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Enregistrement W2794321944 · doi:10.1213/ane.0000000000003307

Opioid Use Disorders and the Risk of Postoperative Pulmonary Complications

2018· article· en· W2794321944 sur OpenAlexaff
Puneet Sayal, Brian T. Bateman, Mariano E. Menendez, Matthias Eikermann, Karim S. Ladha

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioPerioperativePropensity score matchingConfidence intervalRetrospective cohort studyLogistic regressionOpioidAnesthesiaSubgroup analysisOpioid use disorderInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the rate of opioid use disorders continues to rise, perioperative physicians are increasingly faced with the challenge of providing analgesia to these patients after surgery. Due to the likelihood of opioid dose escalation in the perioperative period, we hypothesized that opioid-dependent patients would be at increased risk for postoperative pulmonary complications. METHODS: A retrospective cross-sectional analysis of patients undergoing 6 representative elective surgical procedures was performed using the Nationwide Inpatient Sample from 2002 to 2011. The primary outcome was a composite including prolonged mechanical ventilation, reintubation, and acute respiratory failure. Secondary outcomes were length of stay, in-hospital mortality, and total hospital costs. Both multivariable logistic regression and propensity score matching were used to determine the impact of opioid use disorder on outcomes. RESULTS: The total sample-weighted cohort consisted of 7,533,050 patients. Patients with opioid use disorders were more likely to suffer pulmonary complications, with a frequency of 4.2% compared to 1.6% in the nonopioid-dependent group (P < .001), and had a 1.62 times higher odds (95% confidence interval [CI], 1.16-2.27) in multivariable regression analysis. In a secondary subgroup analysis, only patients undergoing a colectomy had a greater odds of suffering pulmonary complications (odds ratio, 2.64; 95% CI, 1.42-4.91; P = .0021). Additionally, patients with an opioid use disorder had a longer length of stay (0.84 days [95% CI, 0.52-1.16; P < .001]) and greater costs ($1816 [95% CI, 935-2698; P < .001]). CONCLUSIONS: This study demonstrates that patients with opioid use disorders are at increased risk for postoperative pulmonary complications, and have prolonged length of stay and resource utilization. Further research is needed regarding interventions to reduce the risk of complications in this subset of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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