Association of preoperative spirometry with cardiopulmonary fitness and postoperative outcomes in surgical patients: A multicentre prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPreoperative spirometry and cardiopulmonary exercise testing (CPET) may stratify risk for respiratory complications. This secondary analysis of the Measurement of Exercise Tolerance before Surgery (METS) study examined whether CPET performance (i.e., cardiopulmonary fitness) confounds associations of spirometry with outcomes.MethodsThe analysis included 1200 participants having major non-cardiac surgery at 25 hospitals in Canada, Australia, New Zealand and UK. Forced expiratory volume in 1 s (FEV1), and ratio of FEV1 to forced vital capacity (FVC) were measured during preoperative spirometry, and peak oxygen consumption and ventilatory efficiency during preoperative CPET. Outcomes were respiratory morbidity (Postoperative Morbidity Survey) and pulmonary complications (pneumonia or respiratory failure). We used multivariable logistic regression models to estimate associations of FEV1 with outcomes after adjustment for risk factors and either peak oxygen consumption or ventilatory efficiency.Findings128 participants (11%) developed respiratory morbidity, and 48 (4%) developed pulmonary complications. There was no strong evidence that FEV1 predicted respiratory morbidity after adjustment for peak oxygen consumption (p = 0·80) or ventilatory efficiency (p = 0·76), or FEV1 predicted pulmonary complications after adjustment for ventilatory efficiency (p = 0·37). Peak oxygen consumption (odds ratio 0·66 per 5 mL/kg/min increase; 95% CI, 0·54–0·82) was associated with respiratory morbidity. Ventilatory efficiency was associated with respiratory morbidity (p = 0·04) and pulmonary complications (p = 0·02). Peak oxygen consumption also confounded the association between FEV1 and respiratory morbidity.InterpretationAfter accounting for fitness and clinical factors, FEV1 was not strongly predictive of respiratory complications. Prior associations between FEV1 and respiratory morbidity may be explained by confounding by peak oxygen consumption.FundingCanadian Institutes of Health Research, Heart and Stroke Foundation of Canada, Ontario Ministry of Health and Long-Term Care, Ontario Ministry of Research, Innovation and Science, UK National Institute of Academic Anaesthesia, UK Clinical Research Collaboration, Australian and New Zealand College of Anaesthetists, and Monash University.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».