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Enregistrement W2888956780 · doi:10.1177/2192568218797090

Predictive Factors for Discharge Destination Following Posterior Lumbar Spinal Fusion: A Canadian Spine Outcome and Research Network (CSORN) Study

2018· article· en· W2888956780 sur OpenAlexaffabout
Mina W. Morcos, Fan Jiang, Greg McIntosh, Henry Ahn, Nicolas Dea, Edward Abraham, Jérôme Paquet, Andrew Natara, Michael G. Johnson, Neil Manson, Charles G. Fisher, Raja Rampersaud, Kenneth Thomas, Hamilton Hall, Michael H. Weber

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaCanada East Spine CentreUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of WinnipegDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeCanadian Respiratory Research NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalLogistic regressionOdds ratioLumbarSpinal fusionBody mass indexCohortPhysical therapyRehabilitationCohort studySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Design: Ambispective cohort study. Objective: Patients spend on average 3 to 7 days in hospital after lumbar fusion surgery. Patients who are unable to be discharged home may require a prolonged hospital stay while awaiting a bed at a rehabilitation facility, adding cost and imposing a considerable burden on the health care system. Our objective is to identify patient or procedure related predictors of discharge destination for patients undergoing posterior lumbar fusion. Methods: Analysis of data from the Canadian Spine Outcomes and Research Network. Patients who underwent lumbar fusion for degenerative pathology between 2008 and 2015 were identified. Multivariable logistic regression analysis was used to identify independent predictors of the discharge destination. Results: A total of 643 patients were identified from the database, 87.1% of the patients (N = 560) were discharged home while 12.9% (N = 83) required discharge to nonhome facilities. Using multivariate logistic regression analysis, the predictors for discharge to a facility rather than home were identified including: increasing age (odds ratio [OR] 1.045, 95% confidence interval [CI] 1.017 -1.075, P < .002), increasing body mass index (BMI) (OR 1.069, 95% CI 1.021 -1.118, P < .004), increasing disability score (OR 1.025, 95% CI 1.004 -1.046, P < .02), living alone preoperatively (OR 1.916, 95% CI 1.004-3.654, P < .05), increasing operating time (OR 1.005, 95% CI 1.003 -1.008, P < .0001), need for blood transfusion (OR 3.32, 95% CI 1.687-6.528, P < .001), and multilevel fusion surgery (OR 1.142, 95% CI 1.007 -1.297, P < .04). Conclusions: Older age, high BMI, living alone, high disability score, extended surgical time, blood transfusion, and multilevel fusion are significant factors that increase the odds of being discharged to facilities other than home. Level of Evidence: Level 3.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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