Accuracy of the ACS NSQIP surgical risk calculator in predicting postoperative outcomes in colorectal surgery in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate perioperative risk assessment is essential for surgical decision-making and predicting patient outcomes. The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS NSQIP) Surgical Risk Calculator (SRC) is widely used for estimating postoperative complications. However, its accuracy across different populations remains uncertain. Objectives: This study aimed to externally validate the ACS NSQIP SRC in Saudi Arabia, focusing on colorectal cancer (CRC) patients at King Abdulaziz Medical City, Riyadh. It assessed the accuracy of the SRC in predicting 30-day postoperative complications, particularly cardiac events, mortality, and surgical site infections. Additionally, the study evaluated the SRC’s role in improving informed consent and surgical decision-making. Methods: A retrospective review was conducted on CRC patients who underwent surgery between 2016 and 2018. Demographic and clinical data, including 20 ACS NSQIP SRC parameters, were collected. Predicted risks were calculated using the SRC and compared to actual outcomes, including surgical site infections, myocardial infarction, pneumonia, and mortality. Predictive accuracy was assessed using the Brier score and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Results: Among 109 patients, 40.37% experienced complications, with serious complications in 18.35%. The SRC demonstrated high accuracy for cardiac complications (AUC = 0.8, Brier score = 0.01) and moderate accuracy for pneumonia (AUC = 0.71, Brier score = 0.02). Conclusions: The ACS NSQIP SRC accurately predicted key postoperative complications, supporting its use in Saudi surgical practice. Further research is needed to explore its applicability across other specialties.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».