Synoptic Operative Reporting: Documentation of Quality of Care Data for Rectal Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Operative reports can be used to evaluate quality of care indicators in surgical patients. This study evaluated documentation of preoperative and intraoperative quality of care indicators for rectal cancer surgery in synoptic reports and traditional dictated reports. Two surgeons independently reviewed 40 prospectively collected synoptic operative reports from rectal cancer cases and a case-matched historical cohort of 40 dictated reports. Rectal cancer–specific quality measures were scored in both report groups using two separate, previously validated checklists. Synoptic reports had significantly higher overall scores on both checklists 1 (mean adjusted score ± SD 76 ± 4 vs 41 ± 19, P < 0.01) and 2 (54 ± 3 vs 24 ± 11, P < 0.01; maximum score of 100 for both checklists). Synoptic reports scored significantly higher in reporting preoperative and intraoperative care indicators. Data were extracted quickly from synoptic reports (mean 3:46 vs 6:21, minutes:seconds to complete checklists, P < 0.05). Synoptic reports are associated with accurate documentation of quality of care data for rectal cancer surgery. Refining the synoptic templates used will further enhance the collection of quality indicators and reporting in complex oncologic procedures.
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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 | 0,026 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».