The Effect of Older Age on the Perioperative Outcomes of Spinal Fusion Surgery in Patients With Lumbar Degenerative Disc Disease With Spondylolisthesis: A Propensity Score-Matched Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Degenerative spondylolisthesis (DS) is often treated with lumbar spinal fusion (LSF). However, there is concern that the morbidity of LSF may be prohibitively high in older adults. OBJECTIVE: To evaluate the impact of advanced age on the safety of LSF for DS. METHODS: Patients who underwent LSF for DS were retrospectively identified from National Surgical Quality Improvement Program datasets for 2011 to 2015 using Current Procedural Terminology codes. Data on demographic characteristics, comorbidities, surgical factors, and 30-d morbidity and mortality were collected. Propensity score matching (nearest neighbor) was performed with age (<70 vs ≥70 yr) as the dependent variable and sex, type of fusion procedure, number of levels fused, diabetes, smoking, hypertension, and chronic steroid use as covariates. Outcomes were compared between age <70 and ≥70 groups. RESULTS: The study cohort consisted of 2238 patients (n = 1119, age <70; n = 1119, age ≥70). The 2 age groups were balanced for key covariates including sex, race, diabetes, hypertension, CHF, smoking, chronic steroid use, type of fusion, and number of levels. Rates of all complications were similar between younger and older age groups, except urinary tract infection, which was more frequent among the ≥70 age group (OR 2.32, P = .009). Further, patients in the older age group were more likely to be discharged to a rehabilitation (OR 2.94, P < .001) or skilled care (OR 3.66, P < .001) facility, rather than directly home (OR 0.25, P < .001). CONCLUSION: LSF may be performed safely in older adults with DS. Our results suggest older age alone should not exclude a patient from undergoing lumbar fusion for DS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».