Consensus definitions of complications for accurate recording and comparisons of surgical outcomes in pediatric neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Monitoring and recording of complications in pediatric neurosurgery are important for quality assurance and in particular for improving outcomes. Lack of accurate or mutually agreed upon definitions hampers this process and makes comparisons between centers, which is an important method to improve outcomes, difficult. Therefore, the Canadian Pediatric Neurosurgery Study Group created definitions of complications in pediatric neurosurgery with consensus among 13 Canadian pediatric neurosurgical centers. METHODS: Definitions of complications were extracted from randomized trials, prospective data collection studies, and the medical literature. The definitions were presented at an annual meeting and were subsequently recirculated for anonymous comment and revision, assembled by a third party, and re-presented to the group for consensus. RESULTS: Widely used definitions of shunt failure were extracted from previous randomized trials and prospective studies. Definitions for wound infections were extracted from the definitions from the Centers for Disease Control and Prevention. Postoperative neurological deficits were based on the Pediatric Stroke Outcome Measure. Other definitions were created and modified by consensus. These definitions are now currently in use across the Canadian Pediatric Neurosurgery Study Group centers in Morbidity and Mortality data collection and for subsequent comparison studies. CONCLUSIONS: Coming up with consensus definitions of complications in pediatric neurosurgery is a first step in improving the quality of outcomes. It is a dynamic process, and further refinements are anticipated. Center to center comparison will hopefully allow significant variations in outcomes to be identified and acted upon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,237 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».