A nationwide analysis of re-operation after kidney transplant
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to report the rate and short-term outcomes of patients undergoing re-operation following kidney transplant in the U.S. METHODS: The Nationwide Inpatient Sample (NIS) database was used to examine the clinical data of patients undergoing kidney transplant and re-operation during same the hospitalization from 2002-2012. Multivariate regression analysis was performed to compare outcomes of patients with and without re-operation. RESULTS: We sampled a total of 35 058 patients who underwent kidney transplant. Of these, 770 (2.2%) had re-operation during the same hospitalization. Re-operation was associated with a significant increase in mortality (30.4% vs. 3%; adjusted odds ratio [AOR] 4.62; p<0.01), mean total hospital charges ($249 425 vs. $145 403; p<0.01), and mean hospitalization length of patients (18 vs. 7 days; p<0.01). The most common day of re-operation was postoperative Day 1. Hemorrhagic complication (64.2%) was the most common reason for re-operation, followed by urinary tract complications (9.9%) and vascular complications (3.6%). Preoperative coagulopathy (AOR 3.35; p<0.01) was the strongest predictor of need for re-operation, hemorrhagic complications (AOR 3.08; p<0.01), and vascular complications (AOR 2.50; p<0.01). Also, hypertension (AOR 1.26; p<0.01) and peripheral vascular disorders (AOR 1.25; p=0.03) had associations with hemorrhagic complications. CONCLUSIONS: Re-operation after kidney transplant most commonly occurs on postoperative Day 1 and occurs in 2.2% of cases. It is associated with significantly increased mortality, hospitalization length, and total hospital charges. Hemorrhage is the most common complication. Preoperative coagulopathy is the strongest factor predicting the need for re-operation, vascular complications, and hemorrhagic complications.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».