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Enregistrement W2911838398 · doi:10.1001/jamasurg.2018.5248

Association of Surgical Intervention for Adhesive Small-Bowel Obstruction With the Risk of Recurrence

2019· article· en· W2911838398 sur OpenAlexafffundabout
Ramy Behman, Avery B. Nathens, Stephanie Mason, James P. Byrne, Nicole Look Hong, Petros Pechlivanoglou, Paul J. Karanicolas

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineHazard ratioComorbidityRetrospective cohort studyBowel obstructionPropensity score matchingSurgeryPopulationCohortIncidence (geometry)Internal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Adhesive small-bowel obstruction (aSBO) is a potentially chronic, recurring surgical illness. Although guidelines suggest trials of nonoperative management, the long-term association of this approach with recurrence is poorly understood. Objective: To compare the incidence of recurrence of aSBO in patients undergoing operative management at their first admission compared with nonoperative management. Design, Setting, and Participants: This longitudinal, propensity-matched, retrospective cohort study used health administrative data for the province of Ontario, Canada, for patients treated from April 1, 2005, through March 31, 2014. The study population included adults aged 18 to 80 years who were admitted for their first episode of aSBO. Patients with nonadhesive causes of SBO were excluded. A total of 27 904 patients were included and matched 1:1 by their propensity to undergo surgery. Factors used to calculate propensity included patient age, sex, comorbidity burden, socioeconomic status, and rurality of home residence. Data were analyzed from September 10, 2017, through October 4, 2018. Exposures: Operative vs nonoperative management for aSBO. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the rate of recurrence of aSBO among those with operative vs nonoperative management. Time-to-event analyses were used to estimate hazard ratios of recurrence while accounting for the competing risk of death. Results: Of 27 904 patients admitted with their first episode of aSBO, 6186 (22.2%) underwent operative management. Mean (SD) patient age was 61.2 (13.6) years, and 51.1% (14 228 of 27 904) were female. Patients undergoing operative management were younger (mean [SD] age, 60.2 [14.3] vs 61.5 [13.4] years) with fewer comorbidities (low burden, 382 [6.2%] vs 912 [4.2%]). After matching, those with operative management had a lower risk of recurrence (13.0% vs 21.3%; hazard ratio, 0.62; 95% CI, 0.56-0.68; P < .001). The 5-year probability of experiencing another recurrence increased with each episode until surgical intervention, at which point the risk of subsequent recurrence decreased by approximately 50%. Conclusions and Relevance: According to this study, operative management of the first episode of aSBO is associated with significantly reduced risk of recurrence. Guidelines advocating trials of nonoperative management for aSBO may assume that surgery increases the risk of recurrence putatively through the formation of additional adhesions. The long-term risk of recurrence of aSBO should be considered in the management of this patient population.

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)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations133
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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