Relation between surgeon age and postoperative outcomes: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging may detrimentally affect cognitive and motor function. However, age is also associated with experience, and how these factors interplay and affect outcomes following surgery is unclear. We sought to evaluate the effect of surgeon age on postoperative outcomes in patients undergoing common surgical procedures. METHODS: We performed a retrospective cohort study of patients undergoing 1 of 25 common surgical procedures in Ontario, Canada, from 2007 to 2015. We evaluated the association between surgeon age and a composite outcome of death, readmission and complications. We used generalized estimating equations for analysis, accounting for relevant patient-, procedure-, surgeon- and hospital-level factors. RESULTS: We found 1 159 676 eligible patients who were treated by 3314 surgeons and ranged in age from 27 to 81 years. Modelled as a continuous variable, a 10-year increase in surgeon age was associated with a 5% relative decreased odds of the composite outcome (adjusted odds ratio [OR] 0.95, 95% confidence interval [CI] 0.92 to 0.98, p = 0.002). Considered dichotomously, patients receiving treatment from surgeons who were older than 65 years of age had a 7% lower odds of adverse outcomes (adjusted OR 0.93, 95% CI 0.88–0.97, p = 0.03; crude absolute difference = 3.1%). INTERPRETATION: We found that increasing surgeon age was associated with decreasing rates of postoperative death, readmission and complications in a nearly linear fashion after accounting for patient-, procedure-, surgeon- and hospital-level factors. Further evaluation of the mechanisms underlying these findings may help to improve patient safety and outcomes, and inform policy about maintenance of certification and retirement age for surgeons.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».