Canadian Consensus for the Prevention of Blood Loss in Spine Surgery
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional, modified Delphi approach. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to identify patients at risk of increased perioperative blood loss according to the opinion of expert spine surgeons across Canada. The secondary objective was to obtain information about the experts' approach on how to minimize significant blood loss perioperatively. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Significant blood loss in major spinal surgeries has been associated with increased intra- and perioperative complications and costs. The current available evidence regarding risk factors and preventive measures for increased blood loss remains incomplete. METHODS: A modified Delphi approach was employed to generate consensus opinion on the risk factors and preventive measures for significant blood loss in major spinal surgeries. Twenty-five spine surgeons in Canada participated in this study. RESULTS: Among various factors, surgery for the treatment of spine tumors and prolonged operative time of greater than 5 hours were found to be the most important predictive factors for blood loss in spine surgery. On the other hand, appropriate surgical hemostasis was considered the most effective measure for the prevention of blood loss in these surgeries. CONCLUSION: We recommend the reduction of blood loss by means of meticulous hemostasis and shorter operative time when it is safe and possible. This might result in better treatment outcomes. It would also lead to a reduction in costs associated with major spine surgeries and would ultimately lead to greater value-based spine care. LEVEL OF EVIDENCE: 4.
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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 | 0,051 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».