Optimization of diagnostic imaging use in patients with acute abdominal pain: cost-effectiveness analysis of imaging strategies (OPTIMA study)
Projectomschrijving
Jaarlijks belanden veel mensen op de Spoed Eisende Hulp (SEH) met acute (ernstige) buikpijn. Het snel en betrouwbaar stellen van de juiste diagnose is dan van levensbelang. Naast de beschrijving van de klachten kunnen röntgenfoto’s, echografie en CT-scans de arts daarbij helpen. In het AMC is onderzocht op welke manier deze hulpmiddelen het meest (kosten)efficiënt kunnen worden ingezet op de SEH. Een onderzoek onder 1021 patiënten wees uit dat het maken van een röntgenfoto van borst of buik geen toegevoegde waarde heeft bovenop het oordeel van de arts op grond van de (pijn)klachten. Het maken van een CT-scan heeft alleen toegevoegde waarde als een hieraan voorafgaande echografie geen of onduidelijke afwijkingen laat zien.
Richtlijn
De studieresultaten zijn opgenomen in de bijbehorende richtlijn in de FMS richtlijnendatabase
Studie HTA
Bekijk de bijbehorende HTA-Studie.
Verspreidings- en Implementatie Impuls (VIMP)
Deze studie heeft een Verspreidings- en Implementatie Impuls (VIMP) gekregen.
Verslagen
Eindverslag
Samenvatting van de aanvraag
Objective(s) / research question(s): Acute abdominal pain is a common emergency requiring rapid and accurate diagnostic work-up. The absence of sufficient data on imaging techniques use (plain X-ray, ultrasound (US), spiral computed tomography (CT)) has led to wide variation in diagnostic strategies. The study aims to develop optimal diagnostic algorithms, based on a cost-effectiveness analysis of imaging use. Study design: Fully paired diagnostic accuracy study, with a full - most likely overcomplete - diagnostic protocol in patients with acute abdominal pain. The reference standard is the final diagnosis, assigned by an expert panel. Study population: A random selection (n=1000) of consecutive patients presented to the emergency department with non-traumatic acute abdominal pain persisting for > 2 hours and < 5 days are eligible for the study. Intervention: In eligible patients with acute abdominal pain, plain abdominal and chest X-ray, US and CT will be performed in a standardized way, after history, clinical examination and initial laboratory findings. All test results, including the initial diagnosis, will be recorded independently after each diagnostic step, using standardized forms. Outcome measures: An expert panel will review each case and assign the final diagnosis, based on all available information with 6 months follow-up. Power/data analysis: In the analysis we will focus on the (added) value of plain X-ray, US and CT in the timely identification of urgency conditions versus non-urgency conditions, expressed in the form of sensitivity (timely detection of urgency cases) and specificity (false positive results in non-urgency patients). Next, we will evaluate the diagnostic performance of diagnostic algorithms. Given the assumed prevalence of 25% of patients presenting with urgent conditions, at least 1000 patients are needed in this study. Economic evaluation: The economic evaluation was designed as a cost-minimization analysis of different imaging strategies compared with the overcomplete diagnostic reference strategy. A decision analytic model will be developed to find a strategy that effectively identifies all patients with an urgent condition while making efficient use of available diagnostic modalities. Time schedule: One thousand patients will be included in 18 months in 4 centers, followed by review of the cases by an expert panel. Ten months are dedicated to development of optimal diagnostic algorithms. Doel/vraagstelling: Acute buik is een frequente voorkomende aandoening met daarbij de noodzaak tot een snelle en accurate diagnostiek. Het gebrek aan voldoende wetenschappelijke data over gebruik van beeldvormende technieken (röntgenfoto's (X-thorax, X-Buikoverzicht), echografie, spiraal computed tomography (CT)) heeft geleid tot een grote variatie in diagnostische strategieën. Studie-opzet: Volledig gepaarde diagnostische accuratesse studie, met een volledig - waarschijnlijk overcompleet - protocol bij patiënten met acute buik. De referentie standaard is de einddiagnose, bepaald door een expert panel. Studiepopulatie: Een random selectie (n=1000) van opeenvolgende patiënten met niet-traumatische acute buikpijn aanhoudend > 2 uur en < 5 dagen die zich op de Eerste Hulp presenteren (verwezen of anderzins). Interventie: In patiënten met acute buik worden - na anamnese, lichamelijk onderzoek en initieel laboratorium bepalingen - X-thorax, X-Buikoverzicht, echografie en CT verricht op een gestandaardiseerde wijze. Alle test resultaten, inclusief de initiële diagnose, zullen na iedere diagnostische stap onafhankelijk en gestandaardiseerd worden vastgelegd. Uitkomstmaten: Een expert panel zal elke casus beoordelen en de einddiagnose vaststellen gebaseerd op alle beschikbare informatie met 6 maanden follow-up. Power-/data-analyse: In de analyse zal met name aandacht worden besteed aan de (toegevoegde) waarde van röntgenfoto?s, echografie en CT bij het tijdig identificeren van spoeddiagnosen versus niet-spoeddiagnosen, uitgedrukt in de vorm van sensitiviteit (tijdige detectie van spoeddiagnosen) en specificiteit (onterecht positieve resultaten). Vervolgens wordt de diagnostische opbrengst van diagnostische algoritmen geëvalueerd. Gegeven de veronderstelde prevalentie van spoeddiagnosen bij 25% van de patiënten, zijn tenminste 1000 patiënten nodig. Economische evaluatie: Een kosten-minimalisatie analyse zal worden uitgevoerd, waarin verschillende beeldvormende diagnostische strategieën worden vergeleken met een overcompleet diagnostisch traject. Met besliskundige modellering zal de strategie worden geselecteerd, waarmee tijdig patiënten in een urgente toestand kunnen worden geïdentificeerd en waarbij efficiënt gebruik gemaakt wordt van de beschikbare diagnostische modaliteiten. Tijdplanning: Duizend patiënten zullen in de volgende 18 maanden worden geïncludeerd in vier centra, gevolgd door beoordeling van een expert panel. Tien maanden zijn gewijd aan de constructie van optimale diagnostische algoritmen.