Association of the Hospital Volume of Frail Surgical Patients Cared for with Outcomes after Elective, Major Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a risk factor for adverse postoperative outcomes. Hospitals that perform higher volumes of surgery have better outcomes than low-volume providers. We hypothesized that frail patients undergoing elective surgery at hospitals that cared for a higher volume of similarly frail patients would have improved outcomes. METHODS: We conducted a retrospective, population-based cohort study using linked administrative data in Ontario, Canada. We identified all adult major, elective noncardiac surgery patients who were frail according to the validated Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups (ACG) frailty-defining diagnoses indicator. Hospitals were categorized into frailty volume quintiles based on volumes of frail surgical patients cared for. Multilevel, multivariable modeling measured the association of frailty volume with 30-day survival (primary outcome), complications, failure to rescue (secondary outcomes), and costs (tertiary outcome). RESULTS: Of 63,381 frail patients, 708 (1.1%) died after surgery. The thirty-day mortality rate in the lowest volume quintile was 1.1% compared to 0.9% in the highest. After adjustment for surgical risk, demographic characteristics, comorbidities, and clustering within hospitals, we found a significant association between frailty volume and improved survival (highest volume vs. lowest volume quintile: hazard ratio 0.51; 95% CI, 0.35 to 0.74; P < 0.0001). Although complication rates did not vary significantly between hospitals, failure-to-rescue rates were inversely related to volume. CONCLUSIONS: Frail patients have reduced survival and increased failure to rescue when they undergo operations at hospitals having a lower volume of frail surgical patients. Concentration of perioperative care in centers that frequently treat high-risk frail patients could improve population outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».