Postfasciotomy Classification System for Acute Compartment Syndrome of the Leg
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute compartment syndrome (ACS) is a true emergency. Even with urgent fasciotomy, there is often muscle damage and need for further surgery. Although ACS is not uncommon, no validated classification system exists to aid in efficient and clear communication. The aim of this study was to establish and validate a classification system for the consequences of ACS treated with fasciotomy. METHODS: Using a modified Delphi method, an international panel of ACS experts was assembled to establish a grading scheme for the disease and then validate the classification system. The goal was to articulate discrete grades of ACS related to fasciotomy findings and associated costs. A pilot analysis was used to determine questions that were clear to the respondents. Discussion of this analysis resulted in another round of cases used for 24 other raters. The 24 individuals implemented the classification system 2 separate times to compare outcomes for 32 clinical cases. The accuracy and reproducibility of the classification system were subsequently calculated based on the providers' responses. RESULTS: The Fleiss Kappa of all raters was at 0.711, showing a strong agreement between the 24 raters. Secondary validation was performed for paired 276 raters and correlation was tested using the Kendall coefficient. The median correlation coefficient was 0.855. All 276 pairs had statistically significant correlation. Correlation coefficient between the first and second rating sessions was strong with the median pair scoring at 0.867. All surgeons had statistically significant internal consistency. CONCLUSION: This new ACS classification system may be applied to better understand the impact of ACS on patient outcomes and economic costs for leg ACS.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».