Predictors of unanticipated admission following ambulatory surgery in the pediatric population: a retrospective case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ambulatory surgery plays an important role in pediatric anesthesia. However, it is difficult to predict which patients will experience complications. Age >80, ASA class 3 or 4, duration of surgery >3 h, and BMI 30-35 are independent predictors of unanticipated admission in adults. In this study, we retrospectively evaluate risk factors for unanticipated admission, following ambulatory surgery in children. METHODS: All ambulatory patients requiring unanticipated admission between 2005 and 2013 were compared to a random sample of patients not requiring admission in this case-control study. Demographic data, surgical information, medications, intraoperative events, and patient comorbidities were collected from both groups. The reason for admission was classified according to five subtypes. Multiple conditional logistic regression was used to assess factors associated with unanticipated admissions. RESULTS: The incidence of unanticipated admission was 0.97% (213). Of these, 47% (98) was anesthesia related. Age <2 years (odds ratio [OR] 4.26 95% CI 1.19-15.25), ASA 3 class (OR 3.77 95% CI 1.46-9.71), duration of surgery >1 h (OR 6.54 95% CI 3.47-12.33), completion of surgery >3 pm (OR 2.17 95% CI 1.05-4.51), orthopedic (OR 2.52 95% CI 1.03-6.20), dental (OR 0.21 95% CI 0.06-0.81), ENT (OR 6.47 95% CI 2.99-14.03) surgery, intraoperative events (OR 4.45 95% CI 1.35-18.12), and OSA (OR 6.32 95% CI 1.54-25.94) were factors associated with unanticipated admission. CONCLUSION: The incidence of unanticipated admission in children following ambulatory surgery is low. Age, ASA class, duration, and time of completion of surgery are predictors common to pediatrics and adults. Interestingly, intraoperative complications, OSA, and type of surgery (ENT, orthopedic, dental) are specific to pediatrics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».