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Enregistrement W4410815205 · doi:10.1001/jamasurg.2025.1386

Familiarity of the Surgeon-Anesthesiologist Dyad and Major Morbidity After High-Risk Elective Surgery

2025· letter· en· W4410815205 sur OpenAlexaffabout
Julie Hallet, Angela Jerath, Pablo Pérez d’Empaire, François Martin Carrier, Alexis F. Turgeon, Daniel I. McIsaac, Chris Idestrup, Gianni R. Lorello, Alana M. Flexman, Biniam Kidane, Wing C. Chan, Anna Gombay, Natalie G. Coburn, Antoine Eskander, Rinku Sutradhar

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of ManitobaSt. Paul's HospitalProvidence Health CareThe Wilson CentreWomen's College HospitalUniversity of British ColumbiaToronto Western HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDyadOdds ratioAnesthesiologyOrthopedic surgeryRetrospective cohort studyLogistic regressionSurgeryGeneral surgeryInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The surgeon-anesthesiologist teamwork is a core component of performance in the operating room, which can influence patient outcomes. Objective: To examine the association between surgeon-anesthesiologist dyad familiarity (as dyad volume, the number of procedures done together) with 90-day postoperative major morbidity for high-risk elective surgery. Design, Setting, and Participants: This population-based retrospective cohort study used administrative health care data from Ontario, Canada. Participants included high-risk elective operations (cardiac, low- and high- risk gastrointestinal [GI], genitourinary, gynecology oncology, neurosurgery, orthopedic, spine, vascular, and head and neck) from 2009 through 2019. Data were analyzed from January 2009 to March 2020. Exposure: Dyad familiarity, as the annual volume of procedures done by the surgeon-anesthesiologist dyad in 4 years prior to index surgery. Main Outcomes and Measures: 90-day major morbidity (any Clavien-Dindo grade 3 to 5). The association between exposure and outcome was examined using multivariable logistic regression, stratified by type of procedure. Results: Among 711 006 index procedures, the median dyad volume and rate of 90-day major morbidity varied by type of procedure. There was higher median volume and dyad consistency for cardiac, orthopedic, and lung surgery. For other procedures, the median dyad volume was low (3 or less procedures per dyad per year). An independent association was observed between dyad volume and 90-day major morbidity for high-risk GI surgery (odds ratio [OR], 0.92; 95% CI, 0.88-0.96), low-risk GI surgery (OR, 0.96; 95% CI, 0.95-0.98), gynecology oncology surgery (OR, 0.97; 95% CI, 0.94-0.99), and spine surgery (OR, 0.97; 95% CI, 0.96-0.99), after adjusting for hospital setting, hospital, surgeon and anesthesiologist volume, and patient age, sex, and comorbidity burden. The adjusted associations were not significant for other types of procedures. Conclusions and relevance: In this study, increasing familiarity of the surgeon-anesthesiologist dyad was associated with improved postoperative outcomes for patients undergoing low- and high-risk GI surgery, gynecology oncology surgery, and spine surgery. For each additional time that a unique surgeon-anesthesiologist dyad worked together, the odds of 90-day major morbidity decreased by 4% for low-risk GI surgery, 8% for high-risk GI surgery, 3% for gynecology oncology surgery, and 3% for spine surgery. Additional research is needed to determine the most effective care structures that harness the benefits of surgeon-anesthesiologist familiarity to potentially improve patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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