What Is the Best Way to Measure Surgical Quality? Comparing the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program versus Traditional Morbidity and Mortality Conferences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Morbidity and mortality conferences have played a traditional role in tracking complications. Recently, the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program Pediatrics (ACS NSQIP-P) has gained popularity as a risk-adjusted means of addressing quality assurance. The purpose of this article is to report an analysis of the two methodologies used within pediatric plastic surgery to determine the best way to manage quality. METHODS: ACS NSQIP-P and morbidity and mortality data were extracted for 2012 and 2013 at a quaternary care institution. Overall complication rates were compared statistically, segregated by type and severity, followed by a subset comparison of ACS NSQIP-P-eligible cases only. Concordance and discordance rates between the two methodologies were determined. RESULTS: One thousand two hundred sixty-one operations were performed in the study period. Only 51.4 percent of cases were ACS NSQIP-P eligible. The overall complication rates of ACS NSQIP-P (6.62 percent) and morbidity and mortality conferences (6.11 percent) were similar (p = 0.662). Comparing for only ACS NSQIP-P-eligible cases also yielded a similar rate (6.62 percent versus 5.71 percent; p = 0.503). Although different complications are tracked, the concordance rate for morbidity and mortality and ACS NSQIP-P was 35.1 percent and 32.5 percent, respectively. CONCLUSIONS: The ACS NSQIP-P database is able to accurately track complication rates similarly to morbidity and mortality conferences, although it samples only half of all procedures. Although both systems offer value, limitations exist, such as differences in definitions and purpose. Because of the rigor of the ACS NSQIP-P, we recommend that it be expanded to include currently excluded cases and an extension of the study interval.
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 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 | 0,100 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».