Operative timing is associated with increased morbidity and mortality in patients undergoing emergency general surgery: a multisite study of emergency general services in a single academic network
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the widespread implementation of the acute care surgery (ACS) model, limited access to operating room time represents a barrier to the optimal delivery of emergency general surgery (EGS) care. The objective of this study was to describe the effect of operative timing on outcomes in EGS in a network of teaching hospitals. Methods: We conducted a retrospective review of EGS operations performed at 3 teaching hospitals in a single academic network. Time of operation was categorized as daytime (8 am to 5 pm), after hours (5 pm to 11 pm) or overnight (11 pm to 8 am). Time to operation was calculated as the interval from admission to operative start time and categorized as less than 24 hours, 24-72 hours and greater than 72 hours. Results: After we excluded nonindex cases, trauma cases and cases occurring more than 5 days after admission, 1505 EGS cases were included. We found that 39.0% of operations were performed in the daytime, 46.3% after hours and 14.8% overnight. In terms of time to operation, 52.3% of operations were performed within 24 hours of admission, 33.4% in 24-72 hours and 14.3% in more than 72 hours. The overall complication rate was 20.6% (310 patients) and the overall mortality rate was 3.8% (57 patients). After multivariable analysis, time to operation more than 72 hours after admission was independently associated with increased odds of morbidity (odds ratio [OR] 1.64, 95% confidence interval [CI] 1.09-2.47), while overnight operating was associated with increased odds of death (OR 3.15, 95% CI 1.29-7.70). Conclusion: Increasing time from admission to operation and overnight operating were associated with greater morbidity and mortality, respectively, for EGS patients. Strategies to provide timely access to the operating room should be considered to optimize care in an ACS model.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».