Clinicopathologic and therapeutic risk factors for perioperative complications and prolonged hospital stay in free flap reconstruction of the head and neck
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to determine predictors of morbidity in patients undergoing microvascular free flap reconstruction of the head and neck. METHODS: We prospectively evaluated 796 cases between 1999 and 2007 using univariate and multivariate analysis to determine predictors of morbidity and prolonged hospital stay. RESULTS: Two hundred thirty-nine patients (30%) developed major complications. Age, body mass index (BMI), American Society of Anesthesiology (ASA) score, Kaplan Feinstein comorbidity index (KFI) score, preoperative hemoglobin, and tracheostomy were independent predictors of major complication. Predictors of prolonged hospital stay included age, recent weight loss, alcohol excess, ASA, KFI, preoperative hemoglobin, mucosal surgery, anesthesia duration, and crystalloid replacement volume. CONCLUSION: Several variables are associated with an increased risk of development of major complications following free flap reconstruction of the head and neck. Although many of these variables are irreversible, they aid risk stratification of patients undergoing free flap reconstruction, and assist clinicians in making treatment decisions, consenting, and providing patients with realistic expectations regarding their perioperative course.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».