Effect of Kidney Disease on Hemiarthroplasty Outcomes After Femoral Neck Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the outcomes of patients with predialysis chronic kidney disease (CKD) or end-stage renal disease (ESRD) with the outcomes of patients with no kidney disease after hemiarthroplasty (HA) for femoral neck fractures (FNF). DESIGN: Retrospective review utilizing the Nationwide Readmissions Database. SETTING: National database incorporating inpatient data from 22 states. PATIENTS: Using the Nationwide Readmissions Database, 214,399 patients who underwent HA after FNF between 2010 and 2014 were identified and divided into 3 groups using ICD-9 diagnosis codes: no kidney disease (n = 176,300, 82%), predialysis CKD (n = 34,400, 16%), and ESRD (n = 3,698, 2%). INTERVENTION: HA for FNF. MAIN OUTCOME MEASUREMENT: Mortality, blood transfusion, and postoperative complications during index hospitalization. Hospital readmission, postoperative dislocation, periprosthetic fracture, and revision surgery within 90 days of surgery. RESULTS: Compared to patients with no kidney disease, ESRD patients had an increased risk of mortality [odds ratio (OR) = 3.76, 95% confidence interval (CI), 2.95-4.78], blood transfusion (OR = 2.35, 95% CI, 2.08-2.64), and postoperative complications (OR = 1.64, 95% CI, 1.45-1.86) during the index hospitalization as well as an increased risk of 90-day hospital readmission (OR = 3.09, 95% CI, 2.72-3.50). Interestingly, even patients with predialysis CKD had an increased risk of mortality (OR = 1.80, 95% CI, 1.59-2.05), blood transfusion (OR = 1.66, 95% CI, 1.59-1.75), and postoperative complications (OR = 2.37, 95% CI, 2.25-2.50) during the index hospitalization as well as an increased risk of 90-day hospital readmission (OR = 1.43, 95% CI, 1.37-1.51). CONCLUSIONS: This retrospective cohort study demonstrates that both ESRD and CKD patients have worse outcomes compared to patients with no kidney disease after HA for FNF. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level III. See instructions for authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».