Delayed gastric emptying following pancreaticoduodenectomy: Incidence, risk factors, and healthcare utilization
Notice bibliographique
Résumé
AIMTo characterize incidence and risk factors for delayed gastric emptying (DGE) following pancreaticoduodenectomy and examine its implications on healthcare utilization. METHODSA prospectively-maintained database was reviewed.DGE was classified using International Study Group of Pancreatic Surgery criteria.Patients who developed DGE and those who did not were compared. RESULTSTwo hundred and seventy-six patients underwent pancreaticoduodenectomy (PD) (> 80% pyloruspreserving, antecolic-reconstruction). DGE developed in 49 patients (17.8%): 5.1% grade B, 3.6% grade C. Demographic, clinical, and operative variables were similar between patients with DGE and those without.DGE patients were more likely to present multiple Retrospective Study 74 March 27, 2017|Volume 9|Issue 3| WJGS|www.wjgnet.comMohammed S et al .DGE after Whipple procedure complications (32.6% vs 4.4%, ≥ 3 complications, P < 0.001), including postoperative pancreatic fistula (POPF) (42.9% vs 18.9%, P = 0.001) and intra-abdominal abscess (IAA) (16.3% vs 4.0%, P = 0.012).Patients with DGE had longer hospital stay (median, 12 d vs 7 d, P < 0.001) and were more likely to require transitional care upon discharge (24.5% vs 6.6%, P < 0.001).On multivariate analysis, predictors for DGE included POPF [OR = 3.39 (1.35-8.52),P = 0.009] and IAA [OR = 1.51 (1.03-2.22),P = 0.035].CONCLUSION Although DGE occurred in < 20% of patients after PD, it was associated with increased healthcare utilization.Patients with POPF and IAA were at risk for DGE.Anticipating DGE can help individualize care and allocate resources to high-risk patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».