Wrong-sided and wrong-level neurosurgery: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Perhaps the single greatest error that a surgeon hopes to avoid is operating at the wrong site. In this report, the authors describe the incidence and possible determinants of incorrect-site surgery (ICSS) among neurosurgeons. METHODS: The authors asked neurosurgeons to complete an anonymous survey. These surgeons were asked to report the number of craniotomies and lumbar and cervical discectomies performed during the previous year, as well as whether ICSS had occurred. They were also asked detailed questions regarding the potential determinants of ICSS. RESULTS: There was a 75% response rate and a 68% survey completion rate. Participating neurosurgeons performed 4695 lumbar and 2649 cervical discectomies, as well as 10,203 craniotomies. Based on this self-reporting, the incidence of wrong-level lumbar surgery was estimated to be 12.8 [corrected] occurrences per 10,000 operations. The ICSSs per 10,000 cervical discectomies and craniotomies were 7.6 [corrected] and 2.0, [corrected] respectively. Neurosurgeons recognized fatigue, unusual time pressure, and emergent operations as factors contributing to ICSS. For spine surgery, in particular, unusual patient anatomy and a failure to verify the operative site by radiography were also commonly reported contributors. CONCLUSIONS: Neurosurgical ICSSs do occur, but are rare events. Although there are significant limitations to the survey-based methodology, the data suggest that the prevention of such errors will require neurosurgeons to recognize risk factors and increase the use of intraoperative imaging.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».