Morbidity and Mortality Following Colorectal Surgery in Patients With End-Stage Renal Failure: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The risk of abdominal surgery in patients with end-stage renal failure is poorly defined. Our objective was to describe outcomes of colorectal surgery in dialysis patients from a population-based perspective. METHODS: We analyzed the 1993 to 2007 Nationwide Inpatient Sample to identify patients hospitalized for colorectal surgery. The effect of renal failure on mortality, complications, length of stay, and charges was evaluated using logistic regression models. RESULTS: Between 1993 and 2007, there were 755,343 admissions for colorectal surgery in the Nationwide Inpatient Sample database; 5806 patients (0.77%) were receiving dialysis treatment (87.4% hemodialysis, 4.9% peritoneal dialysis, 7.7% method not specified). Patients undergoing dialysis had an increased risk of mortality (22.1% vs 2.8%; adjusted OR 4.83; 95% CI 4.58-5.31) and complications (52.1% vs 34.0%; adjusted OR 2.04; 95% CI 1.90-2.17). Dialysis patients undergoing nonelective procedures had a 2-fold higher mortality rate than patients having had elective surgery (25.5% vs 10.3%; adjusted OR 2.01; 95% CI 1.65-2.43). In nonelective surgery, independent predictors of mortality included procedures with an end-stoma (adjusted OR 1.86; 95% CI 1.58-2.18), age over 60 (adjusted OR 1.73; 95% CI 1.43-2.08), total colectomy (adjusted OR 1.68; 95% CI 1.27-2.22), vascular insufficiency as surgical indication (adjusted OR 1.58; 95% CI 1.32-1.90), nonprivate insurance coverage (adjusted OR 1.38; 95% CI 1.07-1.77) and malnutrition (adjusted OR 1.26; 95% CI 1.01-1.59). CONCLUSIONS: Patients receiving dialysis treatment have an increased risk of morbidity and mortality following colorectal surgery. Elective procedures are associated with a 10% rate of mortality in this population. Dialysis patients are especially susceptible to infectious and pulmonary complications after colorectal resection. Additional studies are necessary to refine risk stratification in this high-risk patient population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».