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Enregistrement W2157577230 · doi:10.5489/cuaj.1848

Comorbidity and nutritional indices as predictors of morbidity after transurethral procedures: A prospective cohort study

2014· article· en· W2157577230 sur OpenAlexvenueno aff
Massimo Valério, Yannick Cerantola, Urs Fritschi, Martin Hübner, Katia Iglesias, Anne-Sophie Legris, Ilaria Lucca, Yannis Vlamopoulos, Laurent Vaucher, Patrice Jichlinski

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityProspective cohort studyMedicineCohortCohort studyInternal medicineGerontologyIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Preoperative scores are widely used predictors of complications after major surgery. These scores, however, are not widely used in transurethral procedures. The aim of this study was to assess the value of the Charlson Comorbidity Index (CCI), the age-adjusted CCI, the American Society of Anesthesiologist score (ASA) and the Nutritional Risk Score (NRS) in predicting early morbidity after transurethral urological procedures. METHODS: Consecutive patients undergoing transurethral resection of the bladder or the prostate were prospectively enrolled. The scores were calculated preoperatively; 30-day complications were prospectively recorded according to the Dindo-Clavien classification. Univariate logistic regression was performed to investigate the value of each score and of other factors (i.e., age, sex, body mass index, anemia, smoking habit, type of operation and anaesthesia) as predictors of complications. A multivariate model was then calculated using these predictors. RESULTS: Overall, 197 patients were included. The mean age was 72 (standard deviation ± 10). In total, 26.9% patients had at least 1 complication. Using univariate analysis, we found that each score significantly predicted complications. In multivariate analysis, only the ASA (odds ration [OR] 2.11; 95% confidence interval [CI] 1.01-4.43) and the NRS (OR 2.42; 95% CI 1.56-3.74) remained independent predictors. The best model incorporated ASA, NRS and gender, and predicted morbidity with an area under the curve of 76%. Our study's main limitations are population heterogeneity and limited sample size. CONCLUSION: The ASA and the NRS are important and independent determinants of early morbidity after transurethral procedures. The use of these indices may assist clinicians in the decision-making process to balance the possible benefits of transurethral procedures with the potential risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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