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Enregistrement W4398780998 · doi:10.1101/2024.05.21.24307593

Effect of Telemedicine Support for Intraoperative Anaesthesia Care on Postoperative Outcomes: The TECTONICS Randomised Clinical Trial

2024· preprint· en· W4398780998 sur OpenAlexaff
Christopher R. King, Bradley A. Fritz, Stephen H. Gregory, Thaddeus P. Budelier, Arbi Ben Abdallah, Alex Kronzer, Daniel L. Helsten, Brian A. Torres, Sherry McKinnon, Sandhya Tripathi, Mohamed Abdelhack, Shreya Goswami, Arianna Montes de, Divya Mehta, Miguel A Valdez, Evangelos Karanikolas, Omokhaye Higo, Paul Kerby, Bernadette Henrichs, Troy S. Wildes, Mary C. Politi, Joanna Abraham, Michael S. Avidan, Thomas Kannampallil

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialDeliriumAnesthesiologyTelemedicineClinical trialIntensive care unitEmergency medicineAnesthesiaIntensive care medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Novel applications of telemedicine can improve care quality and patient outcomes. Telemedicine for intraoperative decision support has not been rigorously studied. Methods: This single centre randomised clinical trial (RCT, clinicaltrials.gov NCT03923699 ) of unselected adult surgical patients was conducted between 2019-07-01 and 2023-01-31. Patients received usual-care or decision support from a telemedicine service, the Anesthesiology Control Tower (ACT). The ACT provided real-time recommendations to intraoperative anaesthesia clinicians based on case reviews and physiologic alerts. ORs were randomised 1:1. Co-primary outcomes of 30-day all-cause mortality, respiratory failure, acute kidney injury (AKI), and delirium in the Intensive Care Unit (ICU) were analysed as intention-to-treat. Results: The trial completed with 71927 surgeries (35302 ACT; 36625 usual care). The ACT performed 11812 case reviews and communicated alerts regarding 2044 intervention-group patients. There was no significant effect of the ACT vs. usual care on 30-day mortality [630/35302 (1.8%) vs 649/36625 (1.8%), RR 1.01 (95% CI 0.87 to 1.16), p=0.98], respiratory failure [1071/33996 (3.2%) vs 1130/35236 (3.2%), RR 0.98 (95% CI 0.88 to 1.09), p=0.98], AKI [2316/33251 (7.0%) vs 2432/34441 (7.1%), RR 0.99 (95% CI 0.92 to 1.06), p=0.98] or delirium [1264/3873 (32.6%) vs 1298/4044 (32.1%), RR 1.02 (95% CI 0.94 to 1.10), p=0.98]. There were no significant differences in secondary outcomes or sensitivity analyses. Conclusions: In this large RCT of intraoperative telemedicine decision support using real-time alerts and case reviews, we found no significant differences in postoperative outcomes. Large-scale intraoperative telemedicine is feasible, and we suggest avenues where it may be more impactful.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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