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Enregistrement W3028716561 · doi:10.1213/ane.0000000000004906

Integration of the Intrinsic Surgical Risk With Patient Comorbidities and Severity of Congenital Cardiac Disease Does Not Improve Risk Stratification in Children Undergoing Noncardiac Surgery

2020· article· en· W3028716561 sur OpenAlexaff
David Faraoni, Xue Zou, James A. DiNardo, Viviane G. Nasr

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuartileCohortCurrent Procedural TerminologyConfidence intervalIncidence (geometry)Cohort studyRelative riskRetrospective cohort studyRisk assessmentSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study is to estimate the surgical risk of noncardiac procedures on the incidence of 30-day mortality in children with congenital heart disease. METHODS: Children with congenital heart disease undergoing noncardiac surgery from 2012 to 2016 and included in the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS NSQIP) Pediatric database were included in the derivation cohort, while the 2017 database was used as a validation cohort. Intrinsic surgical risk quartiles were built utilizing 30-day mortality rates for each Current Procedural Terminology code and relative value units to create 2 groups defined as low surgical risk (quartiles 1-3) and high surgical risk procedures (quartile 4). We used multivariable logistic regression to determine the predictors for 30-day mortality including patient comorbidities and intrinsic surgical risk. A partially external validation of the model was performed using the 2017 version of the database. RESULTS: We included 37,658 children with congenital heart disease undergoing noncardiac surgery with an incidence of overall 30-day mortality of 1.7% in the derivation cohort and 1.5% in the validation cohort (n = 13,129). Intrinsic surgical risk of procedures represented by Current Procedural Terminology procedural codes and relative value units risk quartiles was significantly associated with 30-day mortality (unadjusted P < .001). Predicted probability of 30-day mortality ranges from 0.2% (95% confidence interval [CI], 0.2-0.2) with no comorbidities to 39.6% (95% CI, 23.2-56.0) when all comorbidities were present among high surgical risk procedures and from 0.3% (95% CI, 0.3-0.3) to 54.8% (95% CI, 39.4-70.1) among low surgical risk procedures. An excellent discrimination was reported for the multivariable model with area under the curve (AUC) of 0.86 (95% CI, 0.85-0.88). High surgical risk was not associated with increased odds of 30-day mortality after adjustment for all other predictors (adjusted odds ratio [OR]: 0.75, 95% CI, 0.62-0.91). We also estimated the discriminative ability of a model that does not include the surgical risk (0.86 [95% CI, 0.84-0.88], with P value for the direct comparison of the AUC of the 2 models = 0.831). The multivariable model obtained from an external validation cohort reported an optimism corrected AUC of 0.88 (95% CI, 0.85-0.91). CONCLUSIONS: Our study demonstrates that integration of intrinsic surgical risk to comorbidities and severity of cardiac disease does not improve prediction of 30-day mortality in children undergoing noncardiac surgery. In children with congenital heart disease, patient comorbidities, and severity of the cardiac lesion are the predominant predictors of 30-day mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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