Inter-rater Reliability of ACS-NSQIP Colorectal Procedure Coding in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Project (ACS-NSQIP) collects risk-adjusted surgical data utilizing Current Procedural Terminology (CPT) codes. Inconsistent code assignment may affect benchmarking calculations. This study aims to assess inter-rater reliability of coding colorectal resection procedures across Canada by ACS-NSQIP surgical clinical nurse reviewers (SCNR) and the impact on risk predictions. An electronic survey was distributed to Canadian SCNRs, asking them to assign CPT codes to simulated synoptic operative reports. Percent agreement and free-marginal kappa correlation were calculated. The ACS-NSQIP risk calculator was used to compare predicted morbidity and mortality between the two most frequently chosen codes for each case, to demonstrate impact on risk prediction. 44 of 150 (29.3%) survey recipients responded. There was significant variability in the CPT codes chosen. Agreement ranged from 6.7% 62.3%. Free-marginal kappa correlation ranged from moderate agreement (0.53) to high disagreement (-0.17). The ACS-NSQIP risk calculator predicted absolute differences in risk of serious complications and mortality ranging from 0.2–13.7% and 0.2–6.3%, respectively. This study demonstrated low inter-rater reliability in the coding of ACS-NSQIP colorectal resection procedures in Canada among trained SCNRs. The resulting coding inconsistency translated to variation in risk prediction.
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 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 | 0,029 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».