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Enregistrement W2144173184 · doi:10.1097/sla.0b013e3181b13ca2

The Clavien-Dindo Classification of Surgical Complications

2009· article· en· W2144173184 sur OpenAlexaff
Pierre A. Clavien, Jeffrey Barkun, Michelle Oliveira, Jean‐Nicolas Vauthey, Daniel Dindo, Richard D. Schulick, Eduardo de Santibáñes, Juan Pekolj, Ksenija Slankamenac, Claudio Bassi, Rolf Graf, René Vonlanthen, Robert Padbury, John L. Cameron, Masatoshi Makuuchi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineGrading (engineering)ComplicationMEDLINESurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Background and Aims: The lack of consensus on how to define and grade adverse postoperative events has greatly hampered the evaluation of surgical procedures. A new classification of complications, initiated in 1992, was updated 5 years ago. It is based on the type of therapy needed to correct the complication. The principle of the classification was to be simple, reproducible, flexible, and applicable irrespective of the cultural background. The aim of the current study was to critically evaluate this classification from the perspective of its use in the literature, by assessing interobserver variability in grading complex complication scenarios and to correlate the classification grades with patients', nurses', and doctors’ perception. Material and Methods: Reports from the literature using the classification system were systematically analyzed. Next, 11 scenarios illustrating difficult cases were prepared to develop a consensus on how to rank the various complications. Third, 7 centers from different continents, having routinely used the classification, independently assessed the 11 scenarios. An agreement analysis was performed to test the accuracy and reliability of the classification. Finally, the perception of the severity was tested in patients, nurses, and physicians by presenting 30 scenarios, each illustrating a specific grade of complication. Results: We noted a dramatic increase in the use of the classification in many fields of surgery. About half of the studies used the contracted form, whereas the rest used the full range of grading. Two-thirds of the publications avoided subjective terms such as minor or major complications. The study of 11 difficult cases among various centers revealed a high degree of agreement in identifying and ranking complications (89% agreement), and enabled a better definition of unclear situations. Each grade of complications significantly correlated with the perception by patients, nurses, and physicians (P < 0.05, Kruskal-Wallis test). Conclusions: This 5-year evaluation provides strong evidence that the classification is valid and applicable worldwide in many fields of surgery. No modification in the general principle of classification is warranted in view of the use in ongoing publications and trials. Subjective, inaccurate, or confusing terms such as “minor or major” should be removed from the surgical literature. A critical appraisal 5 years after introducing a new system to rank postoperative complications has shown a rapid and wide acceptance in the literature. To further support the use of this system, we documented an excellent correlation between the various grades of severity and perception by patients and health care providers, and obtained consensus among experts to rank difficult cases. The grades are sufficiently self explanatory that subjective terms such as minor and major complications should be avoided.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,137 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11 295
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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