Length of stay, mortality, morbidity and delay to surgery in hip fractures
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to determine the effect of delay to surgery on the time to discharge, in-hospital death, the presence of major and minor medical complications and the incidence of pressure sores in patients with a fracture of the hip. All patients admitted to Vancouver General Hospital with this injury between 1998 and 2001 inclusive were identified from our trauma registry. A review of the case notes was performed to determine the delay in time from admission to surgery, age, gender, type of fracture and medical comorbidities. A time-to-event analysis was performed for length of stay. Additionally, a Cox proportional hazards model was used to determine the effect of delay to surgery on the length of stay while controlling for other pertinent confounding factors. Using logistical regression we determined the effect of delay to surgery on in-hospital death, medical complications and the presence of pressure sores, while controlling for confounding factors. Delay to surgery (p = 0.0255), comorbidity (p < 0.0001), age (p < 0.0001) and type of fracture (p = 0.0004) were all significant in the Cox proportional hazards model for increased time to discharge. Delay to surgery was not a significant predictor of in-hospital mortality. However, a delay of more than 24 hours was a significant predictor of a minor medical complication (odds ratio (OR) 1.53, 95% confidence interval (CI) 1.05 to 2.22), while a delay of more than 48 hours was associated with an increased risk of a major medical complication (OR 2.21, 95% CI 1.01 to 4.34), a minor medical complication (OR 2.27, 95% CI 1.38 to 3.72) and of pressure sores (OR 2.29, 95% CI 1.19 to 4.40). Patients with a fracture of the hip should have surgery early to lessen the time to acute-care hospital discharge and to minimise the risk of complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».