Predictors of in-hospital mortality and complications in very elderly patients undergoing emergency surgery
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With the increasing aging population demographics and life expectancies the number of very elderly patients (age ≥ 80) undergoing emergency surgery is expected to rise. This investigation examines the outcomes in very elderly patients undergoing emergency general surgery, including predictors of in-hospital mortality and morbidity. METHODS: A retrospective study of patients aged 80 and above undergoing emergency surgery between 2008 and 2010 at a tertiary care facility in Canada was conducted. Demographics, comorbidities, surgical indications, and perioperative risk assessment data were collected. Outcomes included length of hospitalization, discharge destination, and in-hospital mortality and morbidity. Multivariable logistic regression was used to identify predictors of in-hospital mortality and complications. RESULTS: Of the 170 patient admissions, the mean age was 84 years and the in-hospital mortality rate was 14.7%. Comorbidities were present in 91% of this older patient population. Over 60% of the patients required further services or alternate level of care on discharge. American Society of Anesthesiologist Physical Status (ASA) Classification (OR 5.30, 95% CI 1.774-15.817, p = 0.003) and the development of an in-hospital complications (OR 2.51, 95% CI 1.210-5.187, p = 0.013) were independent predictors of postoperative mortality. Chronological age or number of comorbidities was not predictive of surgical outcome. CONCLUSIONS: Mortality, complication rates and post-discharge care requirements were high in very elderly patients undergoing emergency general surgery. Advanced age and medical comorbidities alone should not be the limiting factors for surgical referral or treatment. This study illustrates the importance of preventing an in-hospital complication in this very vulnerable population. ASA class is a robust tool which is predictive of mortality in the very elderly population and can be used to guide patient and family counseling in the emergency setting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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