Preoperative hospital length of stay as a modifiable risk factor for mediastinitis after cardiac surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As high-risk cardiac patients frequently remain within hospital while waiting for surgery, the aim of the present study was to determine the role of preoperative length of hospital stay on mediastinitis, and also, to assess contemporary risk factors for this complication. METHODS: The source population consisted of 6653 consecutive patients undergoing coronary bypass surgery, valve surgery, or both between September 2000 and September 2009 at a single tertiary care hospital. A retrospective cohort analysis was used to assess the effect of 18 preoperative variables, including length of stay, on mediastinitis. RESULTS: Mediastinitis developed in 108 patients (1.6%) resulting in an in-hospital mortality rate of 13.9%. Independent predictors of mediastinitis included obesity (2.59, CI 1.58-4.23), COPD (2.44, CI 1.55-3.84), diabetes (2.16, CI 1.44-3.24), and impaired estimated glomerular filtration rate. Preoperative hospital stay was also found to be an independent risk factor leading to a 15% increased risk of mediastinitis per week of stay. The primary wound pathogen was coagulase negative staphylococcus (82%) followed by multi-flora isolates (49%), but was unrelated to hospital stay. CONCLUSIONS: In addition to the traditional risk factors, prolonged preoperative hospital stay is also a significant and potentially modifiable predictor for the development of mediastinitis following cardiac surgery. All efforts should be made to minimize the delay in operating on hospitalized patients awaiting heart surgery.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle