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Machine Learning-Based Analysis in the Management of Iatrogenic Bile Duct Injury During Cholecystectomy: a Nationwide Multicenter Study

Fecha de publicación: Fecha Ahead of Print:

Autores de IIS La Fe

Participantes ajenos a IIS La Fe

  • Lopez-Lopez, Victor
  • Ramos, Emilio
  • Mils, Kristel
  • Antonio Martinez, Pedro
  • Valdivieso, Andres
  • Garces-Albir, Marina
  • Sabater, Luis
  • Diez Valladares, Luis
  • Annese Perez, Sergio
  • Flores, Benito
  • Brusadin, Roberto
  • Lopez Conesa, Asuncion
  • Cayuela, Valentin
  • Martinez Cortijo, Sagrario
  • Paterna, Sandra
  • Serrablo, Alejando
  • Sanchez-Cabus, Santiago
  • Gonzalez Gil, Antonio
  • Gonzalez Masia, Jose Antonio
  • Loinaz, Carmelo
  • Luis Lucena, Jose
  • Pastor, Patricia
  • Garcia-Zamora, Cristina
  • Calero, Alicia
  • Valiente, Juan
  • Minguillon, Antonio
  • Rotellar, Fernando
  • Manuel Ramia, Jose
  • Alcazar, Candido
  • Aguilo, Javier
  • Cutillas, Jose
  • Kuemmerli, Christoph
  • Ruiperez-Valiente, Jose A.
  • Robles-Campos, Ricardo

Grupos

Abstract

Background Iatrogenic bile duct injury (IBDI) is a challenging surgical complication. IBDI management can be guided by artificial intelligence models. Our study identified the factors associated with successful initial repair of IBDI and predicted the success of definitive repair based on patient risk levels. Methods This is a retrospective multi-institution cohort of patients with IBDI after cholecystectomy conducted between 1990 and 2020. We implemented a decision tree analysis to determine the factors that contribute to successful initial repair and developed a risk-scoring model based on the Comprehensive Complication Index. Results We analyzed 748 patients across 22 hospitals. Our decision tree model was 82.8% accurate in predicting the success of the initial repair. Non-type E (p < 0.01), treatment in specialized centers (p < 0.01), and surgical repair (p < 0.001) were associated with better prognosis. The risk-scoring model was 82.3% (79.0-85.3%, 95% confidence interval [CI]) and 71.7% (63.8-78.7%, 95% CI) accurate in predicting success in the development and validation cohorts, respectively. Surgical repair, successful initial repair, and repair between 2 and 6 weeks were associated with better outcomes. Discussion Machine learning algorithms for IBDI are a novel tool may help to improve the decision-making process and guide management of these patients.

© 2022. The Author(s).

Datos de la publicación

ISSN/ISSNe:
1091-255X, 1873-4626

JOURNAL OF GASTROINTESTINAL SURGERY  SPRINGER

Tipo:
Article
Páginas:
1713-1723
Factor de Impacto:
0,890 SCImago ℠
Cuartil:
Q1 SCImago ℠

Citas Recibidas en Web of Science: 5

Documentos

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Keywords

  • Iatrogenic bile duct injury; Cholecystectomy; Machine learning; Artificial neural network

Campos de estudio

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