The Effect of Disease Severity and Comorbidity on Length of Stay for Orthopedic Surgery in Rheumatoid Arthritis: Results from 2 UK Inception Cohorts, 1986–2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine factors predicting length of stay (LoS) for orthopedic intervention in rheumatoid arthritis (RA). METHODS: LoS for orthopedic intervention was examined in 2 consecutive, multicenter inception cohorts: the Early RA Study (n = 1465, 9 centers) and the Early RA Network (n = 1236, 23 centers). Date, type of orthopedic procedure, and LoS were recorded and validated against national data, the UK National Joint Registry, and the UK Hospital Episode Statistics database. Clinical, laboratory, and radiographic measures and comorbidity recorded at baseline and annually were examined for their predictive power on LoS using regression analysis. RESULTS: A total of 770 of 2701 patients (28.5%) had 1602 orthopedic interventions: 40% major (mainly total hip/knee replacements), 24% intermediate (mainly hand/wrist and ankle/foot surgery), and 16% minor (mainly soft tissue surgery). Median (interquartile range) LoS was 8 (5-13), 3 (1-5), and 1 (0-2) days for major, intermediate, and minor interventions, respectively. Older age predicted longer LoS (p < 0.001) whereas a more recent operation year predicted shorter LoS (p < 0.001). Markers of active disease, namely low hemoglobin, high Health Assessment Questionnaire, and high Disease Activity Scores in the first year all predicted longer LoS for all types of surgery (p = 0.001, p < 0.001, p = 0.05, respectively). Presence of 1 or more major comorbidities predicted longer LoS (p < 0.001). CONCLUSION: Comorbidity and standard clinical and laboratory markers of disease activity affect the LoS for orthopedic surgery in RA, which has important clinical and economic implications, providing a target for improving patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».