Morbidity, mortality and predictors of outcome following hepatectomy at a Saudi tertiary care center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatic resection is a major surgical procedure. Data on outcomes of hepatectomy in Saudi Arabia are scarce. OBJECTIVE: To measure morbidity and mortality and assess predictors of outcome after hepatectomy. DESIGN: Descriptive study. SETTING: Tertiary care center in Saudi Arabia with well established hepatobiliary surgery unit. PATIENTS AND METHODS: All patients undergoing liver resection in our institute during 2006-2014. Data were analyzed by Kaplan-Meier survival analysis. MAIN OUTCOMES MEASURE(S): Postoperative morbidity and 90-day mortality. Secondary outcomes were risk factors associated with increased morbidity and mortality. RESULTS: Data on 77 resections were collected; 56 patients (72.7%) had a malignant etiology, mainly colorectal liver metastases and hepatocellular carcinoma (45.5% and 14.3% respectively). Complications developed following 30 resections (39.0%), with the majority being Clavien grades I-III. In the univariate analysis, predicting factors were the total bilirubin level preoperatively, operative time, extent of resection (i.e., major resection), use of epidural anesthesia, and postoperative liver dysfunction. In the multivariate analysis, the Schindl liver dysfunction score showed the strongest correlation with the development of complications (P=.006). The 90-day postoperative mortality was 5.2% (4/77 patients); 3 patients fulfilled the 50:50 liver dysfunction criteria. Significant predictors were concurrent intra-abdominal surgery, postoperative liver dysfunction, and multiple complications. CONCLUSION: Factors that predicted development of complications were elevated total bilirubin level preoperatively, operative time, extent of the resection, use of epidural anesthesia and a postoperative need for blood transfusion. Liver resection is a safe and feasible option at our center. LIMITATIONS: The small number of indications for resection and consequent reduction in variety of risk factors limited ability to make inferences. Additionally, only a handful of cases were performed laparoscopically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».