Unexpected discrepancies in hospital administrative databases can impact the accuracy of monitoring thyroid surgery outcomes in France
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the validity of hospital administrative databases compared to prospective collection of medical data assessing thyroid surgery complications. BACKGROUND: Administrative data are increasingly used to track surgical outcomes. METHODS: All patients undergoing thyroid surgery at three French university hospitals between April 2008 and April 2009 were prospectively included. Using diagnosis and procedural codes from hospital administrative database, we designed three indicators for measuring complications of thyroid surgery: recurrent laryngeal nerve palsy, postoperative hypoparathyroidism, and postoperative hemorrhage. Gold standard was obtained from a prospective collection of medical data after systematically screening each patient for the above-mentioned complications. Their ability to monitor surgical outcomes over time within individual hospitals was estimated using control charts. Spatial comparison between hospitals was performed by funnel plots. RESULTS: A total of 1909 patients were included. Complication rates extracted from administrative data were significantly lower compared to medical data (nerve palsy 2.4% vs. 6.7%, hypoparathyroidism 10.6% vs. 22.3%, p<0.0001). Indicator sensitivity was 30.4% for nerve palsy, 45.4% for hypoparathyroidism and 71.4% for postoperative hemorrhage. Corresponding positive predictive values were 84.4%, 95.1% and 68.2%. In two of the three hospitals, administrative data were not able to track temporal variations in complications rates. Regarding inter-hospital comparisons, 2 out of 3 hospitals were considered outliers according to administrative data despite having an average performance based on medical data. CONCLUSIONS: The ability of indicators extracted from administrative databases to measure thyroid surgery outcomes depends on the quality of underlying data coding. Validation in every center should be a prerequisite before implementing such metrics for tracking performance.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».