Outcomes of an overnight-stay unit for urogynecologic surgery: feasibility and risk factors for failure of next-day discharge
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To evaluate outcomes of patients undergoing urogynecologic procedures with postoperative care in an overnight-stay unit at a tertiary care center. METHODS A retrospective cohort study of 1644 women admitted to an overnight-stay unit at a Canadian tertiary care center after urogynecologic surgery between 2014 and 2018 was completed. A multivariable logistic regression model was fit to identify risk factors for failed next-day discharge, defined as a delayed discharge of more than 24 hours, readmission within 30 days of surgery, or emergency room assessment within 7 days of surgery. RESULTS One thousand five hundred seventy-eight patients (96%) were discharged within 24 hours of surgery. Mean patient age was 53.7 ± 15.1 years, with 21.2% 70 years or older. Surgical approaches included laparotomies (8.9%), major vaginal surgery (70.9%), and open retropubic procedures (2.1%). Hysterectomies were performed in 1120 patients (68.1%). One hundred one patients (6.1%) were assessed in the emergency department within 7 days of surgery, and 57 (3.5%) were readmitted to hospital within 30 days of their procedure. Multivariable regression identified the following as risk factors for failed next-day discharge: pulmonary disease (odds ratio [OR], 3.26; 95% confidence interval [CI], 1.32-8.06; P = 0.010), longer operating time (OR, 1.40; 95% CI, 1.10-1.79; P = 0.006, per 60 minutes), and intraoperative hemorrhagic complications (OR, 22.64; 95% CI, 5.83-88.00, P < 0.001). CONCLUSIONS Admission to an overnight-stay unit with next-day discharge is feasible for most patients undergoing urogynecologic surgery. Factors associated with requiring a longer hospital stay, presentation to an emergency department, or readmission to hospital within 7 days include pulmonary disease, longer operating times, and intraoperative hemorrhagic complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».