Egenreferat. Komplikationer efter kirurgiska ingrepp är vanliga och kan leda till betydande konsekvenser för patienter och vårdgivare. För närvarande rapporteras kirurgiska utfall manuellt till kvalitetsregister, vilket är tidskrävande och fördröjt och riskerar att vara subjektivt. Målet med studien var att utveckla och validera en algoritm för att gradera kirurgiska komplikationer enligt Clavien–Dindo-klassifikationen [1], som består av fem grader baserade på given behandling: grad 1 (lindrig avvikelse), grad 2 (läkemedelsbehandling), grad 3 (endoskopisk, kirurgisk eller radiologisk behandling), grad 4 (intermediär/intensivvård) och grad 5 (död).

Vår framtagna algoritm identifierar komplikationer inom 30 dagar efter kirurgi baserat på journaldata och graderar dessa enligt Clavien–Dindo [2]. Den utvecklades i en forskningsdatabas som är en kopia av existerande journalsystem. Totalt inkluderades 1 379 större kirurgiska ingrepp utförda på kolorektalsektionen på Karolinska universitetssjukhuset mellan januari 2018 och juli 2021. För att validera algoritmen gjordes ett slumpmässigt urval av 399 kirurgiska ingrepp där algoritmens Clavien–Dindo-gradering jämfördes med manuell registrering av en kolorektalkirurg och en forskningssjuksköterska. Kappa-statistik användes som mått på överenstämmelse, där värdet 1 indikerar perfekt överenstämmelse och >0,8 mycket god överensstämmelse.

Algoritmen hade en överensstämmelse av 95 procent för allvarliga komplikationer (Clavien–Dindo grad >II) och 60 procent för den fullständiga Clavien–Dindo-skalan jämfört med manuell registrering, och kappavärdet var 0,81 respektive 0,77. Vid detaljerad jämförelse mellan algoritm och manuell registrering fann vi att diskrepansen framför allt gällde lindrigare komplikationer (Clavien–Dindo grad I–II), vilka ej noterats vid manuell registrering. Efter korrigering av inkorrekt gradering i manuell registrering ökade överenstämmelsen till 97 procent för allvarliga komplikationer och 85 procent för fullständig Clavien–Dindo-skala, med kappavärde 0,90 respektive 0,89.

Sammanfattningsvis fann vi att automatisk gradering av komplikationer efter kirurgi genom en algoritm baserad på journaldata hade hög träffsäkerhet och upptäcker fler lindrigare komplikationer än manuell registrering. Implementeringen av algoritmen på kirurgiska enheter vid Karolinska universitetssjukhuset kommer att ske under 2025 och förväntas förenkla och förbättra rapporteringen av kirurgiska utfall. Nya projekt syftar till att utveckla prediktionsmodeller för att utvärdera risker vid kirurgi.