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Enregistrement W2322546226 · doi:10.3171/2016.1.spine14808

Spinal Adverse Events Severity System, version 2 (SAVES-V2): inter- and intraobserver reliability assessment

2016· article· en· W2322546226 sur OpenAlexaff
Y. Raja Rampersaud, Paul A. Anderson, John R. Dimar, Charles G. Fisher

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationAdverse effectKappaGrading (engineering)SurgeryMulticenter studyNuclear medicinePhysical therapyInternal medicineRandomized controlled trialPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Reporting of adverse events (AEs) in spinal surgery uses inconsistent definitions and severity grading, making it difficult to compare results between studies. The Spinal Adverse Events Severity System, version 2 (SAVES-V2) aims to standardize the classification of spine surgery AEs; however, its inter- and intraobserver reliability are unknown. The objective of this study was to assess inter- and intraobserver reliability of the SAVES-V2 grading system for assessing AEs in spinal surgery. METHODS Two multinational, multicenter surgical study groups assessed surgical case vignettes (10 trauma and 12 degenerative cases) for AE occurrence by using SAVES-V2. Thirty-four members of the Spine Trauma Study Group (STSG) and 17 members of the Degenerative Spine Study Group (DSSG) participated in the first round of case vignettes. Six months later, the same case vignettes were randomly reorganized and presented in an otherwise identical manner. Inter- and intraobserver agreement on the presence, severity, number, and type of AE, as well as the impact of the AE on length of stay (LOS) were assessed using intraclass correlation (ICC), Cohen's kappa value, and the percentage of participants in agreement. RESULTS Agreement on the presence of AEs ranged from 97% to 100% in the 2 groups. Severity classification showed substantial interobserver (ICC = 0.75 for both groups) and intraobserver (ICC = 0.70 in DSSG, 0.71 in STSG) agreement. Judgments on the number of AEs showed high interobserver agreement and moderate intraobserver agreement in both groups. Both the STSG and DSSG had high intraobserver agreement on the type of AE; interobserver agreement for AE type was high in the STSG and fair in the DSSG. Agreement on impact of the AE on LOS was excellent in the DSSG and fair in the STSG. CONCLUSIONS There was good agreement on the presence, severity, and number of AEs in both trauma and degenerative cases in using the SAVES-V2. This grading system is a simple, reliable tool for identifying and capturing AEs in spinal surgery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations95
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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