Incidence, Predictors, and Postoperative Complications of Blood Transfusion in Thoracic and Lumbar Fusion Surgery: An Analysis of 13,695 Patients from the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program Database
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Retrospective cohort study. Objective To identify predictive factors for blood transfusion and associated complications in lumbar and thoracic fusion surgeries. Methods The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) database was used to identify patients who underwent lumbar or thoracic fusion from 2010 to 2013. Multivariate analysis was used to determine predictive factors and postoperative complications associated with transfusion. Results Out of 13,695 patients, 13,170 had lumbar fusion and 525 had thoracic fusion. The prevalence of transfusion was 31.8% for thoracic and 17.0% for lumbar fusion. The multivariate analysis showed that age between 50 and 60, age between 61 and 70, age > 70, dyspnea, American Society of Anesthesiologists class 3, bleeding disease, multilevel surgery, extended surgical time, return to operation room, and higher preoperative blood urea nitrogen (BUN) were predictors of blood transfusion for lumbar fusion. Multilevel surgery, preoperative BUN, and extended surgical time were predictors of transfusion for thoracic fusion. Patients receiving transfusions who underwent lumbar fusion were more likely to develop wound infection, venous thromboembolism, pulmonary embolism, and myocardial infarction and had longer hospital stay. Patients receiving transfusions who underwent thoracic fusion were more likely to have extended hospital stay. Conclusion This study characterizes incidence, predictors, and postoperative complications associated with blood transfusion in thoracic and lumbar fusion. Pre- and postoperative planning for patients deemed to be at high risk of requiring blood transfusion might reduce postoperative complications in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».