Recommendations for Intraoperative Adverse Events Data Collection in Clinical Studies and Study Protocols. An ICARUS Global Surgical Collaboration Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Intraoperative adverse events (iAEs) occur and have the potential to impact the postoperative course. However, iAEs are underreported and are not routinely collected in the contemporary surgical literature. There is no widely utilized system for the collection of essential aspects of iAEs, and there is no established database for the standardization and dissemination of this data that likely have implications for outcomes and patient safety. The Intraoperative Complication Assessment and Reporting with Universal Standards (ICARUS) Global Surgical Collaboration initiated a global effort to address these shortcomings, and the establishment of an adverse event data collection system is an essential step. In this study, we present the core-set variables for collecting iAEs that were based on the globally validated ICARUS criteria for surgical/interventional and anesthesiologic intraoperative adverse event collection and reporting. Material and Methods: This article includes three tools to capture the essential aspects of iAEs. The core-set variables were developed from the globally validated ICARUS criteria for reporting iAEs (item 1). Next, the summary table was developed to guide researchers in summarizing the accumulated iAE data in item 1 (item 2). Finally, this article includes examples of the method and results sections to include in a manuscript reporting iAE data (item 3). Then, 5 scenarios demonstrating best practices for completing items 1-3 were presented both in prose and in a video produced by the ICARUS collaboration. Dissemination: This article provides the surgical community with the tools for collecting essential iAE data. The ICARUS collaboration has already published the 13 criteria for reporting surgical adverse events, but this article is unique and essential as it actually provides the tools for iAE collection. The study team plans to collect feedback for future directions of adverse event collection and reporting. Highlights: This article represents a novel, fully-encompassing system for the data collection of intraoperative adverse events.The presented core-set variables for reporting intraoperative adverse events are not based solely on our opinion, but rather are synthesized from the globally validated ICARUS criteria for reporting intraoperative adverse events.Together, the included text, figures, and ICARUS collaboration-produced video should equip any surgeon, anesthesiologist, or nurse with the tools to properly collect intraoperative adverse event data.Future directions include translation of this article to allow for the widest possible adoption of this important collection system.
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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 | 0,762 | 0,832 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,032 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».