A core outcome set for damage control laparotomy via modified Delphi method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Damage control laparotomy (DCL) remains an important tool in the trauma surgeon's armamentarium. Inconsistency in reporting standards have hindered careful scrutiny of DCL outcomes. We sought to develop a core outcome set (COS) for DCL clinical studies to facilitate future pooling of data via meta-analysis and Bayesian statistics while minimizing reporting bias. METHODS: A modified Delphi study was performed using DCL content experts identified through Eastern Association for the Surgery of Trauma (EAST) 'landmark' DCL papers and EAST ad hoc COS task force consensus. RESULTS: Of 28 content experts identified, 20 (71%) participated in round 1, 20/20 (100%) in round 2, and 19/20 (95%) in round 3. Round 1 identified 36 potential COS. Round 2 achieved consensus on 10 core outcomes: mortality, 30-day mortality, fascial closure, days to fascial closure, abdominal complications, major complications requiring reoperation or unplanned re-exploration following closure, gastrointestinal anastomotic leak, secondary intra-abdominal sepsis (including anastomotic leak), enterocutaneous fistula, and 12-month functional outcome. Despite feedback provided between rounds, round 3 achieved no further consensus. CONCLUSIONS: Through an electronic survey-based consensus method, content experts agreed on a core outcome set for damage control laparotomy, which is recommended for future trials in DCL clinical research. Further work is necessary to delineate specific tools and methods for measuring specific outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: V, criteria.
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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 | 0,257 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».