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Enregistrement W4224941642 · doi:10.1136/bmjopen-2021-055803

Risk factors, risk stratification and risk-specific surveillance strategies after endovascular aneurysm repair: study protocol for a Delphi study by the International RIsk Stratification in EVAR (IRIS-EVAR) working group

2022· article· en· W4224941642 sur OpenAlexaff
George Α. Antoniou, Marc L. Schermerhorn, Thomas L. Forbes, Stavros A. Antoniou, Hence J.M. Verhagen, Francesco Torella

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRisk assessmentAbdominal aortic aneurysmDelphi methodEndovascular aneurysm repairLikert scaleRisk stratificationHealth carePatient safetyInformed consentProtocol (science)JudgementSurgeryAneurysmInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Several risk factors for adverse events after endovascular aneurysm repair (EVAR) have been described, but there is no consensus on their comparative prognostic significance, use in risk stratification and application in determining postoperative surveillance. METHODS AND ANALYSIS: A scoping review of the literature was conducted to identify risk factors for adverse events after EVAR. Main adverse events were considered post-EVAR abdominal aortic aneurysm rupture and reintervention. Risk factors were grouped into four domains: (1) preoperative anatomy, (2) aortic device, (3) procedure performance and (4) postoperative surveillance. The Delphi methodology will be used to steer a group of experts in the field towards consensus organised into three tiers. In tier 1, participants will be asked to independently rate risk factors for adverse events after EVAR. In tier 2, the panel will be asked to independently rate a range of combinations of risk factors across the four domains derived from tier 1. A risk-stratification tool will then be built, which will include algorithms that map responses to signalling questions onto a proposed risk judgement for each domain. Domain-level judgements will in turn provide the basis for an overall risk judgement for the individual patient. In tier 3, risk factor-informed surveillance strategies will be developed. Each tier will typically include three rounds and rating will be conducted using a 4-point Likert scale, with an option for free-text responses. ETHICS AND DISSEMINATION: Research Ethics Committee and Health Research Authority approval has been waived, since this is a professional staff study and no duty of care lies with the National Health Service to any of the participants. The results will be presented at regional, national and international meetings and will be submitted for publication in peer-reviewed journals. The risk stratification tool and surveillance algorithms will be made publicly available for clinical use and validation.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,011

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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