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Enregistrement W4414125042 · doi:10.1097/as9.0000000000000612

The Association Between Online Surgeon Ratings and Patients’ Postoperative Outcomes in the United States

2025· article· en· W4414125042 sur OpenAlexaff
Raj Satkunasivam, Carlos Riveros, Michael Geng, Refik Saskin, Ruixin Li, Renil S. Titus, Natalie G. Coburn, Avery B. Nathens, Benjamin N. Breyer, Dharam Kaushik, Angela Jerath, Allan S. Detsky, Yusuke Tsugawa, Christopher J.D. Wallis

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)MEDLINEDiseaseEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine whether ratings are associated with postoperative outcomes. Background: Online ratings by patients or inclusion on lists of exceptional physicians are publicly available. Methods: In this retrospective study, Medicare fee-for-service beneficiaries 65 to 99 years old undergoing one of 14 major (elective/emergent) surgeries in the United States between 2016 and 2019 were analyzed. Data were analyzed from September 2023 to March 2024. Using computational methods to extract surgeon ratings from the three highest-volume publicly available patient-initiated and peer-nominated rating platforms. The exposure of interest was ratings (0-4, 4-4.49, ≥ 4.5) on patient-initiated platforms and "Top Doctor" status on the peer-nominated platform. The primary outcome was 30-day mortality. Secondary outcomes included 30-day complications, readmission, failure to rescue, and hospital length of stay. Using linear probability models, we controlled for patient, surgeon, and hospital factors to examine associations between ratings and outcomes. Results: We identified 2,690,315 patients operated on by 57,008 surgeons. Patient-initiated ratings were not consistently associated with 30-day mortality but were significantly associated with lower mortality among those treated by surgeons rated 4 to 4.49 on Platform B [adjusted risk difference (ARD), -0.06 % (95% confidence interval (CI) = -0.11 to -0.01)]. Patients treated by "Top Doctor" surgeons through peer-nomination had lower 30-day mortality ARD, -0.14 % (95% CI = -0.19 to -0.09). Surgeons with higher patient-initiated ratings had lower rates of 30-day complications and readmissions, while "Top Doctors" experienced lower rates of failure to rescue. Conclusions: Patient-initiated and peer-nominated ratings were associated with complications and readmission; mortality and failure to rescue, respectively, suggesting they capture different aspects of surgical care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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