Abstract
To support the global restart of elective surgery, data from an international prospective cohort study of 8492 patients (69 countries) was analysed using artificial intelligence (machine learning techniques) to develop a predictive score for mortality in surgical patients with SARS-CoV-2. We found that patient rather than operation factors were the best predictors and used these to create the COVIDsurg Mortality Score (https://covidsurgrisk.app). Our data demonstrates that it is safe to restart a wide range of surgical services for selected patients.
Original language | English |
---|---|
Pages (from-to) | 1274-1292 |
Number of pages | 19 |
Journal | British Journal of Surgery |
Volume | 108 |
Issue number | 11 |
DOIs | |
Publication status | Published - Nov-2021 |
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- 10.1093/bjs/znab183Licence: CC BY
- Machine learning risk prediction of mortality for patients undergoing surgery with perioperative SARS-CoV-2Final publisher's version, 490 KBLicence: CC BY
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Machine learning risk prediction of mortality for patients undergoing surgery with perioperative SARS-CoV-2 : the COVIDSurg mortality score. / COVIDSurg Collaborative.
In: British Journal of Surgery, Vol. 108, No. 11, 11.2021, p. 1274-1292.Research output: Contribution to journal › Article › Academic › peer-review
TY - JOUR
T1 - Machine learning risk prediction of mortality for patients undergoing surgery with perioperative SARS-CoV-2
T2 - the COVIDSurg mortality score
AU - COVIDSurg Collaborative
AU - Smith, D. E.
AU - Kroon, H. M.
AU - Janssen, M.
AU - Leite, A. L. S.
AU - Kim, N. J.
AU - Muller, B.
AU - Gatti, A.
AU - Dell, A.
AU - Martin, J.
AU - Yang, H.
AU - Moon, J.
AU - Wong, E. G.
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AU - Santos, P.
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AU - Martin, A.
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AU - Williams, A.
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AU - Li, Z.
AU - Thomas, E.
AU - Patel, A.
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AU - Michel, M.
AU - Ravindran, S.
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AU - Olivier, J.
AU - Das, R.
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AU - MacDonald, L.
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AU - Meagher, A.
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AU - Engel, J.
AU - Liu, T.
AU - Park, P.
AU - Walters, A.
PY - 2021/11
Y1 - 2021/11
N2 - To support the global restart of elective surgery, data from an international prospective cohort study of 8492 patients (69 countries) was analysed using artificial intelligence (machine learning techniques) to develop a predictive score for mortality in surgical patients with SARS-CoV-2. We found that patient rather than operation factors were the best predictors and used these to create the COVIDsurg Mortality Score (https://covidsurgrisk.app). Our data demonstrates that it is safe to restart a wide range of surgical services for selected patients.
AB - To support the global restart of elective surgery, data from an international prospective cohort study of 8492 patients (69 countries) was analysed using artificial intelligence (machine learning techniques) to develop a predictive score for mortality in surgical patients with SARS-CoV-2. We found that patient rather than operation factors were the best predictors and used these to create the COVIDsurg Mortality Score (https://covidsurgrisk.app). Our data demonstrates that it is safe to restart a wide range of surgical services for selected patients.
U2 - 10.1093/bjs/znab183
DO - 10.1093/bjs/znab183
M3 - Article
VL - 108
SP - 1274
EP - 1292
JO - British Journal of Surgery
JF - British Journal of Surgery
SN - 0007-1323
IS - 11
ER -