Integrating intraoperative physiology data into outcome analysis for the <scp>ACS</scp> Pediatric National Surgical Quality Improvement Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Pediatric National Surgical Quality Improvement Program (P-NSQIP) samples surgical procedures for benchmarking and quality improvement. While generally comprehensive, P-NSQIP does not collect intraoperative physiologic data, despite potential impact on outcomes. AIMS: The aims of this study were (a) to describe a methodology to augment P-NSQIP with vital signs data and (b) demonstrate its utility by exploring relationships that intraoperative hypothermia and hypotension have with P-NSQIP outcomes. METHODS: Vital signs from 2012 to 2016 were available in a research databank. Episodes of hypotension and hypothermia were extracted and recorded alongside local P-NSQIP data. Multivariable regression analyses were performed to explore associations with undesired outcomes, including: surgical site infection, wound disruption, unplanned return to the operating room, and blood transfusion. Model variables were selected with the Akaike information criterion using 2012-2014 as the training set and validated with receiver operating characteristics analysis using 2015-2016 as the testing set. RESULTS: Data from 6737 patients were analyzed, with 43.9% female, median [interquartile range] age 5.8 [1.3-12.4] years, undergoing procedures lasting 118 [75-193] minutes. Hypothermia, observed in 45% of cases, was associated with wound disruption (odds ratio 1.75, 95% CI 1.1-2.83). Hypotension, observed in 60% of cases, was associated with unplanned returns (odds ratio 1.58, 95% CI 1.02-2.51), and transfusions (odds ratio 1.95, 95% CI 1.14-3.52). Surgical site infection, wound disruption, unplanned return, and transfusion models had areas under the receiver operating characteristic curve of 0.69/0.67, 0.59/0.63, 0.78/0.79, and 0.92/0.93 for validation models including hypothermia/hypotension respectively. CONCLUSION: Adding intraoperative vital signs to P-NSQIP data allowed identification of two modifiable risk factors: hypothermia was associated with increased wound disruption, and hypotension with increased blood transfusions and unplanned returns to the operating room. These findings may motivate prospective studies and prompt other centers and P-NSQIP to augment outcome data with intraoperative physiological data.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».