Prevalence of the Clavien Dindo Classification in the Reporting of Surgical Complications in Major Urological Journals
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo review the methods of surgical complication reporting in urological journals, to determine the current utilisation of the Clavien Dindo classification, and to make comparison with previous reports over the last 10 years.MethodsA search was performed of all journal articles published in 5 major urological journals from January 2021 to April 2022, inclusive. All articles reporting surgical outcomes or complications were analysed. The current trend in complication reporting was compared with the results of the systematic search of the same 5 urological journals performed in 2012 by Yoon et al.ResultsA total of 137 articles were identified. The Clavien Dindo classification was the most common method used (105/137, 76.6%) followed by a text-based descriptive classification (31/137, 22.6%). Notably, the Clavien Dindo classification was the only standardised method used in any of the articles examined. The prevalence of Clavien Dindo classification usage is 76.6% in the articles analysed in our search compared with the 33.3% reported by Yoon et al. in their search of papers published in the same 5 urological journals between 2010 and 2012.ConclusionsThere has been a significant increase in the adoption of the Clavien Dindo classification in the reporting of complications in major urological journals in the last decade. This is a favourable trend which is likely in response to the ad hoc EAU Guidelines Panel 2012 recommendations. With more than 20% of journal articles still using descriptive text-based classifications, we should continue to encourage further implementation of standardised criteria, particularly the Clavien Dindo classification
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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 | 0,062 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».