Quality and Safety Improvement in Spine Surgery
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Review article. OBJECTIVES: A narrative review of the literature on the current advances and limitations in quality and safety improvement initiatives in spine surgery. METHODS: A comprehensive literature search was performed using Ovid MEDLINE focusing on 3 preidentified concepts: (1) quality and safety improvement, (2) reporting of outcomes and adverse events, and (3) prediction model and practice guidelines. The search was conducted under appropriate subject headings and using relevant text words. Articles were screened, and manuscripts relevant to this discussion were included in the narrative review. RESULTS: Quality and safety improvement remains a major research focus attracting investigators from the global spine community. Multiple databases and registries have been developed for the purpose of generating data and monitoring the progress of quality and safety improvement initiatives. The development of various prediction models and clinical practice guidelines has helped shape the care of spine patients in the modern era. With the reported success of exemplary programs initiated by the Northwestern and Seattle Spine Team, other quality and safety improvement initiatives are anticipated to follow. However, despite these advancements, the reporting metrics for outcomes and adverse events remain heterogeneous in the literature. CONCLUSION: Constant surveillance and continuous improvement of the quality and safety of spine treatments is imperative in modern health care. Although great advancement has been made, issues with reporting outcomes and adverse events persist, and improvement in this regard is certainly needed.
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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 | 0,017 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».