The Comprehensive Complication Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate a comprehensive complication index (CCI) that integrates all events with their respective severity. BACKGROUND: Reporting of surgical complications is inconsistent and often incomplete. Most studies fail to provide information about the severity of complications, or inform only on the most severe event, ignoring events of lesser severity. METHODS: We used an established classification of complications, adopting methods from operation risk index analysis in marketing research to develop a formula that considers all complications that may occur in a patient. The weights of each grade of complication, defined as median reference values, were obtained from 472 participants, who rated 30 different complications. Validation to assess sensitivity to treatment effects and validity of the CCI was performed by 4 different approaches, based on 1299 patients. RESULTS: The CCI is calculated as the sum of all complications that are weighted for their severity (multiplication of the median reference values from patients and physicians). The final formula yields a continuous scale to rank the severity of any combination of complications from 0 to 100 in a single patient. The CCI was highly sensitive in detecting treatment effect differences in the context of a randomized trial (effect size detected by CCI vs conventional standardized morbidity outcomes). It also showed a negative correlation with postoperative health status (r = -0.24, P = 0.002), and high correlation with the results of patient-rated single and multiple complications on conjoint analysis (r = 0.94, P < 0.001). CONCLUSIONS: The CCI summarizes all postoperative complications and is more sensitive than existing morbidity endpoints. It may serve as a standardized and widely applicable primary endpoint in surgical trials and other interventional fields of medicine. The CCI can be readily computed on the basis of tabulated complications according to the Clavien-Dindo classification (available at www.assessurgery.com).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».