The occurrence of intra‐operative hypotension varies between hospitals: observational analysis of more than 147,000 anaesthesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypotension, a common intra-operative incident, bears an important potential for morbidity. It is most often manageable and sometimes preventable, which renders its study important. Therefore, we aimed at examining hospital variations in the occurrence of intra-operative hypotension and its predictors. As secondary endpoints, we determined to what extent hypotension relates to the risk of post-operative incidents and death. METHODS: We used the Anaesthesia Databank Switzerland, built on routinely and prospectively collected data on all anaesthesias in 21 hospitals. The three outcomes were assessed using multi-level logistic regression models. RESULTS: Among 147,573 anaesthesias, hypotension ranged from 0.6% to 5.2% in participating hospitals, and from 0.3% up to 12% in different surgical specialties. Most (73.4%) were minor single events. Age, ASA status, combined general and regional anaesthesia techniques, duration of surgery and hospitalization were significantly associated with hypotension. Although significantly associated, the emergency status of the surgery had a weaker effect. Hospitals' odds ratios for hypotension varied between 0.12 and 2.50 (P < or = 0.001), even after adjusting for patient and anaesthesia factors, and for type of surgery. At least one post-operative incident occurred in 9.7% of the procedures, including 0.03% deaths. Intra-operative hypotension was associated with a higher risk of post-operative incidents and death. CONCLUSION: Wide variations remain in the occurrence of hypotension among hospitals after adjustment for risk factors. Although differential reporting from hospitals may exist, variations in anaesthesia techniques and blood pressure maintenance may also have contributed. Intra-operative hypotension is associated with morbidities and sometimes death, and constant vigilance must thus be advocated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».