Hospital mortality that is associated with inpatient surgery varies widely. Reducing rates of postoperative complications, the current focus of payers and regulators, may be one approach to reducing mortality. However, effective management of complications once they have occurred may be equally important.

Clinical outcomes after many complex surgical procedures vary widely across hospitals and surgeons. Although it has been assumed that the proficiency of the operating surgeon is an important factor underlying such variation, empirical data are lacking on the relationships between technical skill and postoperative outcomes.

Our website uses cookies to enhance your experience. By continuing to use our site, or clicking "Continue," you are agreeing to our Cookie Policy | Continue JAMA HomeNew OnlineCurrent IssueFor Authors Publications JAMA JAMA Network Open JAMA Cardiology JAMA Dermatology JAMA Health Forum JAMA Internal Medicine JAMA Neurology JAMA Oncology JAMA Ophthalmology JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery JAMA Pediatrics JAMA Psychiatry JAMA Surgery Archives of Neurology & Psychiatry (1919-1959) Podcasts Clinical Reviews Editors' Summary Medical News Author Interviews More JN Learning / CMESubscribeJobsInstitutions / LibrariansReprints & Permissions Terms of Use | Privacy Policy | Accessibility Statement 2023 American Medical Association. All Rights Reserved Search All JAMA JAMA Network Open JAMA Cardiology JAMA Dermatology JAMA Forum Archive JAMA Health Forum JAMA Internal Medicine JAMA Neurology JAMA Oncology JAMA Ophthalmology JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery JAMA Pediatrics JAMA Psychiatry JAMA Surgery Archives of Neurology & Psychiatry Input Search Term Sign In Individual Sign In Sign inCreate an Account Access through your institution Sign In Purchase Options: Buy this article Rent this article Subscribe to the JAMA journal

The National Surgical Quality Improvement Project (NSQIP) has reduced morbidity rates in Veterans Affairs Hospitals. As the NSQIP methods move to private-sector hospitals, funding responsibilities will shift to the medical center. The objective of the current study was to calculate hospital costs associated with postoperative complications, because reducing morbidity may offset the costs of using the NSQIP.Patient data were obtained from a single private-sector center involved in the NSQIP from 2001 to 2002 (n=1,008). Cost data were derived from the hospital's internal cost-accounting database (TSI; Transitions Systems Inc). Total hospital costs associated with both minor complications and major complications were calculated. Multiple linear regression was used to determine the cost of each type of complication after adjusting for patient characteristics.Rates of minor complications (6.3%, 64 events) and major complications (6.6%, 67 events) were similar. Median hospital costs were lowest for patients without complications (4,487 dollars) compared with those with minor (14,094 dollars) and major complications (28,356 dollars) (p<0.001). After adjusting for differences in patient characteristics, major complications were associated with an increase of 11,626 dollars (95% CI, 9,419 dollars to 13,832 dollars; p<0.001). Minor complications were not associated with increased costs in the adjusted analysis.Given the substantial costs associated with major postoperative complications, reducing morbidity may provide sufficient cost savings to offset the resources needed to participate in the private-sector expansion of the NSQIP.

In Brief Objective: We sought to determine whether hospital variations in surgical mortality were due to differences in complication rates or failure to rescue rates (ie, case-fatality rates in patients with a complication). Background: Wide variations in mortality after major surgery are becoming increasingly apparent. The clinical mechanisms underling these variations are largely unexplored. Methods: We studied all Medicare beneficiaries undergoing 6 major operations in 2005 to 2006: pancreatectomy, esophagectomy, abdominal aortic aneurysm repair, coronary artery bypass grafting, aortic valve replacement, and mitral valve replacement. We ranked hospitals according to risk-adjusted mortality and divided them into 5 equal groups. We then compared the incidence of complications and rates of failure to rescue between the top 20% of hospitals (“best”) and bottom 20% of hospitals (“worst”). Analyses were conducted for all operations combined and for each individual procedure. Results: For all 6 operations combined, the worst hospitals had mortality rates 2.5-fold higher than the best hospitals (8.0% vs. 3.0%). However, complication rates were similar at worst and best hospitals (36.4% vs. 32.7%). In contrast, failure to rescue rates were much higher at the worst compared with the best hospitals (16.7% vs. 6.8%). These findings persisted in analyses with individual operations and specific complications. Conclusions: Reducing variations in mortality will require strategies to improve the ability of high-mortality hospitals to manage postoperative complications. Surgical mortality rates vary widely across hospitals. Excess mortality at poorly performing hospitals appears to be attributable to large differences in failure to rescue, but only small differences in the incidence of complications. Improvements in surgical quality will require strategies to improve the ability of poorly performing hospitals to better recognize and manage complications.

Importance

 Increasing use of robotic surgery for common surgical procedures with limited evidence and unclear clinical benefit is raising concern. Analyses of population-based trends in practice and how hospitals’ acquisition of robotic surgical technologies is associated with their use are limited. 

Objective

 To characterize trends in the use of robotic surgery for common surgical procedures. 

Design, Setting, and Participants

 This cohort study used clinical registry data from Michigan from January 1, 2012, through June 30, 2018. Trends were characterized in the use of robotic surgery for common procedures for which traditional laparoscopic minimally invasive surgery was already considered a safe and effective approach for most surgeons when clinically feasible. A multigroup interrupted time series analysis was performed to determine how procedural approaches (open, laparoscopic, and robotic) change after hospitals launch a robotic surgery program. Data were analyzed from March 1 through April 19, 2019. 

Exposures

 Initiation of robotic surgery. 

Main Outcomes and Measures

 Procedure approach (ie, robotic, open, or laparoscopic). 

Results

 The study cohort included 169 404 patients (mean [SD] age, 55.4 [16.9] years; 90 595 women [53.5%]) at 73 hospitals. The use of robotic surgery increased from 1.8% in 2012 to 15.1% in 2018 (8.4-fold increase; slope, 2.1% per year; 95% CI, 1.9%-2.3%). For certain procedures, the magnitude of the increase was greater; for example, for inguinal hernia repair, the use of robotic surgery increased from 0.7% to 28.8% (41.1-fold change; slope, 5.4% per year; 95% CI, 5.1%-5.7%). The use of robotic surgery increased 8.8% in the first 4 years after hospitals began performing robotic surgery (2.8% per year; 95% CI, 2.7%-2.9%). This trend was associated with a decrease in laparoscopic surgery from 53.2% to 51.3% (difference, −1.9%; 95% CI, −2.2% to −1.6%). Before adopting robotic surgery, hospitals’ use of laparoscopic surgery increased 1.3% per year. After adopting robotic surgery, the use of laparoscopic surgery declined 0.3% (difference in trends, −1.6%; 95% CI, −1.7% to −1.5%). 

Conclusions and Relevance

 These results suggest that robotic surgery has continued to diffuse across a broad range of common surgical procedures. Hospitals that launched robotic surgery programs had a broad and immediate increase in the use of robotic surgery, which was associated with a decrease in traditional laparoscopic minimally invasive surgery.

The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS NSQIP) collects detailed clinical data from participating hospitals using standardized data definitions, analyzes these data, and provides participating hospitals with reports that permit risk-adjusted comparisons with a surgical quality standard. Since its inception, the ACS NSQIP has worked to refine surgical outcomes measurements and enhance statistical methods to improve the reliability and validity of this hospital profiling. From an original focus on controlling for between-hospital differences in patient risk factors with logistic regression, ACS NSQIP has added a variable to better adjust for the complexity and risk profile of surgical procedures (procedure mix adjustment) and stabilized estimates derived from small samples by using a hierarchical model with shrinkage adjustment. New models have been developed focusing on specific surgical procedures (eg, "Procedure Targeted" models), which provide opportunities to incorporate indication and other procedure-specific variables and outcomes to improve risk adjustment. In addition, comparative benchmark reports given to participating hospitals have been expanded considerably to allow more detailed evaluations of performance. Finally, procedures have been developed to estimate surgical risk for individual patients. This article describes the development of, and justification for, these new statistical methods and reporting strategies in ACS NSQIP.

Although the relationship between surgical volume and mortality is well established, the mechanisms underlying these associations remain uncertain. We sought to determine whether increased mortality at low-volume centers was due to higher complication rates or less success in rescuing patients from complications.Using 2005 to 2007 Medicare data, we identified patients undergoing 3 high-risk cancer operations: gastrectomy, pancreatectomy, and esophagectomy. We first ranked hospitals according to their procedural volume for these operations and divided them into 5 equal groups (quintiles) based on procedure volume cutoffs that most closely resulted in an equal distribution of patients through the quintiles. We then compared the incidence of major complications and "failure to rescue" (ie, case fatality among patients with complications) across hospital quintiles. We performed this analysis for all operations combined and for each operation individually.With all 3 operations combined, failure to rescue had a much stronger relationship to hospital volume than postoperative complications. Very low-volume (lowest quintile) hospitals had only slightly higher complications rates (42.7% vs. 38.9%; odds ratio 1.17, 95% confidence interval, 1.02-1.33), but markedly higher failure-to-rescue rates (30.3% vs. 13.1%; odds ratio 2.89, 95% confidence interval, 2.40-3.48) compared with very high-volume hospitals (highest quintile). These relationships also held true for individual operations. For example, patients undergoing pancreatectomy at very low-volume hospitals were 1.7 times more likely to have a major complication than those at very high-volume hospitals (38.3% vs. 27.7%, P<0.05), but 3.2 times more likely to die once those complications had occurred (26.0% vs. 9.9%, P<0.05).Differences in mortality between high and low-volume hospitals are not associated with large differences in complication rates. Instead, these differences seem to be associated with the ability of a hospital to effectively rescue patients from complications. Strategies focusing on the timely recognition and management of complications once they occur may be essential to improving outcomes at low-volume hospitals.

ContextSurgical mortality rates are increasingly used to measure hospital quality. It is not clear, however, how many hospitals have sufficient caseloads to reliably identify quality problems.ObjectiveTo determine whether the 7 operations for which mortality has been advocated as a quality indicator by the Agency for Healthcare Research and Quality (coronary artery bypass graft [CABG] surgery, repair of abdominal aortic aneurysm, pancreatic resection, esophageal resection, pediatric heart surgery, craniotomy, hip replacement) are performed frequently enough to reliably identify hospitals with increased mortality rates.Design and SettingThe US national average mortality rates and hospital caseloads of the 7 operations were determined using the 2000 Nationwide Inpatient Sample (NIS), and sample size calculations were performed to determine the minimum caseload necessary to reliably detect increased mortality rates in poorly performing hospitals. A 3-year hospital caseload was used for the baseline analysis, and poor performance was defined as a mortality rate double the national average.Main Outcome MeasureProportion of hospitals in the United States that performed more than the minimum caseload for each operation.ResultsThe national average mortality rates for the 7 procedures examined ranged from 0.3% for hip replacement to 10.7% for craniotomy. Minimum hospital caseloads necessary to detect a doubling of the mortality rate were 64 cases for craniotomy, 77 for esophageal resection, 86 for pancreatic resection, 138 for pediatric heart surgery, 195 for repair of abdominal aortic aneurysm, 219 for CABG surgery, and 2668 for hip replacement. For only 1 operation did the majority of hospitals exceed the minimum caseload, with 90% of hospitals performing CABG surgery having a caseload of 219 or higher. For the remaining operations, only a small proportion of hospitals met the minimum caseload: craniotomy (33%), pediatric heart surgery (25%), repair of abdominal aortic aneurysm (8%), pancreatic resection (2%), esophageal resection (1%), and hip replacement (<1%).ConclusionExcept for CABG surgery, the operations for which surgical mortality has been advocated as a quality indicator are not performed frequently enough to judge hospital quality.

To determine whether the relationship between hospital volume and mortality has changed over time.It is generally accepted that hospital volume is associated with mortality in high-risk procedures. However, as surgical safety has improved over the last decade, recent evidence has suggested that the inverse relationship has diminished or been eliminated.Using national Medicare claims data from 2000 through 2009, we examined mortality among 3,282,127 patients who underwent 1 of 8 gastrointestinal, cardiac, or vascular procedures. Hospitals were stratified into quintiles of operative volume. Using multivariable logistic regression models to adjust for patient characteristics, we examined the relationship between hospital volume and mortality, and assessed for changes over time. We performed sensitivity analyses using hierarchical logistic regression modeling with hospital-level random effects to confirm our results.Throughout the 10-year period, a significant inverse relationship was observed in all procedures. In 5 of the 8 procedures studied, the strength of the volume-outcome relationship increased over time. In esophagectomy, for example, the adjusted odds ratio of mortality in very low volume hospitals compared to very high volume hospitals increased from 2.25 [95% confidence interval (CI): 1.57-3.23] in 2000-2001 to 3.68 (95% CI: 2.66-5.11) in 2008-2009. Only pancreatectomy showed a notable decrease in strength of the relationship over time, from 5.83 (95% CI: 3.64-9.36) in 2000-2001, to 3.08 (95% CI: 2.07-4.57) in 2008-2009.For all procedures examined, higher volume hospitals had significantly lower mortality rates than lower volume hospitals. Despite recent improvements in surgical safety, the strong inverse relationship between hospital volume and mortality persists in the modern era.