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Enregistrement W2799917506 · doi:10.1186/s40463-018-0269-8

Predicting complications of major head and neck oncological surgery: An evaluation of the ACS NSQIP surgical risk calculator

2018· article· en· W2799917506 sur OpenAlexaffabout
Peter S. Vosler, Mario Orsini, Danny Enepekides, Kevin Higgins

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrier scoreCalculatorSurgeryPopulationReferralReceiver operating characteristicGeneral surgeryInternal medicineStatisticsFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS NSQIP) universal surgical risk calculator is an online tool intended to improve the informed consent process and surgical decision-making. The risk calculator uses a database of information from 585 hospitals to predict a patient's risk of developing specific postoperative outcomes. METHODS: Patient records at a major Canadian tertiary care referral center between July 2015 and March 2017 were reviewed for surgical cases including one of six major head and neck oncologic surgeries: total thyroidectomy, total laryngectomy, hemiglossectomy, partial glossectomy, laryngopharyngectomy, and composite resection. Preoperative information for 107 patients was entered into the risk calculator and compared to observed postoperative outcomes. Statistical analysis of the risk calculator was completed for the entire study population, for stratification by procedure, and by utilization of microvascular reconstruction. Accuracy was assessed using the ratio of predicted to observed outcomes, Receiver Operating Characteristics (ROC), Brier score, and the Wilcoxon signed-ranked test. RESULTS: The risk calculator accurately predicted the incidences for 11 of 12 outcomes for patients that did not undergo free flap reconstruction (NFF group), but was less accurate for patients that underwent free flap reconstruction (FF group). Length of stay (LOS) analysis showed similar results, with predicted and observed LOS statistically different in the overall population and FF group analyses (p = 0.001 for both), but not for the NFF group analysis (p = 0.764). All outcomes in the NFF group, when analyzed for calibration, met the threshold value (Brier scores < 0.09). Risk predictions for 8 of 12, and 10 of 12 outcomes were adequately calibrated in the FF group and the overall study population, respectively. Analyses by procedure were excellent, with the risk calculator showing adequate calibration for 7 of 8 procedural categories and adequate discrimination for all calculable categories (6 of 6). CONCLUSION: The NSQIP-RC demonstrated efficacy for predicting postoperative complications in head and neck oncology surgeries that do not require microvascular reconstruction. The predictive value of the metric can be improved by inclusion of several factors important for risk stratification in head and neck oncology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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