Duration of surgery affects the risk of complications following total hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to assess the influence of operating time on 30-day complications following total hip arthroplasty (THA). PATIENTS AND METHODS: We identified patients aged 18 years and older who underwent THA between 2006 and 2016 from the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database. We identified 131 361 patients, with a mean age of 65 years (sd 12), who underwent THA. We used multivariable regression to determine if the rate of complications and re-admissions was related to the operating time, while adjusting for relevant covariables. RESULTS: The mean operating time decreased from 118.3 minutes (29.0 to 217.0) in 2006, to 89.6 minutes (20.0 to 240.0) in 2016. After adjustment for covariables, operating times of between 90 and 119 minutes increased the risk of minor complications by 1.2 (95% confidence interval (CI) 1.1 to 1.3), while operating times of between 120 and 179 minutes increased the risk of major complications by 1.4 (95% CI 1.3 to 1.6) and minor complications by 1.4 (95% CI 1.2 to 1.5), and operating times of 180 minutes or more increased the risk of major complications by 2.1 (95% CI 1.8 to 2.6) and minor complications by 1.9 (95% CI 1.6 to 2.3). There was no difference in the overall risk of complications for operating times of between 20 and 39, 40 and 59, or 60 and 89 minutes (p > 0.05). Operating times of between 40 and 59 minutes decreased the risk of re-admission by 0.88 (95% CI 0.79 to 0.97), while operating times of between 120 and 179 minutes, and of 180 minutes or more, increased the risk of re-admission by 1.2 (95% CI 1.1 to 1.3) and 1.6 (95% CI 1.3 to 1.8), respectively. CONCLUSION: 2019;101-B(6 Supple B):51-56.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».