Impact of postoperative venous thromboembolism on Medicare recipients undergoing total hip replacement or total knee replacement surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The impact of postoperative venous thromboembolism (VTE) during initial hospitalization for total hip replacement (THR) or total knee replacement (TKR) surgery was assessed. METHODS: Using Medicare Provider Analysis and Review files, patients who underwent THR, TKR, or hip fracture surgery from 2005 to 2007 were identified using appropriate procedure codes from the International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification. Medicare managed care patients were excluded from the study. Eligible patients were classified as having had deep venous thrombosis (DVT), pulmonary embolism (PE), DVT and PE, or no VTE during their initial hospitalization. Risk adjustment was performed using propensity score matching. Medicare cost, cost to beneficiaries, and cost to primary payers were analyzed to determine risk-adjusted differences in outcome measures, including mortality, rehospitalization, bleeding, length of stay, and total health care expenditures related to VTE events. RESULTS: A total of 170,047 patients were identified. Postoperative VTE events occurred in 3,014 patients (1.77%) during their initial hospitalization. Risk-adjusted mortality rates were three to four times higher for patients with VTE compared with those without VTE. Patients with VTE were more likely to be rehospitalized and experience bleeding within 30 days. Risk-adjusted differences in annual mean cost, including Medicare cost and costs to beneficiaries and primary payers, were significantly greater for patients with VTE. CONCLUSION: Patients who developed VTE after THR or TKR had a higher likelihood of mortality, bleeding, and rehospitalization; were hospitalized longer; and incurred higher costs to Medicare, Medicare beneficiaries, and private payers compared with patients without VTE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».