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Enregistrement W2921261758 · doi:10.1093/neuros/nyz016

Indicators for Nonroutine Discharge Following Cervical Deformity-Corrective Surgery: Radiographic, Surgical, and Patient-Related Factors

2019· article· en· W2921261758 sur OpenAlexaff
Cole Bortz, Peter G. Passias, Frank A. Segreto, Samantha R. Horn, Virginie Lafage, Justin S. Smith, Breton Line, Gregory M. Mundis, Khaled M. Kebaish, Michael P. Kelly, Themistocles S. Protopsaltis, Daniel M. Sciubba, Alexandra Sorocéanu, Eric O. Klineberg, Douglas C. Burton, Robert A. Hart, Frank J. Schwab, Shay Bess, Christopher I. Shaffrey, Christopher P. Ames

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeformityLogistic regressionRadiographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonroutine discharge, including discharge to inpatient rehab and skilled nursing facilities, is associated with increased cost-of-care. Given the rising prevalence of cervical deformity (CD)-corrective surgery and the necessity of value-based healthcare, it is important to identify indicators for nonroutine discharge. OBJECTIVE: To identify factors associated with nonroutine discharge after CD-corrective surgery using a statistical learning algorithm. METHODS: A retrospective review of patients ≥18 yr with discharge and baseline (BL) radiographic data. Conditional inference decision trees identified factors associated with nonroutine discharge and cut-off points at which factors were significantly associated with discharge status. A conditional variable importance table used nonreplacement sampling set of 10 000 conditional inference trees to identify influential patient/surgical factors. The binary logistic regression indicated odds of nonroutine discharge for patients with influential factors at significant cut-off points. RESULTS: Of 138 patients (61 yr, 63% female) undergoing surgery for CD (8 ± 5 levels; 49% posterior approach, 16% anterior, and 35% combined), 29% experienced nonroutine discharge. BL cervical/upper-cervical malalignment showed the strongest relationship with nonroutine discharge: C1 slope ≥ 14°, C2 slope ≥ 57°, TS-CL ≥ 57°. Patient-related factors associated with nonroutine discharge included BL gait impairment, age ≥ 59 yr and apex of CD primary driver ≥ C7. The only surgical factor associated with nonroutine discharge was fusion ≥ 8 levels. There was no relationship between nonhome discharge and reoperation within 6 mo or 1 yr (both P > .05) of index procedure. Despite no differences in BL EQ-5D (P = .946), nonroutine discharge patients had inferior 1-yr postoperative EQ-5D scores (P = .044). CONCLUSION: Severe preoperative cervical malalignment was strongly associated with nonroutine discharge following CD-corrective surgery. Age, deformity driver, and ≥ 8 level fusions were also associated with nonroutine discharge and should be taken into account to improve patient counseling and health care resource allocation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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