Comprehensive analysis of in-hospital delirium after major surgical oncology procedures
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Very few population-based assessments of delirium have been performed to date. These have not assessed the implications of delirium after major surgical oncology procedures (MSOPs). We examined the temporal trends of delirium following 10 MSOPs, as well as patient and hospital delirium risk factors. Finally, we examined the effect of delirium on length of stay, inhospital mortality, and hospital charges. METHODS: We retrospectively identified patients who underwent prostatectomy, colectomy, cystectomy, mastectomy, gastrectomy, hysterectomy, nephrectomy, oophorectomy, lung resection, or pancreatectomy within the Nationwide Inpatient Sample (2003-2013). We yielded a weighted estimate of 3 431 632 patients. Multivariable logistic regression (MLR) analyses identified the determinants of postoperative delirium, as well as the effect of delirium on length of stay, in-hospital mortality, and hospital charges. RESULTS: Between 2003 and 2013, annual delirium rate increased from 0.7 to 1.2% (+6.0%; p<0.001). Delirium rates were highest after cystectomy (predicted probability [PP] 3.1%) and pancreatectomy (PP 2.6%), and lowest after prostatectomy (PP 0.15%) and mastectomy (PP 0.13%). Advanced age (odds ratio [OR] 3.80), maleness (OR 1.38), and higher Charlson comorbidity index (OR 1.20), as well as postoperative complications represent risk factors for delirium after MSOPs. Delirium after MSOP was associated with prolonged length of stay (OR 3.00), higher mortality (OR 1.15), and increased in-hospital charges (OR 1.13). CONCLUSIONS: No contemporary population-based assessments of delirium after MSOP have been reported. According to our findings, delirium after MSOP has a profound impact on patient outcomes that ranges from prolonged length of stay to higher mortality and increased in-hospital charges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».