Risk factors for infection, revision, death, blood transfusion and longer hospital stay 3 months and 1 year after primary total hip or knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Total joint replacement (TJR) is increasingly performed in older patients with more comorbidities, who are considered at higher risk for postoperative complications. We aimed to identify and calculate the odds ratio of the risk factors for infection, revision and death 3 months and 1 year after TJR as well as for postoperative blood transfusion and longer hospital stay. METHODS: We analyzed all primary total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA) cases in Nova Scotia between Apr. 1, 2000, and Mar. 31, 2014, as identified from the Discharge Abstract Database. We used the Charlson Comorbidity Index as a surrogate measure of comorbidities. We used hospital and physician billings data and Nova Scotia Vital Statistics data to identify the postoperative events in this cohort. RESULTS: A total of 10 123 primary THA and 17 243 primary TKA procedures were performed during the study period. The mean patient age was 66.1 (standard deviation 11.7) years and 67.1 (standard deviation 9.3) years, respectively. With THA, the risk of infection was higher in patients with heart failure and those with diabetes. For TKA, liver disease and blood transfusion were associated with a higher risk of infection. Revision rates were higher among patients with hypertension and those with paraparesis/hemiparesis for THA, and among patients with metastatic disease for TKA. Significant risk factors for death included metastatic disease, older age, heart failure, myocardial infarction, dementia, rheumatologic disease, renal disease, blood transfusion and cancer. Multiple medical comorbidities and older age were associated with higher rates of blood transfusion and longer hospital stay. CONCLUSION: We have identified the risk factors associated with higher rates of postoperative complications and longer hospital stay after TJR. The results enable individualized risk stratification during the preoperative consultation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».