidatiearts bij Rijndam locatie Erasmus MC |
Werkgroep WHR, onbetaald |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Van den Berg |
Interventie neuro-radioloog |
Consultant bij Cerenovus neurovascular (onderdeel van Johnson & Johnson) |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Lycklama à Nijeholt |
Radioloog Haaglanden MC Den Haag |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Van Dijk |
Afdelingshoofd Neurochirurgie UMCG |
Voorzitter Neurovasculair Expertisecentrum UMCG (onbetaald) |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Van der Jagt |
Neuroloog-intensivist |
Voorzitter commissie richtlijnontwikkeling van de NVIC (onbetaald). Commissielid van de Adviescommissie richtlijnen SKMS2 |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Manuputty |
Neuroloog ETZ (Elisabeth TweeSteden Ziekenhuis (Tilburg) |
Bestuurslid Vereniging Nederlandse Hoofdpijncentra (VNHC) tot 2021; onbetaald |
Geen |
Deelname aan studie "Determinants of physical behaviour after SAH", |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Rinkel |
Hoogleraar neurologie, UMC Utrecht, 1.0FTE |
Geen |
Geen |
Lid van de stuurgroep van ULTRA, een door de Nederlandse Hartstichting gefinancieerd fase III onderzoek naar de effectiviteit van tranexaminezuur bij patienten met een subarachoidale bloeding |
Geen |
Geen |
Geen: eculizumab zal niet worden behandeld in de richtlijn |
|
Hennipman-Bikker |
Medium Care verpleegkundige op de Medium Care Neurologie / Neurochirurgie |
Geen |
Geen persoonlijke financiele belangen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
Van den Wijngaard |
Vasculair neuroloog, Haaglanden MC & LUMC (40%) |
Bestuurslid Nederlands Neurovasculair Genootschap (onbetaald) Imaging committee MR Clean Studies (onbetaald) |
nvt |
nvt |
|
nvt |
Geen |
|
Schellekens |
Anesthesioloog, staflid UMC Utrecht |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
nvt |
Geen |
|
Boogaarts |
Neurochirurg, RadboudMC, Nijmegen |
Voorzitter stichting kwaliteit neurochirurgie (onkostenvergoeding). Voorzitter QRNS (Quality Registry Neurosurgery SAB (onbetaald). Voorzitter Nederlands Neurovasculair genootschap (onbetaald). |
Consultant Stryker Neurovascular (vergoeding gaat naar afdeling). Endovasculaire producten (coils, flow diverters, stroke). Advies tijdens proceduren, presentaties op congres, onderwijs |
SKMS subsidie voor ontwikkelen PROM SAB |
Geen |
Geen |
Geen penvoerder module over endovasculaire producten |
|
Akkermans |
Anesthesioloog / Fellow Intensive Care UMC Utrecht |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
|
|
Toerse |
Verpleegkundig specialist, Isala Zwolle, afdeling neurochirurgie |
Geen |
Niet van toepassing |
Niet van toepassing |
Niet van toepassing |
Niet van toepassing |
Geen |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door afvaardiging van het Hersenaneurysma Patiënten Platform in de klankbordgroep. De verkregen input is meegenomen bij het opstellen van de uitgangsvragen, de keuze voor de uitkomstmaten en bij het opstellen van de overwegingen en aanbevelingen. De conceptmodules zijn tevens voor commentaar voorgelegd aan het Hersenaneurysma Patiënten Platform.
Methode ontwikkeling
Evidence based
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).
Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerde de werkgroep de knelpunten in de zorg voor patiënten met subarachnoïdale bloeding. De werkgroep beoordeelde de aanbeveling(en) uit de eerdere richtlijnmodules (NVN, 2013) op noodzaak tot revisie. Tevens zijn er knelpunten aangedragen via een schriftelijke knelpuntanalyse. Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.
Uitkomstmaten
Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Methode literatuursamenvatting
Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).
|
Definitie |
|
|
Hoog |
|
|
Redelijk |
|
|
Laag |
|
|
Zeer laag |
|
Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Guideline development group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.
In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.
|
Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers |
||
|
|
Sterke aanbeveling |
Zwakke (conditionele) aanbeveling |
|
Voor patiënten |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet. |
Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet. |
|
Voor behandelaars |
De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen. |
Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren. |
|
Voor beleidsmakers |
De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid. |
Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen. |
Organisatie van zorg
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, mankracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen.
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.
Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Guideline development group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.
Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Guideline development group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.
Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Guideline development group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. https://richtlijnendatabase.nl/werkwijze/richtlijnontwikkeling.html
Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Guideline development group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.