Association of Preoperative Anticholinergic Medication Exposure With Postoperative Healthcare Resource Use and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to measure the association of preoperative anticholinergic exposure with length of stay (LOS) and other outcomes in older people having elective noncardiac surgery. SUMMARY BACKGROUND DATA: Anticholinergic medications are associated with adverse events in nonsurgical populations; the association of anticholinergic medications with outcomes in elective surgery patients is poorly described. METHODS: We conducted a retrospective, population-based cohort study using linked administrative data in Ontario, Canada. We identified all people >65 years old, from 2003 to 2014, having major, elective noncardiac surgery. Anticholinergic medication exposure was quantified using the Anticholinergic Risk Scale (ARS). Multilevel, multivariable modeling measured the adjusted association of ARS with LOS (primary outcome), institutional discharge, readmissions, costs, and survival (secondary outcomes). RESULTS: Of 245,410 individuals, 71,569 had anticholinergic exposure (ARS 1-2, 15.6%; ARS ≥3, 13.6%). Median LOS was 5 days (interquartile range 3-7). Using proportional hazards analysis to model time to discharge, adjusting for in-hospital death as a competing risk, and surgical risk, demographic characteristics, and comorbidities, higher ARS scores were associated with longer LOS [smaller hazard ratios (HRs) mean longer LOS; ARS 1-2: adjusted HR 0.94, 95% confidence interval (CI), 0.93-0.95, P < 0.0001; ARS ≥3: adjusted HR 0.93, 95% CI, 0.91-0.95, P < 0.0001]. Similar associations were observed for all secondary outcomes. CONCLUSIONS: Increasing ARS scores were associated with increased LOS, decreased survival, higher rates of institutional discharge and readmission, and higher costs of care. Perioperative interventional research to reduce the anticholinergic exposure in older surgical patients is likely warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».