The impact of perioperative blood transfusions on short-term outcomes following hepatectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bleeding and need for red blood cell transfusions (RBCT) remain a significant concern with hepatectomy. RBCT carry risk of transfusion-related immunomodulation that may impact post-operative recovery. This study soughs to assess the association between RBCT and post-hepatectomy morbidity. Methods: Using the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) registry, we identified all adult patients undergoing elective hepatectomy over 2007–2012. Two exposure groups were created based on RBCT. Primary outcomes were 30-day major morbidity and mortality. Secondary outcomes included 30-day system-specific morbidity and length of stay (LOS). Relative risks (RR) with 95% confidence interval (95% CI) were computed using regression analyses. Sensitivity analyses were conducted to understand how missing data might have impacted the results. Results: A total of 12,180 patients were identified. Of those, 11,712 met inclusion criteria, 2,951 (25.2%) of whom received RBCT. Major morbidity occurred in 14.9% of patients and was strongly associated with RBCT (25.3% vs. 11.3%; P<0.001). Transfused patients had higher rates of 30-day mortality (5.6% vs. 1.0%; P<0.0001). After adjustment for baseline and clinical characteristics, RBCT was independently associated with increased major morbidity (RR 1.80; 95% CI: 1.61–1.99), mortality (RR 3.62; 95% CI: 2.68–4.89), and 1.29 times greater LOS (RR 1.29; 95% CI: 1.25–1.32). Results were robust to a number of sensitivity analyses for missing data. Conclusions: Perioperative RBCT for hepatectomy was independently associated with worse short-term outcomes and prolonged LOS. These findings further the rationale to focus on minimizing RBCT for hepatectomy, when they can be avoided.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».