Predictors of Discharge Destination After Lumbar Spine Fusion 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
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study of the prospective collected American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database. OBJECTIVE: The aim of the study was to identify predictive factors for the need of discharging patients to a facility other than home after lumbar spine fusion surgery. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Lumbar spine fusion surgery is a common surgical procedure used to treat a variety of lumbar spine conditions. A great number of patients fail to go home after surgery and require admission to a rehabilitation center. Predictive factors for discharging patients to a facility other than home after lumbar fusion surgery do not exist in the literature. METHODS: A total of 15,092 patients undergoing lumbar spine fusion were dichotomized based on discharge destination to patients who were discharged home (N = 12,339) and others who were discharged to a facility other than home (N = 2753). Outcomes included patient demographics, comorbidities, and clinical characteristics. A multivariate logistic regression was used to identify whether outcomes studied were predictive factors for discharging patients to a facility other than home after lumbar fusion surgery. RESULTS: Majority of patients were discharged home after lumbar fusion surgery (81.76%), with only some discharged to a facility other than home (18.24%). Multivariate analysis identified age, female sex, comorbidities (diabetes, chronic obstructive pulmonary disease, congestive heart failure, hypertension, and obesity), minor and major complications, hospital length of stay, operative time at least 259 minutes, and multilevel surgery as significant predictive factors of discharging patients to a facility other than home after lumbar fusion surgery. CONCLUSION: The identified predictive factors can help the health system in developing an algorithm for early recognition of patients requiring postoperative admission to a facility other than home and possibly decreasing their hospital length of stay. This can significantly decrease the hospital costs for such patients. LEVEL OF EVIDENCE: 3.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle