Analysis of mortality in colorectal surgery in the Bi‐National Colorectal Cancer Audit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, there has been a significant increase in interest for public reporting of outcome data and performance comparison across institutions and surgeons. This study aims at comparing postoperative mortality after colorectal cancer surgery across units and individual consultants in Australia and New Zealand using funnel plots. METHODS: The Bi-National Colorectal Cancer Audit database was used. Unadjusted and adjusted funnel plots of inpatient mortality were constructed. Risk adjustment was based upon multivariable logistic regression models using purposeful covariate selection. RESULTS: A total of 10 008 patients undergoing surgery for colorectal cancer from 56 surgical units and 90 consultants were identified. Overall inpatient mortality was 1.51%, corresponding to 1.1% for elective and 3.9% for urgent cases. Logistic regression identified age, American Society of Anesthesiologists score, urgent surgery and open surgery to be independently associated with inpatient mortality. Unadjusted and adjusted funnel plot analysis identified three (5.3%) units exceeding the inner limit and none exceeding the outer limit. Six (6.6%) consultants had inpatient mortality between the upper inner and outer limits and one (1.1%) between the inferior inner and outer limits. Upon adjustment, seven (7.7%) consultants had inpatient mortality between the inner and outer limit. Potential limitations of this study include: residual confounding being responsible for the association of open surgery and mortality; incomplete case-mix adjustment resulting in outlier identification; and bias towards inclusion of larger institutions. CONCLUSION: Mortality figures in Australia and New Zealand are comparable to recently reported international data. The vast majority of units and consultants are performing within the expected boundaries.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».