Predictors of critical care-related complications in colectomy patients using the National Surgical Quality Improvement Program
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
BACKGROUND: Colectomy patients experience a broad set of adverse outcomes. Complications requiring critical care support are common in this group. We hypothesized that as frailty increases, the risk of Clavien class IV and V complications will increase in colectomy patients. METHODS: Using the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) participant use files for 2005-2009, we identified patients who underwent laparoscopic and open colectomies by Current Procedural Terminology code. Using the Clavien classification for postoperative complications, we identified NSQIP data points most consistent with Clavien class IV requiring intensive care unit (ICU) care or class V complications (death). We used a modified frailty index with 11 variables based on mapping the Canadian Study of Health and Aging Frailty Index and existing NSQIP variables. Logistic regression was performed to acuity adjust the findings. RESULTS: A total of 58,448 colectomies were identified. As frailty index increased from 0 to 0.55, the proportion of those experiencing Clavien class IV or V complications increased from 3.2% at baseline to 56.3%. Variables found to be significant by logistic regression (odds ratio) were frailty index (14.4; p = 0.001), open procedure (2.35; p < 0.001), and American Society of Anesthesiologists class 4 (3.2; p = 0.038) or 5 (7.1; p = 0.001) while emergency operation and wound classification 3 or 4 were not. CONCLUSIONS: Complications requiring ICU care represent a significant morbidity in the colectomy patient population. Frailty index seems to be an important predictor of ICU-level complications and death, and laparoscopy seems to be protective.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle