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Enregistrement W2460463125 · doi:10.1089/end.2015.0789

The Effect of Obesity on Perioperative Outcomes Following Percutaneous Nephrolithotomy

2016· article· en· W2460463125 sur OpenAlexaff
Vincent Trudeau, Pierre I. Karakiewicz, Katharina Böehm, Paolo Dell’Oglio, Zhe Tian, Alberto Briganti, Shahrokh F. Shariat, Luc Valiquette, Naeem Bhojani

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous nephrolithotomyPerioperativeObesityInternal medicineSepsisSurgeryGenitourinary systemComplicationPercentileGastroenterologyPercutaneous

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To test if obesity predisposes to higher rates of adverse outcomes after percutaneous nephrolithotomy (PCNL). MATERIALS AND METHODS: Within the Nationwide Inpatient Sample (NIS), we identified patients treated with PCNL between 1998 and 2010 for kidney stones. We examined the temporal trends in PCNL use and charges among obese and nonobese patients. We then tested the effect of obesity on perioperative complications, transfusions, length of stay (LOS), and total hospital charges (THCs). LOS and THCs were defined as a continuous variable and were also dichotomized according to the 75th percentile into prolonged LOS (pLOS) and increased THCs (iTHCs). Then, multivariable models were fitted. RESULTS: Overall, a weighted sample of 90,529 individuals treated with PCNL between 1998 and 2010 was examined. Of those patients, 9300 were obese (10.3%). The proportion of PCNLs performed in obese patients increased throughout the years from 7.4% to 16.7% (p < 0.001). Overall complication rates were 21.6% vs 22.0% (p = 0.3) and transfusion rates were 4.3% vs 4.0% (p = 0.1) for obese and nonobese patients, respectively. Obese patients had fewer genitourinary complications (13.4% vs 15.0%, p < 0.001), but had higher rates of sepsis (1.7% vs 1.3%, p = 0.009) as well as respiratory (3.0% vs 2.5%, p = 0.002) and vascular complications (0.3% vs 0.2%, p = 0.007). Conversely, pLOS (20.9% vs 18.8%, p < 0.001) and iTHCs (30.8% vs 24.4%, p < 0.001) were more frequently recorded in obese patients. In multivariable analyses, obesity was neither associated with higher rates of overall complications (odds ratio [OR], p = 0.3) nor with higher rates of transfusions (p = 0.3). However, obesity was associated with pLOS (OR: 1.21, p = 0.002) as well as iTHCs (OR: 1.17, p = 0.002). CONCLUSIONS: PCNL in obese patients did not result in higher rates of individual complications or transfusions. However, it resulted in higher rates of pLOS and iTHCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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