Safety of a ‘swing room’ surgery model at a high-volume hip and knee arthroplasty centre
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The practice of overlapping surgery has been increasing in the delivery of orthopaedic surgery, aiming to provide efficient, high-quality care. However, there are concerns about the safety of this practice. The purpose of this study was to examine the safety and efficacy of a model of partially overlapping surgery that we termed 'swing room' in the practice of primary total hip (THA) and knee arthroplasty (TKA). METHODS: A retrospective review of prospectively collected data was carried out on patients who underwent primary THA and TKA between 2006 and 2017 in two academic centres. Cases were stratified as partially overlapping (swing room), in which the surgeon is in one operating room (OR) while the next patient is being prepared in another, or nonoverlapping surgery. The demographic details of the patients which were collected included operating time, length of stay (LOS), postoperative complications within six weeks of the procedure, unplanned hospital readmissions, and unplanned reoperations. Fisher's exact, Wilcoxon rank-sum tests, chi-squared tests, and logistic regression analysis were used for statistical analysis. RESULTS: A total of 12,225 cases performed at our institution were included in the study, of which 10,596 (86.6%) were partially overlapping (swing room) and 1,629 (13.3%) were nonoverlapping. There was no significant difference in the mean age, sex, body mass index (BMI), side, and LOS between the two groups. The mean operating time was significantly shorter in the swing room group (58.2 minutes) compared with the nonoverlapping group (62.8 minutes; p < 0.001). There was no significant difference in the rates of complications, readmission and reoperations (p = 0.801 and p = 0.300, respectively) after adjusting for baseline American Society of Anesthesiologists scores. CONCLUSION: 2020;102-B(7 Supple B):112-115.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».