Cricotracheal resection for adult subglottic stenosis: Factors predicting treatment failure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Identify predictors of decannulation failure after cricotracheal resection (CTR) and thyrotracheal anastomosis (TTA) in patients with subglottic stenosis (SGS). STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: Charts of patients undergoing CTR and TTA for SGS at the University Health Network, Toronto, Ontario, Canada between 1988 and 2017 were reviewed. Patient, pathology, treatment, and outcome data were collected. The end points for statistical analysis were development of restenosis and permanent tracheostomy. RESULTS: One hundred fourteen patients (n = 114) were eligible for inclusion in this review. The mean age at primary resection was 46.9 years, 95 (83%) were females, and 19 (17%) were males. The rate of restenosis and permanent tracheostomy was 13% and 5%, respectively. Sixty-two patients (54%) underwent a CTR and TTA, and 52 patients (46%) underwent a CTR, laryngofissure, and TTA. Traumatic stenosis (odds ratio [OR] = 10.3, P = .017), longer T-tube duration (OR = 1.2, P = .011), combined glottic/subglottic stenosis (OR = 10.47, P = .010), start of the stenosis at the vocal cords (OR = 6.6, P = .029), postoperative minor complications (OR = 13.6, P = .028), and need for repeat surgery (OR = 44.1, P < .001) were associated with an increased risk of requiring permanent tracheostomy. CONCLUSIONS: CTR and TTA are excellent surgical approaches for adult patients with subglottic stenosis. In this study, 5% of patients required permanent tracheostomy. Factors predicting treatment failure include traumatic stenosis, longer T-tube duration, combined glottic/subglottic stenosis, start of stenosis at the level of vocal cords, postoperative minor complications, and need for repeat surgery. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Laryngoscope, 130:1634-1639, 2020.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».