Predictors of Failed and Delayed Decannulation after Head and Neck Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the variables that are predictive of failed decannulation (FD), delayed decannulation (DD), and days to decannulation in patients who underwent head and neck cancer resection with free tissue transfer reconstruction for head and neck squamous cell carcinoma. DESIGN: Case series with chart review. SETTING: Tertiary care otolaryngology-head and neck surgery referral center. SUBJECT AND METHODS: Patients (N = 108) were included who underwent head and neck cancer resection with free tissue transfer reconstruction and tracheostomy between 2011 and June 2014. Patients with laryngectomy, previous tracheostomy, and other airway pathology necessitating tracheotomy were excluded. Preoperative patient variables and cancer site/staging variables were analyzed, as well as extent of structures resected and type of reconstruction. Univariate and multivariate binary logistic and Cox regression analyses were used to determine predictors of FD and DD. Cox regression analysis was used to determine predictors of days to decannulation. RESULTS: Of the 108 included patients, 16 had FD, and 26 had DD. Univariate analysis demonstrated that advanced stage (r = 0.233, P = .021), total glossectomy (r = 0.924, P < .001), anterolateral thigh flap reconstruction (r = 0.906, P < .001), smoking at time of surgery (r = 0.319, P = .002), and pack years (r = 0.322, P = .001) were associated with FD. Cox regression analysis showed that total glossectomy, exp(B) = 15.837 (95% confidence interval [95% CI]: 1.949-128.679); anterolateral thigh flap reconstruction, exp(B) = 8.439 (95% CI: 2.435-29.620); and smoking status, exp(B) = 2.970 (95% CI: 1.617-5.456) were independent predictors of days to decannulation and FD. CONCLUSIONS: Patients with total glossectomy defects and those who continue to smoke are at increased risk for FD and DD. Aggressive smoking cessation programs may decrease the risk of FD and DD. Patients should be counseled about their risk profiles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 ».