A method of assessing reasons for conversion during video-assisted thoracoscopic lobectomy
Notice bibliographique
Résumé
Conversion rates during video-assisted thoracoscopic lobectomy are reported, but no previous publications have classified the cause of conversion. The aim of the study was to develop a quality assessment tool [vascular, anatomy, lymph node, technical (VALT) 'Open'] to evaluate reasons and nature of conversion during the development of a video-assisted thoracoscopic lobectomy program. Between 2006 and 2008, 237 patients with a median age of 65 years underwent video-assisted thoracoscopic lobectomy primarily for lung. The number of video-assisted thoracoscopic lobectomy cases over open cases has increased over the period. Conversion rate has dropped from 15% (2006) to 11% (2008). A total of 32 cases required conversion. The VALT 'Open' classification for reason to convert and nature of conversion was used. The average length of stay was shorter for non-converted cases. No uncontrolled conversions where the patient was unstable were required, and in the 14 cases converted following some difficulty, such as pulmonary artery injury. A pattern to the learning curve became predictable. The quality assessment tool used (VALT 'Open') will allow cause of conversion and nature of conversion to be tracked and audited during the development of a video-assisted thoracoscopic surgery lobectomy program.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».