The Surgical Apgar Score Is Strongly Associated with Intensive Care Unit Admission After High-Risk Intraabdominal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding intensive care unit (ICU) triage decisions for high-risk surgical patients may ultimately facilitate resource allocation and improve outcomes. The surgical Apgar score (SAS) is a simple score that uses intraoperative information on hemodynamics and blood loss to predict postoperative morbidity and mortality, with lower scores associated with worse outcomes. We hypothesized that the SAS would be associated with the decision to admit a patient to the ICU postoperatively. METHODS: We performed a retrospective cohort study of adults undergoing major intraabdominal surgery from 2003 to 2010 at an academic medical center. We calculated the SAS (0-10) for each patient based on intraoperative heart rate, mean arterial blood pressure, and estimated blood loss. Using logistic regression, we assessed the association of the SAS with the decision to admit a patient directly to the ICU after surgery. RESULTS: The cohort consisted of 8501 patients, with 72.7% having an SAS of 7 to 10 and <5% an SAS of 0 to 4. A total of 8.7% of patients were transferred immediately to the ICU postoperatively. After multivariate adjustment, there was a strong association between the SAS and the decision to admit a patient to the ICU (adjusted odds ratio 14.41 [95% confidence interval {CI}, 6.88-30.19, P < 0.001] for SAS 0-2, 4.42 [95% CI, 3.19-6.13, P < 0.001] for SAS 3-4, and 2.60 [95% CI, 2.08-3.24, P < 0.001] for SAS 5-6 compared with SAS 7-8). CONCLUSIONS: The SAS is strongly associated with clinical decisions regarding immediate ICU admission after high-risk intraabdominal surgery. These results provide an initial step toward understanding whether intraoperative hemodynamics and blood loss influence ICU triage for postsurgical patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».