External Validation of the International Study Group for Pancreatic Surgery Complexity Grading System for Minimally Invasive Pancreatoduodenectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate the International Study Group for Pancreatic Surgery (ISGPS) complexity grading system for minimally invasive pancreaticoduodenectomy (MIPD). BACKGROUND: Although concerns about patient safety persist, MIPD is gaining popularity. The ISGPS recently introduced a difficulty grading system to improve patient selection by aligning procedural complexity with surgeon and center expertise. METHODS: Data from MIPD cases reported in the IGOMIPS registry (October 2019-February 2024) were analyzed, with severe postoperative complications as the primary outcome. Logistic regression was used to identify risk factors for complications. RESULTS: Of the 771 MIPD cases, 426 (55.3%) were analyzed. A pancreatic duct size ≤3 mm was the only significant risk factor for severe complications (odds ratio = 2.22, P = 0.0001). Most cases (n = 255; 59.9%) were classified as grade C complexity, whereas 22 (5.1%) were classified as grade A. Severe postoperative complications increased with complexity (grade A, 31.8%; grade B, 36.3%; grade C, 48.6%; P = 0.0091). For grade A complexity, the outcomes were consistent across surgeons and centers. Grade B outcomes were similar between grade B and C centers but superior to grade A centers. In grade C cases, outcomes were comparable between grade A and B centers, with improvements at grade C centers. Grade A ISGPS experience correlated strongly with mismatches between planned and performed procedures (grade A, 15.0%; grade B, 3.0%; grade C, 3.1%; P < 0.0001), including total pancreatectomy (grade A, 11.5%; grade B, 1.2%; grade C, 3.1%; P = 0.0005). CONCLUSIONS: The ISGPS complexity grading system effectively predicted MIPD outcomes, supporting better patient selection and alignment of complexity with surgical expertise.
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 | 0,031 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».