Risk of Comorbidities on Postoperative Outcomes in Patients With Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of comorbidities on postoperative outcomes in patients with inflammatory bowel disease (IBD) has not been explored adequately. We evaluated the prevalence of comorbidities and their effect on postoperative outcomes after an IBD-related operation. METHODS: The Nationwide Inpatient Sample database was used to identify 35 588 patients with IBD who underwent an IBD-related operation from January 1, 1995, through December 31, 2005. The presence of comorbid illness was assessed using the Elixhauser index. Multiple logistic regression analysis was performed to evaluate the effect of comorbidities on mortality rate after adjusting for age, sex, race, health insurance status, and admission type. Linear regression models were used to evaluate health care resource use. RESULTS: Postoperative mortality was 1.9%. As the number of comorbidities increased (ie, 0, 1, 2, or ≥3), postoperative mortality increased (0.4%, 1.5%, 3.3%, and 7.9%, respectively). Congestive heart failure (odds ratio, 3.50 [95% confidence interval, 2.63-4.62]), liver disease (3.15 [2.00-4.97]), thromboembolic disease (4.19 [3.37-5.21]), and renal disease (8.74 [5.44-14.05]) were associated with a significant increase in mortality rate. Comorbidities associated with an increased risk of mortality also were associated with a significant increase in length of stay and hospital charges. CONCLUSIONS: Comorbidities were common in patients with IBD and they significantly increased the risk of postoperative mortality and health care use in patients with IBD.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».