Complication Events After Spinal Surgery Performed by American Board of Orthopaedic Surgery (ABOS) Part II Candidates (2008–2017)
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: To evaluate complications following spine surgery using American Board of Orthopaedic Surgeons (ABOS) Part II examination data from 2008 to 2017. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Recent research has demonstrated the importance of surgical experience and clinical volume in minimizing complications after spine surgery. This may be challenging for orthopedic spine surgeons who are just starting their practice. METHODS: We performed a retrospective review of surgical cases submitted to the ABOS by candidates taking the Part II Spine examination between 2008 and 2017. Complications, including peri-operative mortality as reported by candidates to the ABOS, were tracked over time. Complications were classified as surgical or medical using a predefined algorithm. Multivariable Poisson regression analyses adjusting for confounders were used to assess rates of complications and mortality over time. All analyses controlled for biologic sex, age, surgical diagnosis, and surgical location. RESULTS: A total of 37,539 spine surgical patients were analyzed, with an average of 3754 cases performed each year. Following adjusted Poisson analysis, we determined that cases in 2017 had an increased likelihood of complications when compared to those treated in 2008 (IRR 1.20; 95% CI 1.09, 1.32). Similar findings were encountered for surgical complications (IRR 1.20; 95% CI 1.07, 1.34). In contrast, spine surgical cases reported to the ABOS in 2017 had a 55% lower likelihood of mortality when compared to procedures performed in 2008 (IRR 0.45; 95% CI 0.24, 0.84; P = 0.01). CONCLUSIONS: Our analysis of ABOS Part II candidates demonstrates that reported complication rates may be increasing while mortality is decreasing. The etiologies behind these findings are likely multifactorial. Encouragingly, we believe that observed reductions in mortality suggest overall improvements in patient safety following spine surgery. At a minimum, our data provide benchmarks through which spine surgeons, hospitals, and residency or fellowship programs can evaluate performance.Level of Evidence: 4.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».