Effect of Telemedicine Support for Intraoperative Anaesthesia Care on Postoperative Outcomes: The TECTONICS Randomised Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».