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Enregistrement W2805823003 · doi:10.1038/s41598-018-25276-0

Postoperative Rehabilitation May Reduce the Risk of Readmission After Groin Hernia Repair

2018· article· en· W2805823003 sur OpenAlexaff
Grégoire Mercier, Jessica Spence, Christelle Ferreira, J Delay, Charles Meunier, Bertrand Millat, Tri‐Long Nguyen, Fabienne Séguret

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHernia repair and management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGroinRehabilitationInguinal herniaComorbidityHernia repairHerniaLogistic regressionOdds ratioHospital readmissionRisk factorSurgeryPhysical therapyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-day readmission after surgery has been proposed as a quality-of-care indicator. We explored the effect of postoperative rehabilitation on readmission risk after groin hernia repair. We used the French National Discharge Database to identify all index hospitalizations for groin hernia repair in 2011. Readmissions within 30 days of discharge were clinically classified in terms of their relationship to the index stay. We used logistic regression to adjust the risk of readmission for patient, procedure and hospital factors. Among 122,952 index hospitalizations for inguinal hernia repair, 3,357 (2.7%) related 30-day readmissions were recorded. Reiterated analyses indicated that readmission risk was consistently associated with patient complexity: age (per year after 60 years, OR 1.03, 95% CI 1.02-1.03, P < 0.001), hospitalization within the previous year (OR 1.56, 95% CI 1.44-1.69, P < 0.001), and increasing severity and combination of co-morbidities. Postoperative rehabilitation was identified as a protective factor (OR 0.56, 95% CI 0.46-0.69, P < 0.001). Older patients and those with greater comorbidity are at elevated risk of readmission after inguinal hernia repair. Postoperative rehabilitation may reduce this risk. Further studies are warranted to confirm the protective effect of postoperative rehabilitation.

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)0,010
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
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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