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Enregistrement W2983835025 · doi:10.1177/000313481808400321

<i>Effect of Gender on Postoperative Morbidity and Mortality Outcomes: A Retrospective Cohort Study</i>

2018· article· en· W2983835025 sur OpenAlexaff
Muhyeddine Al-Taki, Hamdi Sukkarieh, Jamal J. Hoballah, Sarah Jamali, Zuheir Habbal, Karim Masrouha, Racha Abi-Melhem, Hani Tamim

Notice bibliographique

RevueThe American Surgeon · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyPerioperativeLogistic regressionCohortDemographicsMultivariate analysisSurgeryInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full extent of gender differences on postoperative outcomes has never been studied on large scale, specifically postoperative complications. This study aims to assess the effect of gender on 30-day morbidity and mortality after major surgery. A retrospective cohort study was carried out using data of patients undergoing major surgeries from the American College of Surgeons' National Surgical Quality Improvement Program database between 2008 and 2011. Demographics, pre- and perioperative risk factors, as well as 30-day morbidities, both overall and specific, were reviewed. The 30-day mortality data were also assessed. Multivariate logistic regression analyses, basic (Adj1) and extended (Adj2), were used to assess the association between gender and outcomes. Out of 1,409,131 patients, 57.2 per cent were females. Females had lower prevalence of most system-specific risk variables. Overall morbidities were also lower in females versus males, even after adjustment for variables [total overall morbidity: ORadj2 = 0.9 (0.89-0.92), P < 0.0001] except in some cases such as after cardiac surgeries [ORadj2 = 1.29 (1.14-1.44), P < 0.0001] and vascular surgeries [ORadj2 = 1.14 (1.10-1.18), P < 0.0001], where overall morbidities of females were higher. Specific morbidities were also lower in females than in males in all types of complications except central nervous system-related postoperative complications [ORadj2 = 1.15 (1.08-1.22), P < 0.0001] and return to the operating room [ORadj2 = 1.06 (1.04-1.08), P < 0.0001]. The 30-day mortality rate for females was lower than males [ORadj2 = 0.99 (0.96-1.03), P = 0.94]. Female gender was associated with less perioperative morbidity and mortality versus males, but they did worse after cardiovascular procedures and had more central nervous system-related complications. These outcomes should be taken into consideration by surgeons and should be evaluated further in future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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