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Enregistrement W4367369612 · doi:10.3171/2023.3.spine221437

Generic versus disease-specific adverse event reporting: a comparison of the NSQIP and SAVES databases for the identification of acute care adverse events in adult spine surgery

2023· article· en· W4367369612 sur OpenAlexaff
Eryck Moskven, Christopher D. Daly, Jennifer Nevin, Étienne Bourassa-Moreau, Tamir Ailon, Raphaële Charest-Morin, Nicolas Dea, Marcel F. Dvorak, Charles G. Fisher, Brian K. Kwon, Scott Paquette, John Street

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurrent Procedural TerminologyAdverse effectIncidence (geometry)Retrospective cohort studyProspective cohort studyEmergency medicineSurgeryDatabaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The accurate identification and reporting of adverse events (AEs) is crucial for quality improvement. A myriad of AE systems are utilized. There is a lack of understanding of the differences between prospective versus retrospective, disease-specific versus generic, and point-of-care versus chart-abstracted systems. The objective of this study was to compare the benefits and limitations between the prospective, disease-specific, point-of-care Spine Adverse Events Severity System (SAVES) and the retrospective, generic, and chart-abstracted National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) for the identification and reporting of AEs in adult patients undergoing spinal surgery. METHODS: The authors conducted an observational ambidirectional cohort study of adult patients undergoing spine surgery other than for trauma between 2011 and 2019 in a quaternary spine center. Patients were identified using Current Procedural Terminology codes in the NSQIP database and matched using unique medical record numbers to their corresponding record in SAVES. The incidence of AEs and per-patient AEs as recorded in NSQIP and SAVES was the primary outcome of interest. Comparable AEs were identified by matching NSQIP AEs to equivalent ones in SAVES. Chi-square tests were used to test for significant differences in the incidence of overall and comparable AEs between the databases. RESULTS: There were 2198 patients identified in NSQIP, of whom 2033 also had complete records in SAVES. SAVES identified 5342 individual AEs in 1484 patients (73%) compared with 1291 individual AEs in 807 patients (39.7%) with the NSQIP database (p < 0.001). SAVES identified 250 intraoperative and 422 postoperative spine-specific AEs that NSQIP did not record. NSQIP captured a greater number of AEs beyond 30 days, including prolonged length of stay > 30 days, unplanned readmission, unplanned reoperation, and death later than 30 days after surgery compared with SAVES. CONCLUSIONS: SAVES captures a greater incidence of peri- and intraoperative spine-specific AEs than NSQIP, while NSQIP identifies a greater number of AEs beyond 30 days. While a prospective, disease-specific, point-of-care AE system such as SAVES is specific for guiding quality improvement in spine surgery, it incurs greater time and financial costs. Conversely, a retrospective, generic, and chart-abstracted system such as NSQIP provides equivocal cross-institutional comparability with reduced time and financial costs. Specific contextual and aim-specific needs should guide the choice and implementation of an AE system.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,238 · 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
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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