The use of POTTER (Predictive Optimal Trees in Emergency Surgery Risk) calculator to predict mortality and complications in patients submitted to Emergency Surgery / O uso do aplicativo POTTER (Predictive Optimal Trees in Emergency Surgery Risk) para prever mortalidade e complicações em pacientes submetidos à cirurgia de emergência
Rev. Col. Bras. Cir
;
50: e20233624, 2023. tab, graf
Article
in English
|
LILACS-Express
| LILACS
| ID: biblio-1529407
ABSTRACT
ABSTRACT Introduction: the ability of the care team to reliably predict postoperative risk is essential for improvements in surgical decision-making, patient and family counseling, and resource allocation in hospitals. The Artificial Intelligence (AI)-powered POTTER (Predictive Optimal Trees in Emergency Surgery Risk) calculator represents a user-friendly interface and has since been downloaded in its iPhone and Android format by thousands of surgeons worldwide. It was originally developed to be used in non-traumatic emergency surgery patients. However, Potter has not been validated outside the US yet. In this study, we aimed to validate the POTTER calculator in a Brazilian academic hospital. Methods: mortality and morbidity were analyzed using the POTTER calculator in both trauma and non-trauma emergency surgery patients submitted to surgical treatment between November 2020 and July 2021. A total of 194 patients were prospectively included in this analysis. Results: regarding the presence of comorbidities, about 20% of the population were diabetics and 30% were smokers. A total of 47.4% of the patients had hypertensive prednisone. After the analysis of the results, we identified an adequate capability to predict 30-day mortality and morbidity for this group of patients. Conclusion: the POTTER calculator presented excellent performance in predicting both morbidity and mortality in the studied population, representing an important tool for surgical teams to define risks, benefits, and outcomes for the emergency surgery population.
RESUMO
RESUMO Introdução: a capacidade da equipe de atendimento de prever de forma confiável o risco pós-operatório é essencial para melhorar a tomada de decisões cirúrgicas, o aconselhamento ao paciente e à família e a alocação de recursos nos hospitais. A calculadora POTTER (Predictive Optimal Trees in Emergency Surgery Risk), alimentada por inteligência artificial (IA) e com uma interface amigável, foi baixada em seu formato para iPhone e Android por milhares de cirurgiões em todo o mundo e foi originalmente desenvolvida para ser usada em pacientes de cirurgia de emergência não traumática. No entanto, a POTTER ainda não foi validada fora dos EUA. Neste estudo, nosso objetivo foi validar a calculadora POTTER em um hospital acadêmico brasileiro. Métodos: a mortalidade e a morbidade foram analisadas usando a calculadora POTTER em pacientes de cirurgia de emergência com e sem trauma submetidos a tratamento cirúrgico entre novembro de 2020 e julho de 2021. Um total de 194 pacientes foi incluído prospectivamente nessa análise. Resultados: Em relação à presença de comorbidades, cerca de 20% da população era diabética e 30%, fumante. Um total de 47,4% dos pacientes eram hipertensos antes da admissão. Após a análise dos resultados, identificamos uma capacidade adequada de prever a mortalidade e a morbidade em 30 dias para esse grupo de pacientes. Conclusão: a calculadora POTTER apresentou um excelente desempenho para prever a morbidade e a mortalidade na população estudada, representando uma ferramenta importante para as equipes cirúrgicas definirem riscos, benefícios e resultados para a população de cirurgia de emergência.
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Type of study:
Etiology study
/
Prognostic study
/
Risk factors
Language:
English
Journal:
Rev. Col. Bras. Cir
Journal subject:
General Surgery
Year:
2023
Type:
Article
Affiliation country:
Brazil
/
United Arab Emirates
/
United States
Institution/Affiliation country:
Harvard Medical School/US
/
Pontificia Universidade Católica de São Paulo/BR
/
Sheikh Shakhbout Medical City/AE
/
University of Pittsburgh Medical Center/US
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