Technical Performance as a Predictor of Clinical Outcomes in Laparoscopic Gastric Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the relationship between technical performance and patient outcomes in laparoscopic gastric cancer surgery. BACKGROUND: Laparoscopic gastrectomy for cancer is an advanced procedure with high rate of postoperative morbidity and mortality. Many variables including patient, disease, and perioperative management factors have been shown to impact postoperative outcomes; however, the role of surgical performance is insufficiently investigated. METHODS: A retrospective review was performed for all patients who had undergone laparoscopic gastrectomy for cancer at 3 teaching institutions between 2009 and 2015. Patients with available, unedited video-recording of their procedure were included in the study. Video files were rated for technical performance, using Objective Structured Assessments of Technical Skills (OSATS) and Generic Error Rating Tool instruments. The main outcome variable was major short-term complications. The effect of technical performance on patient outcomes was assessed using logistic regression analysis with backward selection strategy. RESULTS: Sixty-one patients with available video recordings were included in the study. The overall complication rate was 29.5%. The mean Charlson comorbidity index, type of procedure, and the global OSATS score were included in the final predictive model. Lower performance score (OSATS ≤29) remained an independent predictor for major short-term outcomes (odds ratio 6.49), while adjusting for comorbidities and type of procedure. CONCLUSIONS: Intraoperative technical performance predicts major short-term outcomes in laparoscopic gastrectomy for cancer. Ongoing assessment and enhancement of surgical skills using modern, evidence-based strategies might improve short-term patient outcomes. Future work should focus on developing and studying the effectiveness of such interventions in laparoscopic gastric cancer surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».