Quantitative Weighting of Postoperative Complications Based on the Accordion Severity Grading System: Demonstration of Potential Impact Using the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To quantify severity of postoperative complications based on the Accordion Severity Grading System, determine the ability of severity grading to enhance National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) data, and develop an aggregate measure of severity of complications (the postoperative morbidity index). STUDY DESIGN: Forty-three surgical experts rated case vignettes containing postoperative complications on a severity scale. Vignettes were based on the Accordion Severity Grading System derived from the Toronto Severity Grading System. The system was adjusted using the expert severity scale results and applied to 1 year of NSQIP outcomes (1,857 patients, 704 complications) at a large tertiary care center. RESULTS: Experts initially distinguished the 6 grades of severity in a highly significant manner (t-test probabilities all < 0.005), with 1 exception. They rated reoperation and single-system organ failure without reoperation as similar, rather than distinct, in severity. The Accordion System was adjusted to reflect this. Distinction of grades thereafter was highly significant (t-test probabilities all < 0.005). Application to American College of Surgeons NSQIP data provided important novel insights. For example, complications in 6 American College of Surgeons NSQIP categories spanned 4 or more severity grades. Severity-weighted outcomes revealed that quantitatively the greatest burden of outcomes was due to wound infection, shock, and return to the operating room, which is not revealed by unweighted outcomes. Based on this information, an aggregate measure of severity of complications-the postoperative morbidity index-was proposed. CONCLUSIONS: Quantitative severity weighting of complications is feasible. Adjustment of American College of Surgeons NSQIP outcomes using this quantitative severity grading system provides uniquely informative representations of relative burdens of morbidities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».