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Enregistrement W3096831210 · doi:10.1097/brs.0000000000003766

Development and Validation of a Multidomain Surgical Complication Classification System for Adult Spinal Deformity

2020· article· en· W3096831210 sur OpenAlexaff
Eric O. Klineberg, Joseph B. Wick, Renaud Lafage, Virginie Lafage, Ferrán Pellisé, Sleiman Haddad, Çağlar Yılgör, Susana Núñez-Pereira, Munish C. Gupta, Justin S. Smith, Christopher I. Shaffrey, Frank J. Schwab, Christopher P. Ames, Shay Bess, Stephen J. Lewis, Lawrence G. Lenke, Sigurd Berven

Notice bibliographique

RevueSpine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeformityComplicationSpinal deformitySurgerySurgical complicationRepeatabilityRachis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Prospective analysis of example cases. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze the accuracy and repeatability of a new comprehensive classification system for capturing complications data in adult spinal deformity. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Complications are common in adult spinal deformity surgery. However, no consensus exists on the definition or classification of complications in adult spinal deformity surgery. The lack of consensus significantly limits understanding of complications' effects on outcomes in surgery for adult spinal deformity. METHODS: Using a Delphi method, members of the International Spine Study Group, AO Spine, and the European Spine Study Group collaborated to develop an adult spinal deformity classification system. The multidomain classification system accounts for medical complications (cancer, cardiopulmonary, central nervous system, gastrointestinal, infectious, musculoskeletal, renal) and surgical complications (implant complications, radiographic complications, neurologic events, intraoperative events, and wound complications). Seventeen individuals ("event readers"), including spine surgeons, trainees, and research coordinators, used the new classification system two separate times to analyze complications in ten example cases. The accuracy and repeatability of the classification system were subsequently calculated based on the providers' responses for the example cases. RESULTS: The 10 example cases included 22 complications. Nearly 95% of complications were captured by >95% of the event readers. The system demonstrated good repeatability of 86.9% between the first and second set of responses provided by event readers. CONCLUSION: The ISSG-AO Multi-Domain Spinal Deformity Complication Classification System for Adult Spinal Deformity demonstrated good accuracy and repeatability among both surgeons and research coordinators in capturing complications in adult spinal deformity surgery. The ISSG-AO system may be applied to help better understand the impact of complications on outcomes and costs in adult spinal deformity surgery.Level of Evidence: 5.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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