P-096RISK-ADJUSTED COMPARISON OF PERFORMANCE BETWEEN THREE ACADEMIC THORACIC SURGERY UNITS USING THE EUROLUNG RISK MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To compare the performance of 3 thoracic surgery centres using the Eurolung risk models for morbidity and mortality. Methods: Retrospective analysis on prospective databases from 3 academic centres (2014-2016). Two thousand eleven patients (721 patients from centre 1 857 from centre 2 and 433 from centre 3) undergoing anatomic lung resections (1640 lobectomies, 227 segmentectomies and 144 pneumonectomies, 63% by minimally invasive techniques) were analysed. The Eurolung1 and Eurolung2 models were used to risk-adjust cardiopulmonary morbidity and 30-day mortality rates. ANOVA and Student’s t-test were used to compare average outcomes between and within centres. Results: Overall cardiopulmonary complication and 30-day mortality rates were 25% and 2.08%. Analysis of morbidity: The observed morbidity rate of centre 3 (41%) was significantly higher than the ones of centre 1 (21.2%, P < 0.0001) and 2 (20.2%, P < 0.0001). The observed morbidity of centre 1 was in line with the predicted one (22.7% vs 21.1%, P=0.3). Centre 2 performed better than expected (observed morbidity 20.2% vs predicted 26.7%, P < 0.0001), whereas the observed morbidity of centre 3 was higher than the predicted one (41.1% vs 24.3%, P < 0.0001). Analysis of mortality: The observed mortality of centre 1 (3.6%) was higher than those of centres 2 (1.2%, P=0.001) and 3 (1.4%, P=0.03). The mortality rate observed in centre 1 was in line with the predicted one (3.6% vs 4.3, P=0.3), whereas centres 2 (1.2% vs 5.2%, P < 0.0001) and 3 (1.4% vs 5%, P < 0.0001) had observed mortality rates significantly lower than the predicted ones. The mortality rates observed in those patients with major cardiopulmonary complications (according to the TMM score >2) were 32% in centre 1 (vs predicted mortality 8%, P=0.0001), 8.2% in centre 2 (vs predicted mortality 8.1%, P=0.9) and 9% in centre 3 vs predicted mortality 7.1%, P=0.7). Conclusions: The use of Eurolung models allow for an objective comparison of performance between different centres by reliably identifying outcome differences. Our analysis should be interpreted as a methodological template for future quality improvement initiatives. Disclosure: No significant relationships.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».