IMPACT OF BODY HABITUS ON PERIOPERATIVE MORBIDITY ASSOCIATED WITH FUSION OF THE THORACOLUMBAR AND LUMBAR SPINE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Spinal fusion is performed in patients ranging from young and healthy to aged and frail. Although recent population trends in the United States are toward obesity, no large-scale study has evaluated how body habitus affects mortality, complications, and resource utilization for lumbar spine fusion. Such information is important for patient selection and to confirm the safety of such procedures in this population. METHODS: Data for 244 170 patients who underwent thoracolumbar or lumbar spine fusion for degenerative disease between 1988 and 2004 were collected from the Nationwide Inpatient Sample database, and subjects were grouped by surgical approach and body habitus. Multivariate logistic regression evaluated group effects on selected postoperative complications, length of stay, resource utilization, and discharge disposition. RESULTS: This study confirms that body habitus affects perioperative morbidity sustained by patients undergoing thoracolumbar or lumbar spine fusion. Demographic heterogeneity exists for race, geography, and number of diseased levels among body habitus groups, prompting application of multivariate logistic regression for outcomes. For all approaches, higher body mass index associated with increased transfusion requirements and likelihood of discharge to assisted living. Furthermore, morbidly obese patients undergoing posterior fusion sustained more wound complications and postoperative infections. CONCLUSION: This nationwide study describes inpatient complications encountered during fusion surgery in patients who are obese. For a given surgical approach, patients with higher body mass index sustain increased transfusion requirements and utilize more resources during thoracolumbar and lumbar spine fusion. Nevertheless, the findings of equivalent mortality, length of stay, and other complication rates suggest that patients who are obese remain safe surgical candidates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».