In-Hospital Mortality for the Elderly with Acute Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
As the incidence of traumatic spinal cord injury (tSCI) in the elderly rises, clinicians are increasingly faced with difficult discussions regarding aggressiveness of management, likelihood of recovery, and survival. Our objective was to outline risk factors associated with in-hospital mortality in elderly surgical and non-surgical patients following tSCI and to determine those unlikely to have a favorable outcome. Data from elderly patients (≥ 65 years of age) in the Canadian Rick Hansen SCI Registry from 2004 to 2017 were analyzed using descriptive analysis. Survival and mortality groups in each of the surgical and non-surgical group were compared to explore factors associated with in-hospital mortality and their impact, using logistical regression. Of 1340 elderly patients, 1018 had surgical data with 826 having had surgery. In the surgical group, the median time to death post-injury was 30 days with 75% dying within 50 days compared with 7 days and 20 days, respectively, in the non-surgical group. Significant predictors for in-hospital mortality following surgery are age, comorbidities, neurological injury severity (American Spinal Injury Association [ASIA] Impairment Scale [AIS]), and ventilation status. The odds of dying 50 days post-surgery are six times higher for patients ≥77 years of age versus those 65-76 years of age, five times higher for those with AIS A versus those with AIS B/C/D, and seven times higher for those who are ventilator dependent. An expected probability of dying within 50 days post-surgery was determined using these results. In-hospital mortality in the elderly after tSCI is high. The trend with age and time to death and the significant predictors of mortality identified in this study can be used to inform clinical decision making and discussions with patients and their families.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».