Le but de cette revue narrative de la littérature était de discuter, du concept, de la validation des scores prédictifs de morbi-mortalité per- ou postopératoire, et de leur utilité en chirurgie viscérale réglée. Le développement et la validation d’un score prédictif de morbi-mortalité obéit à un processus bien défini qui comprend la validation interne, la validation externe qu’elle soit temporelle, géographique ou de domaine et l’impact clinique de l’application du score. L’analyse bibliographique a montré que peu d’études répondent aux qualités méthodologiques requises. L’analyse individuelle des différents scores (scores nutritionnels exclus) a montré que le score ASA-PS était facile à utiliser mais avait des performances modérées, le score SORT (6 variables) avait une meilleure discrimination que le POSSUM, le score POSPOM n’a pas été validé en chirurgie viscérale, le score ACS ne peut être utilisé en Europe, l’indice de Charlson n’était pas suffisamment discriminant à court terme. Si on considère spécifiquement le type de chirurgie, aucun score n’a fait l’objet d’une validation externe formelle. En conclusion, le score SORT est celui qui a été le mieux validé et le score ASA-PS reste de pratique courante. La place de l’intelligence artificielle dans sa composante « apprentissage automatique » (ou « machine learning ») reste encore à définir.

The objective of this narrative review of the literature was to discuss the original concept and ongoing validation of predictive scores for perioperative or postoperative morbi-mortality, and their overall utility in scheduled visceral surgery. The development and validation of a predictive score for morbi-mortality is carried out by means of a well-defined process encompassing internal and external validation according to temporality, geographical location or domain (patient population and/or type of surgery), and the clinical impact of application of the score. Bibliographic analysis has shown that very few existing studies possess the required methodological qualities. Detailed individual analysis of the different scores, not including nutritional scores, showed that the ASA-PS score is easy to use but yields only moderate performance, that the SORT score (six variables) is more powerfully discriminatory than the POSSUM score, that the POSPOM score has not been validated in visceral surgery, that the ACS score cannot be utilized in Europe and, finally, that the Charlson index is not sufficiently discriminatory in the short term. If specific types of surgery are taken into consideration, none of these scores have received formal external validation. In conclusion, the SORT score has been the most validated, and the ASA-PS score is widely used in current practice. The role of artificial intelligence in the form of machine learning remains to be defined.