Predictive Factors for Discharge Destination Following Posterior Lumbar Spinal Fusion: A Canadian Spine Outcome and Research Network (CSORN) Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».