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Enregistrement W2767001480 · doi:10.1002/jso.24878

Factors affecting hospital length of stay following pelvic exenteration surgery

2017· article· en· W2767001480 sur OpenAlexaff
Ying Guo, Eugene Chang, Mehtap Bozkurt, Minjeong Park, Diane Liu, Jack B. Fu

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePelvic exenterationSurgeryInterquartile rangeGenitourinary systemFistulaRetrospective cohort studyPerioperativeDehiscenceAnastomosisLeiomyosarcomaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Total pelvic exenteration are performed in patients with locally advanced or recurrent pelvic malignances. Many patients have prolong hospital length of stay (LOS), but risk factors are not clearly identified. METHODS: From 2002 through 2012, 100 consecutive patients undergoing pelvic exenteration were retrospectively reviewed. A general linear model was used to examine risk factors for prolonged hospital LOS. RESULTS: Among the 100 patients, 51 had gastrointestinal cancer, 14 had genitourinary cancer, 31 had gynecologic cancer, and 4 had sarcoma. Perioperative complications included infection (n = 44), anastomotic leak/fistula (n = 6), wound or flap dehiscence (n = 11), and ileus or bowel obstruction (n = 30). The median (Interquartile range (IQR)) hospital LOS was 15 days (10-21.5 days). On multivariate regression analysis, hospital LOS was significantly prolonged by underweight status, genitourinary cancer or sarcoma diagnosis, ≥2 infections, anastomotic leak/fistula, requiring rehabilitation consult and admission, and ≥2 consultations (P = 0.05). CONCLUSION: In patients undergoing pelvic exenteration, prolonged hospital LOS is associated with underweight status, genitourinary cancer or sarcoma diagnosis, more than one infection, anastomotic leak/fistula, requiring rehabilitation consult and admission, and more than one consultation. Further study is needed to assess whether minimizing these risk factors can improve hospital LOS in these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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