A profilaxia atual de tromboembolismo venoso (TEV) hospitalar para pacientes tem sido caracterizada tanto por subutilização quanto, cada vez mais, por sobreutilização. A Sociedade Americana de Hematologia (ASH) endossou o uso de modelos de avaliação de risco (MAR) como uma abordagem para individualizar a profilaxia de TEV como meio para equilibrar a sobreutilização (risco excessivo de sangramento) e a subutilização (risco de TEV evitável). A ASH endossou os modelos de avaliação de risco do IMPROVE (Registro Internacional de Prevenção Médica de Tromboembolismo Venoso) - o único MAR a avaliar o sangramento de curto prazo e o risco de TEV em pacientes internados por doença aguda. A ASH, no entanto, observa que nenhum MAR foi minuciosamente analisado quanto ao seu efeito nos resultados dos pacientes. Nosso objetivo foi validar os modelos de IMPROVE e adaptá-los em uma árvore de decisão simples, rápida e eficiente (FFT) para avaliar o impacto da prevenção de TEV nos resultados e custos de saúde. Empregamos três métodos: a "melhor evidência" das diretrizes da ASH, um "paradigma do sistema de saúde de aprendizagem" que combina diretrizes e dados do mundo real da Universidade Médica da Carolina do Sul (MUSC) e uma abordagem de "dados do mundo real" baseada exclusivamente em dados da MUSC extraídos retrospectivamente de prontuários eletrônicos. Verificamos que a estratégia de prevenção de TEV mais eficaz utiliza a árvore de decisão TFF guiada por um escore IMPROVE de TEV ≥ 2 ou ≥ 4 e um escore de sangramento < 7. Esse método poderia evitar 45% dos tratamentos desnecessários, economizando cerca de US$ 5 milhões por ano para pacientes como a coorte da MUSC. Recomendamos a integração dos modelos IMPROVE nos prontuários eletrônicos do hospital como uma ferramenta de assistência junto ao leito, aumentando assim a prevenção de TEV em pacientes hospitalizados.
Current hospital VTE (venous thromboembolism) prophylaxis for medical patients has been characterized by both underuse and, increasingly, overuse. The American Society of Hematology (ASH) has endorsed the use of risk assessment models (RAM) as an approach to individualize VTE prophylaxis as a way of balancing overuse (excessive risk of bleeding) and underuse (risk of avoidable VTE). ASH has endorsed IMPROVE (International Medical Prevention Registry on Venous Thromboembolism) risk assessment models - the only RAM to assess short-term bleeding and VTE risk in acutely ill medical inpatients. ASH, however, notes that no RAMs have been thoroughly analyzed for their effect on patient outcomes. We aimed to validate the IMPROVE models and adapt them into a simple, fast-and-frugal (FFT) decision tree to evaluate the impact of VTE prevention on health outcomes and costs. We employed three methods: the "best evidence" from ASH guidelines, a "learning health system paradigm" combining guideline and real-world data from the Medical University of South Carolina (MUSC), and a "real-world data" approach based solely on MUSC data retrospectively extracted from electronic records. We found the most effective VTE prevention strategy utilizes the FFT decision tree, guided by an IMPROVE VTE score of ≥ 2 or ≥ 4 and a bleeding score of < 7. This method could prevent 45% of unnecessary treatments, saving about $5 million annually for patients like the MUSC cohort. We recommend integrating the IMPROVE models into hospital electronic medical records as a point-of-care tool, thereby enhancing VTE prevention in hospitalized medical patients.
