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Enregistrement W4367306127 · doi:10.1186/s13017-023-00499-3

The new timing in acute care surgery (new TACS) classification: a WSES Delphi consensus study

2023· article· en· W4367306127 sur OpenAlexaff
Belinda De Simone, Yoram Kluger, Ernest E. Moore, Massimo Sartelli, Fikri M. Abu‐Zidan, Federico Coccolini, Luca Ansaloni, Giovanni Domenico Tebala, Salomone Di Saverio, Isidoro Di Carlo, Boris Sakakushev, Luigi Bonavina, Michael Sugrue, Joseph M. Galante, Rao R. Ivatury, Edoardo Picetti, Mircea Chirica, Imtiaz Wani, Miklosh Bala, Ibrahima Sall, Andrew W. Kirkpatrick, Vishal G. Shelat, Emmanouil Pikoulis, Ari Leppäniemi, Edward Tan, Richard P. G. ten Broek, Solomon Gurmu Beka, Andrey Litvin, Élie Chouillard, Raúl Coimbra, Yunfeng Cui, Nicola De Angelis, Gabriele Sganga, Philip F. Stahel, Vanni Agnoletti, Alessia Rampini, Dimitrios Damaskos, Paolo Carcoforo, Walter L. Biffl, Andreas Hecker, Salomone Di Salomone, Zsolt J. Balogh, Georges Velmahos, Marco Ceresoli, Osvaldo Chiara, İngo Marzi, Kenji Inaba, Vladimir Khokha, Imtaz Wani, Viktor Reva, Mansoor Khan, Adriana Toro, Mark A. Malangoni, Emanuele Scozzafava, Ian Civil, Ron Maier, Dieter Weber, Massimo Chiarugi, Kjetil Søreide, Yunfeng Cui, Mario Testini, Francesca Bravi, Ronald V. Maier, Fausto Catena

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Emergency Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodDelphiMEDLINEIntensive care medicineMedical physicsMedical emergencyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Timely access to the operating room for emergency general surgery (EGS) indications remains a challenge across the globe, largely driven by operating room availability and staffing constraints. The "timing in acute care surgery" (TACS) classification was previously published to introduce a new tool to triage the timely and appropriate access of EGS patients to the operating room. However, the clinical and operational effectiveness of the TACS classification has not been investigated in subsequent validation studies. This study aimed to improve the TACS classification and provide further consensus around the appropriate use of the new TACS classification through a standardized Delphi approach with international experts. METHODS: This is a validation study of the new TACS by a selected international panel of experts using the Delphi method. The TACS questionnaire was designed as a web-based survey. The consensus agreement level was established to be ≥ 75%. The collective consensus agreement was defined as the sum of the percentage of the highest Likert scale levels (4-5) out of all participants. Surgical emergency diseases and correlated clinical scenarios were defined for each of the proposed classes. Subsequent rounds were carried out until a definitive level of consensus was reached. Frequencies and percentages were calculated to determine the degree of agreement for each surgical disease. RESULTS: Four polling rounds were carried out. The new TACS classification provides 6 colour-code classes correlated to a precise timing to surgery, defined scenarios and surgical condition. The WHITE colour-code class was introduced to rapidly (within a week) reschedule cancelled or postponed surgical procedures. Haemodynamic stability is the main tool to stratify patients for immediate surgery or not in the presence of sepsis/septic shock. Fifty-one surgical diseases were included in the different colour-code classes of priority. CONCLUSION: The new TACS classification is a comprehensive, simple, clear and reproducible triage system which can be used to assess the severity of the patient and the surgical disease, to reduce the time to access to the operating room, and to manage the emergency surgical patients within a "safe" timeframe. By including well-defined surgical diseases in the different colour-code classes of priority, validated through a Delphi consensus, the new TACS improves communication among surgeons, between surgeons and anaesthesiologists and decreases conflicts and waste and waiting time in accessing the operating room for emergency surgical patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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