Utility of Electrocardiogram and Chest X-Ray for Preoperative Evaluation in Benign Hysterectomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The aims of this research were to evaluate concordance of practice patterns for preoperative electrocardiogram (EKG) and chest X-ray for benign hysterectomy with institutional and international guidelines, and to assess implications for perioperative management. Materials and Methods: For this retrospective cohort study (Canadian Task Force II-2), medical records of 587 women who underwent hysterectomy for benign indications at a single institution, from January 1 through December 31, 2016, were reviewed. Each EKG and chest X-ray (CXR) was evaluated for indications, concordance with institutional and with the United Kingdom's National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guidelines, results, effects on management, and association with perioperative complications. Descriptive statistics were used for analysis. Results: Subjects were, on average, 45 (range: 27–76) years old, with primarily Hispanic (58.4%) and black (30.0%) race. For 587 hysterectomies, 182 EKGs (31.0%) and 70 CXRs (11.9%) were ordered. EKG was indicated for s90 (49.5%) patients per institutional criteria and for 177 (97.3%) patients per NICE criteria. Findings were abnormal in 81 (44.5%) of 182 EKGs. Further work-up was pursued for 16 (19.8%) patients. There were 2 case delays, but no cancellations. Notable perioperative events included nonspecific EKG changes and airway edema in 2 patients with abnormal preoperative EKGs. Of 70 CXRs ordered, 17 (24.3%) were in concordance with institutional criteria. No CXRs were indicated per NICE criteria. There were abnormal findings on 10 (14.3%) chest X-rays. The anesthesia department was consulted for 1 patient. There were no case delays/cancellations or perioperative cardiopulmonary complications. Conclusions: Preoperative EKGs and CXRs offer little clinical utility for patients undergoing benign hysterectomy.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».