全球范围内，每年需要接受大型手术的患者已超过 2.3 亿。对一般患者来说，术后发生院内死亡的情况并不常见；然而，在一些特殊群体患者中每 10 人就可能有 1 人在术后出现院内死亡的情况。
鉴于特殊群体患者在术后发生院内死亡的风险较高，患者、及其家属和主治医师能否准确、客观的对患者出现院内死亡或是发生重大围手术期并发症（如心肌梗塞、心力衰竭以及心源性猝死）的风险进行预测，是尤为重要的。
目前临床上经典的风险评分模型有：ASA 评分（美国麻醉医师协会于麻醉前根据病人体质状况和对手术危险性进行分类，将病人分成的六级），和用于计数死亡率和并发症发生率的生理学和手术严重性评分（POSSUM）。但是，这些评分系统并不能准确的对患者在术后出现院内死亡的风险作出预测。
迄今为止，很少有风险评分模型根据患者术前的一些客观信息，对其术后的院内死亡率作出预测；而来自加拿大麦克马斯特大学的 Le Manach 教授等则于近期开发并验证了这样一种术前风险评分模型。该研究已发表于 Anesthesiology 杂志。
本次研究使用的数据于 2010.01.01-2010.12.31 期间常规收集于法国各个医疗中心，研究对象为需在麻醉下接受手术的 5,507,834 例患者（年龄 ≥ 18 岁）。采用国际疾病与相关健康问题统计分类第十版对患者的病史进行总结。
研究人员通过对 2,717,902 例患者的 29 项术前因素进行审查开发了一种风险评分模型；并利用 2,789,932 例患者的数据来验证这一评分。校正和区分度的测定在验证队列中进行计算。
结果显示：在衍生组中有 12,786 例患者出现院内死亡 ，而验证组中有 14,933 例患者出现院内死亡。该预测术后死亡率的术前评分模型经过很好的校正并显示了良好的区分能力。
研究人员表示，POSPOM 能够有效的对患者术后的院内死亡率作出预测；在未来的临床工作中，临床医生们或许可以将该风险评分系统应用到临床实践。
