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Enregistrement W2340981717 · doi:10.1097/brs.0000000000001636

Medical Complications After Adult Spinal Deformity Surgery

2016· article· en· W2340981717 sur OpenAlexaff
Alex Soroceanu, Douglas C. Burton, Jonathan H. Oren, Justin S. Smith, Richard A. Hostin, Christopher I. Shaffrey, Behrooz A. Akbarnia, Christopher P. Ames, Thomas J. Errico, Shay Bess, Munish C. Gupta, Vedat Deviren, Frank Schwab, Virginie Lafage

Notice bibliographique

RevueSpine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryPerioperativePulmonary embolismOswestry Disability IndexStroke (engine)ComorbidityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective review of a prospective multicenter database evaluating surgical adult spinal deformity (ASD) patients. OBJECTIVE: This study aims to identify risk factors for medical complications in ASD patients undergoing surgery. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: ASD surgery is known for its high complication rate. This study examines baseline patient characteristics for predictors of medical complications in surgical ASD patients. METHODS: Intra and perioperative medical complications were included. Medical complications were: infection, pneumonia, urinary tract infection, c-difficile, sepsis, stroke, delirium, deep venous thrombosis, pulmonary embolism, myocardial infarction, arrhythmia, congestive heart failure, pneumothorax, atelectasis, adult respiratory distress syndrome, bowel obstruction, ileus, and renal failure. Potential predictors were identified using univariate testing. Multivariate Poisson regression was used to determine independent predictors of medical complications. Health-related quality of life (HRQL) was measured using the Oswestry Disability Index and SF-36. Multivariate repeated measures mixed models were used to examine HRQL. RESULTS: Four hundred forty-eight patients were included. The incidence of patients with at least one medical complication was 26.8%. Potential predictors included: age, BMI, anemia, arthritis, depression, cardiac history, hypertension, lung disease, history of PVD, Charlson Comorbidity Index, ASA, smoking, sex, and the number of years with spine problems. Independent predictors identified on multivariate logistic regression modeling included hypertension (IRR 2.43 P = 0.0001), smoking (IRR 2.49 P = 0.0001), and number of years with spine problems (IRR 1.23 P = 0.03). Despite medical complications, patients experienced significant improvements in HRQL, as measured by the SF-36 (P = 0.0001) and oswestry disability index (P = 0.0001). The rate of improvement and overall improvement compared with baseline were not statistically different than that of patients who did not experience medical complications. CONCLUSION: Risk factors for the development of postoperative medical complications after correction of ASD include smoking, hypertension, and duration of symptoms. Patients who have one or more of these risk factors should be identified and informed during informed consent of their increased risks. They should be optimized preoperatively, and followed closely during the postoperative period. LEVEL OF EVIDENCE: 3.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations260
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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