Effect of length time to surgery on postoperative hospital length of stay among neurosurgical patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In most hospitals, inpatient urgent surgery is triaged based on the degree of urgency and time of surgical booking. A longer wait for semi-urgent surgery due to sharing resources between specialties might impact the postoperative course. The objective of this study is to determine the effect of length time to semi- urgent surgery on postoperative hospital length of stay among neurosurgical patients. METHODS: A retrospective cohort study was conducted included all admitted adult patients placed on semi-urgent University of Alberta Hospital surgical list between 2008 and 2013. Linear and logistic regression analyses were performed. The main exposure variable was time from surgical booking to the time of surgery, and the outcome variable was time from surgery to discharge. RESULTS: A total of 1367 neurosurgical cases were included in the study. The mean age was 54.3 years. The mean length of time in the hospital before and after surgery was 1.2 and 12.5 days, respectively. Overall, the time from booking to surgery did not affect the time from surgery to discharge. Increased age, higher ASA score, and surgeries performed after 24 h from booking in the group of patients who were discharged to another facility were associated with a longer postoperative stay. CONCLUSION: Neurosurgery patients booked for surgery to be done within 24 h waited longer to have their procedure completed. Overall, there was no significant association between length of time waiting for surgery and postoperative stay, although there was an increase in postoperative stays among patients who were discharged to another facility and had their surgeries performed after 24 h.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».