Monitoring excess unplanned return to theatre following colorectal cancer surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop a risk-adjustment model for unplanned return to theatre (URTT) outcomes following colorectal surgeries in Australia and New Zealand hospitals and apply top-down and bottom-up statistical process control methods for fair comparison of hospitals and surgeons' URTT rates. METHODS: We analysed URTT outcomes from hospitals contributing data to the Bi-National Colorectal Cancer Audit clinical registry between 2007 and 2016. Preoperative and intraoperative covariates were considered for risk adjustment. A risk-adjusted rate funnel plot was prepared for between-hospital comparisons and identification of outlying hospitals with unusually high rates of URTT. Cumulative observed-minus-expected charts with cumulative sum signals were then presented for surgeons within an outlying hospital. RESULTS: The study included 15 134 patients and 166 surgeons across 70 hospitals. The weighted average URTT rate was 5.2%. The risk-adjustment model identified 12 preoperative and intraoperative variables that significantly raise the risk of URTT: male sex, American Society of Anesthesiologists score, emergency admissions, conversion entry, left hemicolectomy, total colectomy, proctocolectomy, lower anterior resection, ultra-low anterior resection, abdominoperineal resection, organ resection and excess lymph nodes harvested. Right hemicolectomy significantly reduced risk of URTT. URTT rates were not found to significantly vary across seniority of operator; however, comparisons were limited by lack of data on junior operators. The funnel plot identified five hospitals as 'possible outliers' and hospital T was identified as a 'definite outlier'. The cumulative observed-minus-expected charts with cumulative sum signals showed that within hospital T, one surgeon among three had a particularly bad run of URTTs. CONCLUSION: Feedback from aggregated URTT outcomes using a risk-adjusted rate funnel plot is enhanced when follow-up examination of outlying hospitals is conducted with concurrent application of cumulative observed-minus-expected charts with cumulative sum signals.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».