Predictors of Blood Transfusion in Posterior Lumbar Spinal Fusion
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: To identify patient or procedure related predictors of postoperative blood transfusions in posterior lumbar fusion (PSF). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The rate of PSF surgery has increased significantly. It remains the most common surgical procedure used to stabilize the spine; however, the impact of blood loss requiring blood transfusions remains a significant concern. METHODS: Analysis of data from the Canadian Spine Outcomes and Research Network. Patients who underwent PSF between 2008 and 2015 were identified. Multivariate analysis was used to identify predictors of blood transfusion from the collected information. RESULTS: Seven hundred seventy two patients have undergone PSF, 18% required blood transfusion, 54.8% were females and the mean age was 60 years. The analysis revealed five significant predictors: American Society of Anesthesiologist class (ASA), operative time, multilevel fusion, sacrum involvement, and open posterior approach. The odds of transfusion for those with ASA >1 were 6 times those with ASA1 (odds ratio [OR] 6.1, 95% confidence interval [CI] 1.4-27.1, P < 0.018). For each 60-minute increase in operative time, the odds of transfusion increased by 4.2% (OR 1.007, 95% CI 1.004-1.009, P < 0.001). The odds of transfusion were 6 times higher for multilevel fusion (OR 5.8, 95% CI 2.6-13.2, P < 0.001). Extending fusion to the sacrum showed 3 times higher odds for blood transfusion (OR 3.2, 95% CI 1.8-5.8, P < 0.001). The odds of transfusion for patients undergoing open approach were 12 times those who had minimal invasive surgery (OR 12.5, 95% CI 1.6-97.4, P < 0.016). Finally, patients receiving transfusions were more likely to have extended hospital stay. CONCLUSION: ASA >1, prolonged operative time, multilevel fusion, sacrum involvement, and open posterior approach were significant predictors of blood transfusion in PSF. LEVEL OF EVIDENCE: 3.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».